RDBMS활용SQL언어 활용데이터 모델링 중요조인, 총계처리 등 복잡한 계산 처러ㅣ수평, 수직적 확장관계형 X, 분산처리몽고DB, 다이나모DB 등 ....쿼리문 지원 X(혹은 제한된 쿼리문)여러 AZ에 거쳐 복제 될 수 있음NoSQL데이터베이스거대한 워크로드, 분산된

가장 큰 AWS요소 중 하나무한 확장 저장소많은 웹 사이트 들이 S3를 백본으로 사용 중사용 예시백업, 저장소재난 복구아카이브하이브리드 클라우드 저장소어플리케이션 호스팅미디어 호스팅데이터 레이크, 빅데이터 분석정적 웹사이트버킷이라 불리는 곳에 객체들을 저장한다모든 지역

정형비정형반정형정의: 스키마 혹은 일정한 형태로 정의 되어있음. 일반적으로 관계형 데이터 베이스특징쉽게 퀴리행열 형태로 정제ex데이터베이스 테이블열이있는 CSV엑셀 스프레드시트정의: 일정한 구조 혹은 스키마가 없는 데이터특징:쉽게 쿼리하지 못함(사전 준비를 거쳐야한다)

텍스트로부터 숨어있는 지식들을 발굴해 내는 기술\*비정형 데이터로부터 정형데이터를 만들어 유의미하게 이용웹크롤링(데이터 수집): 웹사이트, 이메일 등 비구조적 원시데이터텍스트 전처리(데이터 전처리): 구조적 유형으로 변환토픽 분석(데이터 분석): 군집화, 분류 등의 모

![](https://velog.velcdn.com/images/hong_computer/post/8c658ecd-1e76-42f9-aeb1-5dee6f586

효과적으로 데이터 보여주기공유와 설득을 용이하게데이터에서 가장 중요한 부분을 강조하여시각화를 활용한 분석 -> 데이터의 패턴 파악에 효과적단순한 색성 구성주요 트렌드에 집중일관된 스타일과 형태텍스트 단순화Tableau 는 데이터 시각화 솔루션으로 가장 주목받고 있는 시

텍스트를 분석해 문서 속의 주제들을 찾아내기 위한 통계추론에 기바한한 분석 기법개별 문서는 여러 주제들로 구성되어있다고 가정. 즉 각 문서는 토피들의 확률적 혼합체로 간주함ex)문서1: 온난화(0.2), 탄소배출(0.5), 전기차(0.3)문서2: 온난화(0.3), 빙하

텍스트로 부터 숨어있는 지식들을 발굴해 내는 기술ex) SNS글로 부터 트렌드 분석, 문서내 주요 키워드 인식, 연관어 분석정형 데이터: 엑셀같은비정형 데이터: 영상, 이미지, 텍스트 데이터웹크롤링(데이터 수집): 웹사이트, 이메일, 트위터 등 비구조적 유형의 원시데이

4차 산업 혁명의 기반 구성요소 : AI + 빅데이터머신러닝에는 여러 가지 데이터 분석기술이 포함되는데 특시, 데이터를 분석하는데 특화된 분석 기법과 방법론을 총칭해'데이터 애널리틱스(Data Analytics)'라고 한다.감독학습 기법 : 분석 대상 데이터에 분석을

C 5.0알고리즘을이용한다.CART, CHEAD, QUEST 등 여러 알고리즘이 존재함이진분류문제(Binary classification)을 확장해 다지분류문제(Mulyiclass classification)속성들 :머리형태 : 사각형, 원형몸 형태 : 직사각형, 타원

단순회귀분석, 다중회귀분석을 배움독립변수 1개에 대해 독립 변수 1개를 예측하는 문제잔차의 제곱합을 최소화하는 방법R^2값이 1에 가까우면 설명력이 높은거임i개의연속형변수의집합과하나의변수(y)와의관계부분회귀계수 다른모든xi들이그대로인상태에서xi가한단위변화할때y의평균변

Sampling, exploring, modification

통계학(Statistics)기계학습(Machine learning)데이터베이스(Database)데이터 웨어하우징(Data Warehousing)On-line Analytical Processing(OLAP)정의 : 범주화 된 데이터를 예측하는 문제예 : 신용 양호/불

가나다람