1. 데이터 산업의 발전 (1-1) 2010년 이전 : 디지털화와 통합의 시대 DBMS 개발, 활용 범위 확장, 데이터 처리 방법 및 기술 발전, 업무 효율화를 위한 통합의 시대로 발전, DW구축 및 관리, BPR, CRM, ERP, SCM 등의 프로젝트가 각 기업에서 활용 됨 *데이터의 규모는 EB-> ZB로, 유형은 정형데이터->비정형데이터->사물 인지 정보 로, 특성은 구조화 > 다양성, 복합성, 소셜 -> 현실성, 실시간성으로 변화해간다. (1-2) 2010년 이후 : 분석과 연결의 시대 ① 분석 기술 발전으로 인한 데이터이 양적 & 질적 확대 -> 빅데이터의 등장 빅데이터 처리할 분산병렬처리기술의 발전 -> 빅데이터 분석이 비즈니스에 활용 + 인공지능 분야의 머신러닝, 딥러닝 기술 발전 + DW..

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All local variable declarations required an explicit type on the left side ByteArrayOutputStream outputStream = new ByteArrayOutputStream(); -> Explicit type can be replaced by the reserved type name var -> var outputStream = new ByteArrayOutputStream(); 해설) 1) Line 11: Var to Declare the name field. But there is not enough context to infer the data type. 2) Line 12: Var to declare the breed fie..

1) Exam Overview 2) Prepare for an Exam 3) How to approach Questions 해설) 1) Firstly, we are creating a list of strings. And we have a return statement. (List to Stream converting-> this does NOT mean that this the result will return a stream) 2) In the return statement, we filter.(Still stream, but it's empty as we don't have Bart in the list) 3) We call findAny. (Any objects in the resulting st..

1. 빅데이터의 이해 (1) 빅데이터란 : 양적으로 크고 질적으로도 광범위한 것 (복잡하고 다양) *빅데이터에 관한 다양한 정의가 존재한다. 대체로 비용효율이 높고, 대용량, 고속 및 다양성을 가진 모든 것을 의미한다. (1-2) 빅데이터의 특징 *빅데이터는 데이터의 양(Volume) + 다양성(Variety) + 수집 및 처리 속도(Velocity)가 급격히 증가하면서 나타나는 현상 *추가로 Value or Veracity 혹은 추가로 Visualization or Variability 추가 -> 4V (1-3) 빅데이터 출현 배경 ① 산업계의 변화 : 정보 지속적 축적 -> 거대한 데이터 -> 새로운 가치 창출할 수 있는 변화의 상태가 된다. '양질 전환의 법칙' ② 학계의 변화 : 게놈프로젝트, 대..

2021-03-27 직장을 다니면서 인생을 살면서 정말 중요한 몇 가지를 배웠다. 하나는 한 낱 오후의 햇살이 너무나 소중하다는 것이고 또 다른 하나는 한 달에 4번 뿐인 일요일이 너무나 귀하다는 것이었다. 우리가 남은 인생동안 엄마랑 같이 보낼 수 있는 주말이 얼마나 되는 지 생각해본 적 있어? 어느 날 문득 친구가 이런 얘기를 던졌다. 글쎄...한 번도 생각해 본 적이 없었다. 그 질문을 받고도 몇 해가 지났다. 타지에서 직장 생활을 한다고 했을 때, 내가 한 달에 한 번 주말에 집에 갈 수 있다고 했을 때, 그 시간에 다른 사람이 아닌 가족 과만 시간을 보낸다고 한다면, 100세 시대니까 100세까지 산다고 가정해도 내게 남은 주말은 고작 800여일 뿐 이었다. 그렇지만 살다보면 나는 매달 가족을 ..

1. 데이터 기초 (1) 데이터의 이해 (1-1) 데이터의 정의 : 이론을 세우는 데 기초가 되는 사실 또는 바탕이 되는 자료, 혹은 컴퓨터가 처리할 수 있는 문자, 숫자, 소리, 그림 등의 형태로 된 자료 *데이터는 '자료', 여기에 의미가 더해지면 '정보'가 된다. (1-2) 데이터의 유형 ① 정량적 데이터(정형 데이터) : 숫자, 도형, 기호 등 수치로 표현 가능 데이터 ② 정성적 데이터(비정형 데이터) : 언어, 문자 등 (1-3) 암묵지와 형식지 ① 암묵지 (Tacit Knowledge) : 학습, 경험 통해 습득된 지식 (겉으로 드러나지 x) ② 형식지 (Explicit Knowledge) : 형상화된 지식 - 교과서, 신문 등 (1-4) 데이터와 정보 ① 데이터 -> +의미 : ② 정보 ->..

유럽 언어 중 하나를 꼭 마스터 하겠노라고 한 게 벌써 10년이다. 그 동안 사모은 책만 해도 독일어, 프랑스어, 스페인어, 라틴어 ..많기도 하다. 하지만 이번엔 반드시 칼을 뽑아서 무는 못 썰어도 사과라도 썰겠다는 마음으로 학습지를 주문했다. 내가 뭔가를 공부할 때 가장 큰 문제는 궁금한 게 많고 그걸 다 찾아서 해결하려다 보면 시간이 너무 오래 걸린다는 점이다. 중간에 이해가 안되는 부분이라도 생기면 하루종일 머릿속에서 왜 그런건지에 대한 생각이 떠나질 않는 정도.... 이 정도면 병인듯 ;; 여튼 다행히 이탈리아 원어민 도움을 받을 수 있는 상황이 되어서 궁금한 건 마구마구 물어볼 수 있다 ㅎㅎ ​ 이탈리아어 공부를 시작하고 느낀 점 하나는 이탈리아어를 하는 사람은 진짜 기억력이 좋아야 하겠구나 ..

오늘부터는 빅데이터 분석 기사와 관련한 내용을 정리해보려고 한다. (내 개인적 공부를 위해) 1. 빅데이터 분석 기사 시험의 개요 빅데이터 분석 기사 시험은 이번에 신설된 자격증 시험으로 아직 시중에 많은 자료가 있지는 않다.(아직 첫 시험도 시행되지 않은 상태라 시험이 어떤 식으로 나올지는 미지수다) 일단 빅데이터 분석 기사란, 빅데이터 이해를 기반으로 분석 기획, 수집 저장 처리, 데이터 분석 및 시각화를 수행하는 실무자를 의미한다. 말은 거창하지만 결론은 빅데이터를 기반으로 한 데이터 분석 및 시각화를 하는 사람을 빅데이터 분석 기사라고 칭하겠다는 말이다. 빅데이터 분석 기사의 직무는 목적에 따라 데이터 분석 기술과 방법론을 기반으로 하여 정형/비정형 대용량 데이터를 구축 , 탐색, 분석하고 시각화..