Configuration Management SystemsVersino Control SystemsSource Data + History협업, 작업추적, 복구 등이 가능Source Folder + 실행파일을 버전별로 카피하여 관리'진짜마지막파일', '진짜진짜마지막파일'

하나의 SQL 문 안에 포함되어 있는 또 다른 SQL 문을 의미메인 쿼리가 서브쿼리를 포함하는 종속적 관계서브쿼리는 메인쿼리의 컬럼 사용 가능메인쿼리는 서브쿼리의 컬럼 사용 불가Subquery는 괄호로 묶어서 사용단일 행 혹은 복수 행 비교 연산자와 함께 사용 가능서브

여러 칼럼 혹은 테이블 전체 칼럼으로부터 하나의 결과값을 반환하는 함수전체 개수를 반환하는 함수숫자 컬럼의 합계를 계산하는 함수숫자컬럼의 평균을 계산하는 함수숫자컬럼의 가장 작은값 반환숫자 컬럼의 가장 큰 값 반환그룹화하여 데이터 조회정렬(ORDER BY)도 같이 사용

테이블의 각 레코드를 식별중복되지 않은 고유값을 포함NULL 값을 포함할 수 없음테이블 당 하나의 기본키CREATE TABLE 시에 생성할 수 있음하나의 컬럼을 줄 수도 있고, 여러 개의 컬럼을 줄 수도 있음여러 개의 컬럼을 준다고 해서 PRIMARY KEY가 여러 개

AWS에서 제공하는 관계형 데이터베이스 서비스Cloud 상에 Database 구축데이터베이스를 백업한 File을 실행하여 그 시점으로 복구하거나 이전할 수 있음Table 단위로도 백업이 가능Table 역시 해당 Table을 복구하거나 이전할 수 있음데이터는 제외하고 테

여러 문자열들을 하나로 합침컬럼이나 테이블 이름에 별칭 생성as는 생략이 가능검색한 결과의 중복 제거검색결과를 정렬된 순으로 주어진 숫자만큼만 조회

두 개 이상의 테이블을 결합하는 것INNER JOIN, FULL OUTER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN 등이 있음두 개의 테이블에서 공통된 요소들을 통해 결합하는 방식두 개의 테이블에서 공통영역을 포함해 왼쪽 테이블의 다른 데이터를 포함하는 조인

조건값이 패턴에 맞으면 TRUE%: 임의의 문자열을 의미ex) "가%": "가"로 시작하는 문자열\_: 하나의 문자열을 의미ex) "\_가%": 두 번째 글자가 "가"인 문자열여러 개의 SQL 문을 합쳐서 하나의 SQL 문으로 만들어주는 방법주의 할 점은 컬럼의 개수가

조건을 모두 만족하는 경우 TRUE하나의 조건이라도 만족하는 경우 TRUE조건을 만족하지 않는 경우 TRUE조건값이 범위 사이에 있으면 TRUE조건값이 목록에 있으면 TRUE조건값이 패턴에 맞으면 TRUE

사용자 정보는 mysql에서 관리하므로 일단 mysql 데이터베이스로 이동 후 조회현재 PC에서만 접속 가능한 사용자와 비밀번호 생성외부에서 접속 가능한 사용자를 비밀번호와 함께 생성아이디는 중복이 되면 안되지만 호스트 정보가 다르다면 아이디가 같아도 상관없음데이터베이

여러 사람이 공유하여 사용할 목적으로 체계화해 통합, 관리하는 데이터의 집합체Database Management System사용자와 데이터베이스 사이에서 사용자의 요구에 따라 정보를 생성해주고 데이터베이스를 관리해주는 소프트웨어Relational Database서로간에

접근할 웹 주소를 알 수 없을 때javascript를 사용하는 웹 페이지의 경우웹 브라우저로 접근하지 않으면 안될 때웹 브라우저를 원격조작하는 도구자동으로 url을 열고 클릭 등이 가능스크롤, 문자입력, 화면 캡쳐 등등드라이버 실행하기

태그로 되어있는 문서를 해석하는 기능을 가진 파이썬 모듈tag에 해당하는 태그를 처음 발견되는 하나를 찾음해당하는 tag를 모두 찾고자한다면 find_all 사용. 이 때 반환결과는 list전체: \*태그 선택자: \[tag name]ID 선택자: - 클래스 선택자:

지도를 활용하여 데이터를 시각화할 수 있도록 도와주는 라이브러리지도를 활용하고, 다양한 Marker를 추가하거나 원으로 범위를 표시하는 등의 유용한 기능 제공지도에 마커 생성location: 위도, 경도로 위치 지정popup, tooltip, icon 등으로 마커를 클

Matplotlib를 기반으로 다양한 색상 테마와 통계용 차트 등의 기능을 추가한 시각화 패키지import 하는 것 만으로도 무언가 효과가 있음보통 sns로 네이밍 함스타일sns.set_style(스타일)white, dark, whitegrid, darkgrid 등등.

iterrows()를 사용하는 것이 좋음Pandas의 데이터프레임은 대부분 2차원이럴 때 for 문을 사용하면 n번째라는 지정을 반복해서 가독률이 떨어짐따라서 itterows()를 사용하는 것이 좋고 받을 때 인덱스와 내용으로 나누어 받는다는 것만 주의엑셀로 정의된 표

pd.merge(left, right, how="left", on="key")on은 무엇을 기준으로 병합시킬 것인지 지정how는 어디에 병합시킬 것인지 지정. left로 정해졌으면 left의 key는 전부 보존됨right에 left의 key에 대응되는 데이터가 없으면

R만큼의 강력한 데이터 핸들링 성능을 제공하는 모듈표로 되어있는 숫자 데이터를 읽는 데 가장 많이 사용됨import pandas as pdpd.read_csv(경로, 인코딩)다른 파일형식을 읽고 싶다면 read\_파일형식을 지정하면 됨Column Name: 세로 방향의

conda create -n 가상환경이름 python=버전conda activate 가상환경이름 or source activate 가상환경이름deactivateconda env remove -n 가상환경이름파이썬에서 사용하는 기본 그래픽 표현도구기본적으로 설정되어있는

알고리즘을 공부하면서 가장 궁금했던 점 중 하나는 '왜 정렬 알고리즘에 필요 이상으로 많은 무게가 실려있는가'였다. 어차피 Python의 경우에는 sort메서드나 sorted 함수를 이용하지 굳이 정렬을 직접 구현하여 쓰게 될 일은 거의 없을 것 같았고, 실제로도 그래