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맛보기 동영상을 시청하기 위해서는 Flash Player 8.0 이상이
설치되어 있어야 합니다.
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과정명
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올바른 데이터 처리 개념 - Excel이 힘겨워하는 대용량 데이터 처리 (폐강) |
강사명 |
염기웅
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학습방식 |
온라인
동영상 과정 |
제품 및 버전 |
Access 2007 |
수준 |
초급 |
수강기간 |
8주
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수강료 |
9,900원(VAT포함)
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프리미엄 회원 무료
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예상학습시간 |
3시간 00분 |
동영상시간 |
01시간 30분
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마일리지 적립 |
990점 |
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▶ 과정소개
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? 올바른 데이터 처리 방식에 대한 기초적인 내용을 알아보고, ‘판매 실적 부분’ 업무를
처리함에 있어 대용량 데이터를 처리하는 개념과 방법에 대해서 알아 봅니다.
? Excel 2007을 이용한 대용량 데이터 처리의 문제점을 알아보고, Access 2007를 활용한
대용량 데이터 처리의 사례 및 주의할 사항을 알아봅니다.
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▶ 학습목표
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? Excel 2007의 대용량 데이터 처리 문제점이 무엇인지 파악할 수 있으며, 효과적으로
대용량 데이터를 처리할 수 있는 방법을 알수 있습니다.
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▶ 학습대상
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? 액세스를 업무에 활용하고 싶으신 분
? 많은 데이터를 효과적으로 관리하고 싶으신 분
? 액세스 실무 노하우가 필요하신 분
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커리큘럼
구분 |
학습내용 |
시간
(분:초) |
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1. 시나리오 알아보기 : 판매 실적 분석 |
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예제 데이터 알아보기 : Excel 2007 |
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예제 데이터 알아보기 : Access 2007 |
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판매내역 데이터 량 |
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문제점 파악하기 |
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2. Excel 2007 이용시 문제점 알아보기 |
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여러 시트에 분산 저장된 데이터의 문제 |
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- 년도별 우수고객 목록 추출 |
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느린 데이터 처리 속도에 관한 문제 |
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3. Access 2007을 이용한 데이터 처리 |
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통합된 데이터 조회 사례 |
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피벗 테이블 / 차트의 활용 |
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대화상자를 이용한 데이터 필터링 |
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조회 속도 향상을 위한 테크닉 : 인덱스 사용 |
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조회 속도 향상을 위한 테크닉 : 요약 쿼리
활용 |
4. 마무리 |
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대용량 데이터와 Microsoft Access |
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기타 참고사항
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구 분 |
내 용 |
교육 일정 |
승인 후 8주 간
(별도 수강 신청 기간 없이 수시로 신청 가능) |
제공 내역 |
온라인 동영상 과정, 학습교안(PDF), 학습Q&A게시판, 수료증 |
학습 방법 |
- 동영상 강좌 수강 |
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[배움터]-[MY배움터]에서 강좌명을 클릭하여 [공부방]이 나타나면
각 목차를 클릭하여 동영상 강좌를 수강합니다. |
- 교안 및 예제파일 다운로드 |
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[공부방] 우측 상단의 [학습자료실] 버튼을 클릭하면 학습에
필요한 PDF교안 및 예제 파일을 다운로드 받습니다. |
- 재수강 방법 |
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수강 기간이 끝난 후 강좌 내용을 다시 학습하시고
싶은 경우에는 학습 기간이 종료 된 언제라도 [MY배움터]에서 마일리지나 유료 결제를
이용하여 수강 기간을 연장하여 학습할 수 있습니다. |
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수료증 |
- 학습진도율 50% 이상일 때 [MY 배움터]-[신청내역]에서
?? [수료증] 단추를 눌러 인쇄할 수 있습니다. |
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교육 과정을 수강하실
경우 교육비의
10%를 마일리지로 적립해드립니다. |
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염기웅
현 TeamData21 대표 (www.teamdata21.com)
<약력>
- Microsoft Global MVP
- CITO(Center for IT enabled Outsourcing) Partner Service Group
Leader
- 미쉐린코리아 주식회사 설문 분석 시스템 개발
- ㈜ 한국 암웨이 강사
- 조선닷컴 교육센터 강사
- ㈜ 바이킹소프트 ERP 개발자
- Credit Lyonnais; Regional Service Center of ASIA: 재무관리/서비스
자동청구 시스템 개발
<주요 활동>
- 삼성서울병원 CQIS 시스템 구축
- 인지디스플레이 중국 공장 ERP 구축
- 코트라 한국 기업 홍보 사이트 제작 및 DB 클린징
- 영남대학교 그린에너지센터 업무 시스템 구축
- LG전자 두바이 사업장 영업관리 시스템 구축
- MICROSOFT 고객 IT 진단 시스템 구축
<저서>
- 액세스 2010 무작정 따라하기
- 영진출판사 : 액세스로 배우는 데이터베이스 30일 |
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추천과정
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관련서비스
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