데이터는 어디에 어떻게 저장되나용 ?

DB - 데이터가 모여있는곳

DBMS - DB관리 시스템

Data Base

• 관계형 데이터 베이스 (Relational Database = RDB)
  엑셀 시트를 모아둔 형태라고 생각하면됨
  일관성있고 안정적임
  ex. 결제,유저,주문,상품 등

  Table

  • row(행,가로) column(열, 세로)
    SQL (Structured Query Language)
  • RDB와 소통하기 위한 언어
  • Query 를 작성한다. (RDB 요청하는 행위)
  • DBMS : Oracle, MySQL, PostgreSQL ...

• Non-RDB (NoSQL)
  유연하고 빠름...
  ex. 앱/웹로그, 무선신호, 채팅

  • Key-value
  • Column-Family
  • Graph
  • Document
    • DBMS : mongoDB, redis, DynamoDB ...

그럼 RDB,Non-RDB는 정형데이터와 비정형데이터와는 어떻게 다른걸까?

관계형 DB

• Priamary Key (식별번호)
  여러개의 column 중 1개 column만 해당됨
  중복 X, 누락 X
  각 테이블 데이터는 primary key로 연결됨
• ERD (Entity Relationship Diagram)
  DB에 있는 데이터들을 한눈에 볼 수 있게 펼쳐 놓은 그림

데이터 타입

• 연산을 실행 할때는 알맞는 데이터 타입에 사용해야함
  (문자에 사칙연산을 하거나, 숫자를 대문자로 바꾸려하면 안됨)
• 테이블 스키마 : 테이블에 담긴 정보
• 문자 (char, string)
• 숫자 (int 정수, float 소수 100 ≠ 100.0)
• 날짜,시간 (date, time, datetime,timestamp)

데이터를 다루는 tool 들

• 엑셀
  간단한 분석 (ML도 가능)
  커뮤니케이션 용이
  데이터가 커지면 한계가 있음
• SQL
  기본/필수
  데이터 추출, 전처리
  데이터 분석에 활용
• Python / R
  옵션으로 사용되는 데이터 관련 언어
  머신러닝, 알고리즘, 모델링이 필요할때
  SQL에서 노가다가 많다고 느껴질때 배우게 됨
  - R
  통계학 기반
  통계 분석, 생태계 풍부
  시각화에 뛰어난 ggplot
  - Python
  프로그래밍 언어
  데이터분석 강점
  분석과 개발이 협업해야 하는 경우
  분석 결과를 개발과 이어야할때...
• BI tool
  데이터 분석이나 대시보드 작업 쉽게 해주는 쉬운 툴들
• SAS,SPSS,GIS...
  금융,리서치,모빌리티 산업군 등 특정 산업...
• TF/Pytorch
  딥러닝 프레임워크

왜 SQL 인가!!

1. 이해하기 쉽다. (엑셀과 비슷해!)
2. 데이터 분석에서 중요함
   R,Python 에서 그대로 적용되는 경우가 많음
3. 정말 많이 쓰이고 있음.