분석가 코스

코스 소개

D.Hub 포털을 처음 만지는 데이터 분석가가 사내 데이터 자산을 찾고, 첫 대시보드를 만들고, 결과를 안전하게 공유하기까지 — 분석가의 전형 흐름을 끝까지 한 번 따라가는 코스입니다. 6 레슨, 합쳐서 약 40분.

레슨 한 개는 5–10분 단위로 끊어 뒀습니다. 하루에 한두 개씩 끊어 보든, 한 자리에서 끝까지 가든 상관없습니다.

사전 준비

• 포털 접근 권한이 부여된 계정
• 다음 중 하나
  • 동료가 이미 공유한 컬렉션의 Reader 권한, 또는
  • 손에 적당한 CSV 한 개 (1만 행 이하 권장)

사전 학습은 없어도 됩니다. SQL을 몰라도 끝까지 갑니다.

완료 후 할 수 있는 것

• 컬렉션 탐색기와 전역 검색으로 데이터 자산을 찾습니다.
• 자기 컬렉션을 만들고 CSV 한 개를 데이터셋으로 등록합니다.
• 데이터셋 위에 위젯을 얹어 첫 대시보드를 만듭니다.
• 차트 종류와 데이터 모드(간단 vs 쿼리)를 의도에 맞게 고릅니다.
• 권한 모델을 익히고 결과를 동료에게 안전하게 공유합니다.
• AI 어시스턴트를 데이터 찾기·차트·코드 생성의 가속기로 씁니다.

이 코스 다음에 무엇이 있을까

분석가 흐름 안에서 더 깊이 들어가고 싶다면 튜토리얼 한 개로 호흡을 짧게.

• 튜토리얼: AI 어시스턴트에 첫 질문 던지기 — 코스 06에서 익힌 어시스턴트를 자기 데이터로 한 사이클. 5분.
• 튜토리얼: 내 첫 컬렉션 만들기 — 코스 03의 핵심을 self-contained로 다시 5분. CSV 한 개만 있으면 됩니다.

엔지니어와 함께 가는 통합 실습으로 넘어갈 준비가 됐다면 — 워크숍은 로컬 터미널·Python·repo clone이 필요합니다.

• 워크숍: 리테일 재고 인텔리전스 (90분) — 도메인 시나리오 한 건을 처음부터 끝까지. 엔지니어링 환경 필요.
• 튜토리얼: 시나리오 빠른 import (10분) — dhub2-examples 시나리오를 1줄로 자기 환경에 적재. 워크숍 1단계와 같은 도구를 미리 만져 봅니다.

각 레슨 옆 체크박스를 채우면 진척이 자동 기록됩니다.