Certificates34 SQLD 합격✔️✔️ 1년 1개 이상 자격증 취득이 목표인데 올해 목표 중 하나도 이렇게 이뤄냈네요! :D 2021. 6. 29. 제 27회 ADsP 합격 (feat. 턱걸이) ADsP 턱걸이 합격했습니다 :) GAIQ 이후 첫 데이터 관련 자격증이네요. 다음에는 SQL이나 LinkedIn에 올릴 수 있는 국제적(?) 자격증을 취득해볼까 합니다. 2020. 12. 29. [SQLD] 개념 정리 1. 데이터 모델링의 이해 1-1. 데이터 모델링의 이해 1-1-1. 데이터 모델의 이해 1-1-2. 엔터티 1-1-3. 속성 1-1-4. 관계 1-1-5. 식별자 1-2. 데이터 모델과 성능 1-2-1. 성능 데이터 모델링의 개요 1-2-2. 정규화와 성능 1-2-3. 반정규화와 성능 1-2-4. 대량 데이터에 따른 성능 1-2-5. 데이터베이스 구조와 성능 1-2-6. 분산 데이터베이스와 성능 2. SQL 기본 및 활용 2-1. SQL 기본 2-1-1. 관계형 데이터베이스 개요 2-1-2. DDL 2-1-3. DML 2-1-4. TCL 2-1-5. WHERE 절 2-1-6. 함수 2-1-7. GROUP BY, HAVING 절 2-1-8. ORDER BY 절 2-1-9. 조인 2-2. SQL 활용 2-.. 2020. 11. 29. [ADsP] 1과목~3과목 개념 정리 ★ : 기출 Contents 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 R프로그래밍 기초 데이터 마트 3-2. 통계분석 통계학 개론 통계 분석 개요 확률 및 확률분포 추정과 가설검정 모수 검정 기초 통계 분석 다변량 분석 시계열 예측 다차원 척도법 주성분 분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 데이터 마이닝 개요 분류 분석 로지스틱 회귀모형 신경망 모형 의사결정나무 모형 앙상블 모형 분류 모형 평가 군집 분석 계층적 군집 비계층적 군집 (K-means) 혼합 분포 군집 (EM 알고리즘) SO.. 2020. 11. 18. [ADsP D-20] 연습 문제 풀이 (21회) 1. 빅데이터가 만들어 내는 본질적인 변화 - 사전처리에서 시대로: 필요한 정보만 수집하고 필요하지 않은 정보는 버리는 시스템에서 가능한 한 많은 데이터를 모으고 그 데이터를 다양한 방식으로 조합해 숨은 정보를 찾아낸다. - ____에서 전수조사로: 표본을 조사하는 기존의 지식 발견 방식이 데이터 수집 비용의 감소와 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 전수조사로 변화하게 된다. 이에 따라 샘플링이 주지 못하는 패턴이나 정보를 찾을 수 있게 된다. - 질보다 양으로: 데이터가 지속적으로 추가될 때 양질의 정보가 오류보다 많아져 전체적으로 좋은 결과 산출에 긍정적인 영향을 미친다는 추론에 바탕을 두고 변화된다. - 인과관계에서 _____로: 상관관계를 통해 특정 현상의 발생 가능성이 포착되고, 그에 상응하.. 2020. 11. 4. [ADsP] 데이터마트 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-1-1. R 프로그래밍 기초 3-1-2. 데이터마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 데이터마트 #데이터 변경 및 요약 (1) 데이터 마트(Data Mart) - 데이터 웨어하우스(DW)와 사용자 사이의 중간층에 위치한 것으로, 하나의 주제 또는 하나의 부서 중심의 데이터 웨어하우스라고 할 수 있다. - 데이터 마트 내 대부분의 데이터는 DW로부터 복제되지만, 자체적으로 수집될 수도 있으며, 관계형 DB나 다차원 DB를 이용하여.. 2020. 8. 23. [ADsP] R 프로그래밍 기초 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-1-1. R 프로그래밍 기초 3-1-2. 데이터마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 R 프로그래밍 기초 #R 소개 (1) R 소개 - R은 오픈소스 프로그램으로 통계, 데이터마이닝을 위한 언어이다. - 윈도우, 맥, 리눅스 OS에서 사용 가능하다. - 객체 지향 언어이며 함수형 언어이다. 즉, 통계 기능뿐만 아니라 일반 프로그래밍 언어처럼 자동화하거나 새로운 함수를 생성하여 사용 가능 - 객체 지향 언어는 필요한 부분을 프로그.. 2020. 8. 23. [ADsP] 주성분 분석 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-2-1. 통계학 개론 3-2-2. 기초 통계분석 3-2-3. 다변량 분석 3-2-4. 시계열 에측 3-2-5. 다차원 척도법 3-2-6. 주성분 분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 #주성분분석의 정의 - 여러 변수들의 변향을 주성분이라는 서로 상관성이 높은 변수들의 선형결합으로 만들어 기존의 상관성이 높은 변수들을 요약, 축소하는 기법이다. - 첫 번째 주성분으로 전체 변도을 가장 많이 설명할 수 있도록하고, 두 번째 주성분.. 2020. 8. 22. [ADsP] 다차원 척도법 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-2-1. 통계학 개론 3-2-2. 기초 통계분석 3-2-3. 다변량 분석 3-2-4. 시계열 에측 3-2-5. 다차원 척도법 다차원 척도법 #다차원척도법 정의 - 객체간 근접성을 시각화하는 통계기법이다. - 군집분석과 같이 개체들을 대상으로 변수들을 측정한 후에 개체들 사이의 유사성/비유사성을 측정하여 개체들을 2차원 공간상에 점으로 표현하는 분석방법이다. - 개체들 2차원 또는 3차원 공간 상에 점으로 표현하여 개체들 사.. 2020. 8. 22. [ADsP] 분석 마스터 플랜 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 분석 마스터 플랜 마스터플랜 수립 프레임워크 분석 거버넌스 체계 수립 마스터플랜 수립 프레임워크 #분석 마스터 플랜 수립 프레임 워크 - 데이터 기반 구축을 위해 분석 과제를 대상으로 전략적 중요도, 비즈니스 성과 및 ROI, 분석 과제 실행의 용이성 등 다양한 기준을 고려해 적용 우선순위를 설정한다. - 업무 내재화 적용 수준, 분석 데이터 적용 수준, 기술 적용 수준 등 분석 적용 범위 및 방식.. 2020. 8. 21. 이전 1 2 3 4 다음
