Data, DB공부

학습내용 데이터 유형 데이터베이스 정의와 특징 데이터 유형 데이터 유형 분류 형태와 특성에따라 데이터를 활용하는 방식이 달라짐. 형태에 따른 분류 정형 데이터 : 표처럼 행과열로 규칙적으로 정리된 데이터 구조화된 데이터 반정형 데이터 : 어느정도 규칙은 있지

1) 중복저장데이터 중복 저장으로 저장 공간이 낭비됨, 중복 데이터로 인해 변경시 일관성 유지가 어렵고, 오류 발생 가능성이 증가함.2) 응용 프로그램의 데이터 파일 종속성파일 구조 변경시 모든 응용 프로그램도 수정해야할 수 있음.3) 병행 처리의 어려움여러 사용자가

특정 목정을 위해 다양한 출처에서 데이터를 모으는 과정으로, 의사결정, 분석, 예측, 학습 등을 위한 첫 번째 단계. 필요한 정보를 정확하고 효율적으로 모아 데이터 기반 인사이트를 도출하는 데 사용하는 것이 목적임.수집된 데이터를 손실 없이 보관, 관리, 보호하는 과정

데이터베이스 시스템(DBS, Data Base System)데이터베이스에 데이터를 저장하고 관리하며 조직에 필요한 정보를 생성하는데필요한 컴퓨터 중심의 시스템DataBase특정조직의 여러 사용자가 공유하여 사용할 수 있도록 통합해서 저장한 운영 데이터의 집합특성으로는

4차 산업혁명의 논란들4차 산업혁명은 디지털 트랜스폼인가?4차 산업혁명은 일자리를 줄이는가?4차 산업혁명은 인공지능, IoT, 빅데이터, 클라우드, 5G, 블록체인과 같은 첨단 기술의 융합?4차 산업혁명은 다양한 첨단 기술들이 아닌 연결이다. 핵심은 Data를 기반으로

현실 세계의 복잡한 정보와 관계를 컴퓨터 세계에서 처리할 수 있도록 변환하는 과정데이터베이스를 설계하기 위해 데이터를 구조화하고 체계적으로 조작화하는 과정추상화1) 데이터 관점데이터베이스에서 저장될 데이터의 구조와 관계를 정의(What)필요한 데이터를 효율적으로 저장하

데이터 -> 정보 -> 기술 -> 지식데이터:사실이나 정보를 수집하여 기록한 형태.숫자, 문자, 이미지, 영상, 센서 값 등이 있다.정보의 디지털화와 데이터 기반 의사결정의 핵심이 되고있다.데이터 기반 의사결정의 중요성데이터 경제 시대의 변화 : AI, IoT, 빅데이

피터 첸(Peter Chen)이 제안한 개념적 데이터 모델.개체와 개체 간의 관계를 이용해 현실 세계를 개념적 구조로 표현.핵심 요소Entity(개체) 데이터 모델에서 대상이나 개념Attribute(속성)개체의 특성이나 성질Relationship(관계)개체 간의 연관성

전통 마케팅 vs 디지털 마케팅 마케팅 기업이 고객을 위해 가치를 창출하고 강한 고객관계를 구축함으로써 그 대가를 고객으로부터 상응한 가치를 얻는 과정. 디지털 마케팅 인터넷, 모바일 소셜 미디어, 검색 엔진, 이메일 등 디지털 채널을 활용하여 서비스를 홍보하고 고

자동화된 CoT

가장 널리 사용되는 논리적 데이터 모델.데이터를 2차원적인 표(Table) 형태로 표현.관계를 자유롭게 표현함기본 키(Primary Key)릴레이션 내에서 각 튜플을 고유하게 식별외래 키(Foreign Key)다른 릴레이션의 기본 키를 참조하여 데이터 간의 관계를 표현

데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 방식예) 점, 선, 막대, 색상, 크기 등데이터 분석 초기 단계(Skimming Stage)와최종 단계(Reporting Stage)에 많이 활용초기 단계데이터 수집 후 데이터 분석에 앞서데이터를 이해하는 용

관계 데이터 연산(Information System) 관계형 데이터베이스에서 데이터를 관리하기 위해 사용되는 연산 관계대수 데이터베이스에서 데이터를 처리하기 위한 절차적 언어 사용자가 원하는 결과를 얻기 위해 데이터의 처리과정을 순서대로 기술함 연산자를 사용하여

데이터를 요약하고, 기본적인 패턴을 분석하는 기법으로 평균, 분산, 정규분포 등의 개념을 이용하여 데이터의 특성을 이해하는 과정→ 데이터 분석 및 머신러닝 모델 구축을 위한 기본적인 도구로 활용될 것임데이터의 대표적인 값(평균적인 특성)주요 지표: 평균, 중앙값, 최빈

비효율적으로 설계된 데이터베이스 구조로 인해 데이터의 삽입(Insert), 삭제(Delete), 갱신(Update), 작업 중에 일관성 문제나 데이터 무결성 위반이 발생하는 현상.삽입 이상삭제 이상갱신 이상삭제이상(Delete Anomaly)1102 학생이 'A01'

인터넷상의 서버를 통하여 데이터를 저장하고 네트워크를 통해 IT 관련 서비스 및 데이터를통합 사용, 관리 가능한 컴퓨팅 환경다양한 형태(정형, 비정형)를 띠고 있는 대량의 데이터들을 분석하여 빠른 속도로 가치 있는 정보를 도출하는 기술01 데이터 기반 의사결정(데이터

비정상적인 금융 거래 패턴을 실시간 감지하여 금융 사기를 방지VISA, MastercardAI 기반 빅데이터 분석을 통해 트랜잭션 패턴을 실시간 모니터링하여 이상 거래 탐지(FDS, Fraud Detection System)활용 기술딥러닝, 이상 감지 알고리즘(Anom

SQL기본 DML

테이블에 존재하는 레코드의 값을 조회예제 데이터(학사정보.sql)해당 테이블의 모든 칼럼값 조회ALL : 중복데이터 모두 출력(DEFAULT)DISTINCT: 중복 데이터를 1건으로 출력DISTINCT 키워드는 첫 칼럼의 앞에 위치해야 함칼럼의 조합에 대해 중복 체크N

데이터 플랫폼(Data Platform)데이터를 수집, 저장, 처리, 분석 활용하는 통합 시스템중요성의사결정 도구, 실시간 대응, 자동화 기반발전단계데이터숫자, 글자, 사진 등 모든 정보. 즉 데이터는 '디지털 시대의 원유'데이터 플랫폼다양한 소스로부터 수집된 데이터를

데이터특정 대상에 대한 사실, 측정, 관찰 등의 정보를 체계적으로 수집한 자료사실을 표현한 숫자, 문자, 오디오, 이미지, 동영상 등Big Data다양한 형태(정형, 비정형)를 띠고 있는 대량의 데이터들을 분석하여 패턴, 인사이트, 예측 모델을 도출해내는 기술Big =

예제 데이터함수(Function)특정 작업을 수행하는 명령어내장 함수SUMCOUNTAVGMINMAX 등등사용자 정의 함수단일 행 함수Single-Row Functions문자형 함수, 숫자형 함수, 날짜형 함수제어 함수, 변환 함수, NULL 관련함수UPPER, LOW

데이터베이스의 논리적 연산 단위의미적으로 분할할 수 없는 최소의 단우일반적으로 하나의 트랙잭션은 여러 SQL 문장을 포함함성공시 모든 연산을 반영, 취소 시 모든 연산을 취소함➡️ ALL or Nothing트랙잭션의 예도서주문재고 수령 감소, 주문 내역 생성, 결제,

데이터 기반 기업 경영 데이터 기반 기업 경영 등장 배경 스마트폰, 소셜미디어 등의 출현 보다 진화된 서비스들을 제공해주는 데이터 기술 기업 대거 등장 국가간 경계가 무너진 글로벌 경제환경으로 신속, 정확하고 과학적인 의사결정 필요 데이터에 숨겨진 시사점(Insig

예제 테이블JOIN은 데이터의 통합 조회를 위해 여러 테이블을 연결하는 SQL 연산임실제 JOIN 연산은 일반적으로 두 개의 테이블에 대해서만 적용됨일반적으로 JOIN은 기본 키(Primary Key, PK)와외래 키(Foreign Key, FK) 간의 연관에 의해 성

초개인화AI 기반 분석으로 개인 맞춤형 서비스 강화예) 넷플릭스 추천, 헬스케어 모니터링 등실시간 분석현실시간 데이터 처리 및 의사결정예) 금융 사기 탐지, 자율주행생성형 AI와 결합현 데이터 기반 콘텐츠 자동 생성(텍스트, 이미지, 음악 등)데이터 주권 강화사용자의