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제6회 빅데이터 분석기사 필기시험 고사장 오늘, 3월 6일(월)시부터 3월 10일(금)까지 제6회 빅데이터 분석기사 필기 시험 응시가 시작됩니다. 올해는 실내마스크 제한이 풀어지고 첫 시험이기 때문에, 이전보다 더 많은 인원이 응시할 것으로 예상되어, 응시 시작시간에 맞춰서 시험에 응시하는 것이 원하는 고사장에서 시험 볼 확률을 높여줄 것입니다. 오늘 포스팅에서는 응시 전에 제6회 빅데이터 분석기사 필기시험 고사장을 알아보려고 합니다. 이번시험의 고사장은 총 29곳이며, 고사장 규모에 따라 100~800명의 응시자를 수용합니다. 고사장은 아래와 같습니다. [서울] 1. 강서공업고등학교 2. 강현중학교 3. 경기고등학교 4. 경원중학교 5. 광장중학교 6. 도선고등학교 7. 동명중학교 8. 운현중학교 9. 성동공업고등학교 10. 성수중학교 11... 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 6.
[빅데이터분석기사 기출] 확률분포, 이산확률분포, 연속확률분포 확률분포란? 확률분포는 어떤 확률 변수가 가질 수 있는 모든 값들과 그 값들이 나타날 확률의 분포를 나타내는 함수이다. 즉, 어떤 사건이 일어날 확률을 수학적으로 표현한 것을 의미한다. 확률분포는 변수의 종류에 따라 이산확률분포와 연속확률분포로 나눠진다. 이산확률분포(Discrete Probability Distribution) 이산확률분포는 확률변수가 이산적인(셀 수 있거나 유한개) 값을 가질 때 사용되는 확률분포를 말한다. 예를 들어, 동전던지기는 두 개의 값(앞면, 뒷면)을 가지기 때문에 이산확률분포를 살펴볼 수 있다. 1) 이항 분포(Binomial Distribution) 일정한 조건(독립성, 동일한 확률, 고정된 횟수)에서 n번 중 k번 성공할 확률을 계산한다. 이항분포의 기댓값은 E(x) =.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 2.
빅데이터 분석기사 필기시험 접수 기간 및 주의사항 올해 빅데이터 분석기사 자격증을 따는 것을 목표로 하고 있는 나에게 첫번째 스텝인 빅데이터 분석기사 필기 접수기간이 곧 다가온다. 2023년 첫번째 빅데이터 분석기사 시험은 제6회 시험으로, 4월 8일(토)에 예정되어있다. 나도 이전에 빅데이터 분석기사 자격증 전반에 대한 포스팅을 한 경험이 있는 것처럼 시험 전반에 대한 내용은 많으니, 오늘 포스팅에서는 빅데이터 필기시험 접수 일정과 방법, 그리고 필기 접수과정에서 주의사항들을 설명하려고 한다. 빅데이터 분석기사 필기시험 접수일정 및 접수 방법 필기시험 접수기간은 3월 6일(월) 10시부터 3월 10일(금) 18시까지이다. 필기시험 접수는 데이터자격검정 사이트(https://www.dataq.or.kr/www/main.do)에서 가능하다. 주의사항 1).. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 28.
티스토리 애드고사 탈락 후기 / 구글이 긴 글을 선호하는 이유 지난 설연휴때 나에게 새로운 수익을 가져다 줄 파이프라인으로 티스토리 애드센스를 선택했다. 직업 특성상 나름 글쓰는 것에 소질이 있다고 생각을 했고, 내가 가지고 있는 지식이나 정보를 공유하는 것도 큰 보람을 느끼게 하는 요소라고 생각했다. 너무 정보전달에만 치중했던 결과일까? 나의 첫 애드고사는 탈락... 애드고사 탈락 이유 파악하기 "사이트를 검토한 결과 안타깝게도 지금은 사이트에 광고를 게재하실 수 없습니다. 사이트에 광고를 개제하기 전에 해결해야 할 문제가 있습니다." 해결해야 할 문제가 있다면서, 구글은 나에게 탈락한 이유는 알려주지 않는다. 나는 솔직히 말하면, 유튜브나 블로그에 떠도는 애드센스 쉽게 승인받는 방법 등을 무시했다. 3,000자를 넘겨야 한다느니, 이미지를 좋아하지 않는다느니 등.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 27.
[빅데이터분석기사 기출17] 표본추출방법(단순 무작위 표본추출, 계통 표본추출, 층화 표본추출, 군집 표본추출) 데이터 분석을 할 때에 모든 분석 대상에 대한 데이터를 확보해서 분석을 하면 가장 정확한 결과를 알 수 있지만, 실질적으로 모든 데이터를 확보하는 것에 한계가 있다. 이에 대부분의 데이터 분석은 전체 모수에서 일부를 선택하는 표본 추출 기법을 사용해서 부분 집단을 분석해서 전체를 추정한다. 오늘은 표본 추출 기법을 살펴보겠다. 1. 단순 무작위 표본추출(Simple Random Sampling) 임의 표본추출방법 중에 가장 기본적인 방법으로, 모집단에서 정해진 규칙 없이 표본을 추출하는 방법이다. 표본들이 동알한 확률로 선택될 수 있도록 표본을 추출한다. 일반적으로 모집단에 대한 사전 지식이 많지 않을 때 사용한다. 예) 번호표 추첨 2. 계통 표본추출(Systematic Samping) 모집단에서 시간.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 23.
[빅데이터분석기사 기출16] 자료의 속성과 척도(명목척도, 순서척도, 구간척도, 비율척도) 오늘은 자료를 측정하는 과정에서 가장 기초적이고 중요한 단계인 자료 속성과 척도의 종류에 대해 살펴보려고 한다. 데이터를 분석할 때, 내가 사용하는 자료가 어떤 자료인지, 그리고 어떤 척도인지에 따라서 데이터 처리방식이 다르기 때문에 그 의미와 처리방식에 대해서 이해하고 있어야 한다. 척도(Scale) 척도는 측정대상을 분류할 때 사용하는 단위이다. 자료의 속성 일반적으로 자료의 속성은 질적자료와 양적 자료로 구분한다. 질적자료는 일반적으로 문자, 기호, 측정대상을 분류하는 목적에서의 숫자로 표현되는 자료를 의미하며, 명목척도(Nominal Scale)나 순서척도(Ordinal Scale)로 자료의 특성이 구분된다. 양적자료는 일반적으로 측정이나 계산이 가능한 숫자의 형태로 표현되는 자료를 의미하며, 구.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 21.
[빅데이터분석기사 기출15] 데이터 분포를 나타내는 통계량 일반적으로 데이터를 바라볼 때에는 정규분포와 비교하여 분포도를 살펴본다. 데이터 분포의 모양에 따라서 정규분포와 같이 대칭적일수도 있으며, 한쪽으로 쏠려있는 경우도 많다. 오늘 포스팅에서는 데이터 분포의 비대칭성을 나타내는 왜도와 첨도에 대해 설명하겠다. 정규분포(Normal Distribution) 정규분포는 아래 그래프의 점선과 같이 평균값을 중심으로 좌우대칭의 종 모양을 이루는 것으로, 평균과 평균 근처에 많은 도수가 몰려있고, 멀어질수록 도수가 매우 적어지는 것을 의미한다. 왜도(Skewness) 왜도는 위 그래프의 빨간색 선과 같이 데이터 분포가 왼쪽 또는 오른쪽으로 한쪽으로 뾰족한 정도를 의미한다. 정규분포는 왜도가 0이며, 왼쪽꼬리가 긴 분포의 왜도는 0보다 작고, 중심경향성의 통계량이 '평.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 20.
[빅데이터분석기사 기출14] 산포도의 통계량(범위, 분산, 표준편차, 변동계수, 사분위수 범위) 일반적으로 기초통계라고 하면 평균, 중위수, 최빈값으로 설명되는 중심경향성(Central Tendency)을 통해 데이터를 살펴본다. 그러나 이러한 중심경향성은 데이터의 값들이 얼마나 흩어져있는지에 따라서 다르게 해석될 수 있기 때문에, 데이터 탐색시 값들의 산포도를 항상 고려해야한다. 산포도를 표현하는 통계량은 범위, 분산, 표준편차, 변동계수, 사분위수 범위가 있다. 산포도 데이터 값들의 흩어진 정도를 표현하는 통계량 1. 범위(Range) 최대 데이터 값에서 최소 데이터 값을 뺀 차이로 나타낸다. 2. 분산(Variance) 편차를 활용하여 산포도를 확인하는 방법으로, 데이터 간의 차이가 클수록 분산이 크다. 분산을 계산할 때에는 편차(데이터 값과 평균값의 차이)의 합이 0이므로, 편차의 제곱을 활.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 2. 17.
[빅데이터 분석기사 기출13] 상관관계의 표현방법(산점도, 상관계수) 우리가 흔하게 이야기하는 'A와 B가 관련이 있다.' 라는 말을 데이터를 다루는 학문에서는 '상관관계가 있다'라고 표현한다. 오늘은 이런 상관관계의 종류, 표현 방법에 대해서 살펴보는 포스팅을 하려고 한다. 상관관계의 종류 1. 양의 상관관계 : 두 변수 중 하나의 값이 증가할 때, 다른 변수의 값도 증가하는 경향을 보이는 상관관계을 의미한다. 2. 음의 상관관계 : 두 변수 중 하나의 값이 증가할 때, 다른 변수의 값은 반대하는 경향을 보이는 상관관계를 의미한다. 상관관계 표현 방법 1. 산점도(Scatter Plot) 활용 : 산점도는 주로 변수 사이의 관계를 살펴보는 데에 사용한다. 예를 들어 한국고등학교 학생들의 2023년도 대학수학능력시험 국어와 수학 점수를 조사한다고 생각하면, 표본으로 선정된.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 15.
[빅데이터분석기사 기출12] 클래스 불균형 데이터 처리방법(과소표집, 과대표집, SMOTE) 가끔 통계자료들을 살펴보다보면, 표본이 작을수밖에 없는 변수들이 있다. 예를 들어, 내가 불법 콘텐츠 유통 사이트 이용과 관련해서 조사를 실시한다고 생각해보자. 대다수가 불법사이트를 이용한 적이 없다고 응답할 것이고, 소수는 실제 이용경험이 있다고 응답할 것이다. 이때 내가 관심있는 불법 사이트 이용자의 수가 적기 때문에 클래스 불균형이 발생한다. 오늘 포스팅에서는 이러한 클래스 불균형의 문제점을 해결하기 위한 방법으로 과소표집, 과대표집, SMOTE를 소개한다. 클래스 불균형 데이터의 각 클래스별 데이터 비율이 불균형하게 분포 되어 있는 것. 불균형 데이터 처리 방법 1. 과소표집(Under-Sampling) 다수 클래스의 데이터를 무작위로 일부만 선택하여 데이터의 비율을 맞추는 방법을 말한다. 이는 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 2. 14.
[빅데이터분석기사 기출11] 파생변수와 변수변환(로그/지수변환, 비닝, 더미변수화, 스케일링) 데이터를 사용할 때에는 분석 기획에 맞도록 적절하게 변수를 재정의하거나, 분석방법에 맞게 변수를 연속형 또는 범주형 데이터로 변환하는 과정이 필요하다. 오늘 포스팅에서는 파생변수 생성방법과 변수변환 방법을 살펴봄으로써 필요한 데이터를 처리하는 방법을 공유하고자 한다. 파생변수 정의 : 기존 변수에 함수, 조건문 등을 사용하여 재정의한 변수 파생변수 생성 방법 1. 변수 분해 : 기존 데이터를 분해하여 일부만 사용하는 방법 ex) '서울특별시마포구' → '서울특별시' 2. 변수 결합 : 두 개 이상의 변수를 결합하여 사용하는 방법 ex) 키, 몸무게, 나이 데이터를 이용하여 비만도 계산 3. 조건문 사용 : 특정 조건에 따라 기존변수를 재정의하는 방법 ex) 성적데이터를 90점 이상이면 A, 80~90점이.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 12.
[빅데이터분석기사 기출10] 차원축소(주성분 분석, 선형판별분석, 특이값 분해, 요인분석, 독립성분 분석, 다차원척도법) 이번 포스팅 주제는 전공자일수록 이해가 쉬운, 비전공자에게는 막연하고 어렵게 느껴질 수밖에 없는 주제인 '차원축소'이다. 어렵게 느껴질 수 있지만, 빅데이터를 공부하기 위해서는 필수적으로 습득해야하는 지식이고, 그만큼 빅데이터분석기사 시험에서 기출로도 다뤄진 개념이다. 차원축소(Dimensionality Reduction) 1) 개념 : 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 변환하기 위해서 데이터 변수의 개수를 줄이는 통계 기법 2) 왜 필요할까? : 데이터의 변수가 늘어나게 되면 차원이 커지거나, 독립변수 간 강한 상관관계를 보일 경우(다중공선성이 있을 경우) 모델의 정확도가 떨어져 신뢰도가 떨어지기 때문에 변수의 개수를 줄이는 방법으로 모델의 정확도를 높이기 위해서이다. 차원축소의 종류 1. 주성분 분.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 10.
[빅데이터분석기사 기출9] 데이터 전처리 및 데이터 정제 지난 포스팅까지 빅데이터 분석 기획 파트를 올렸다면, 오늘부터는 새로운 파트인 빅데이터 탐색 부분 시작이다. 빅데이터분석기사를 공부하는 후기들을 살펴보면, 보통 파트1부분은 쉬운 부분이고, 파트2부터는 통계적인 지식이 필요하기 때문에 전공자와 비전공자에 따라서 난이도를 다르게 느낄 수 있다고 한다. 나 역시 포스팅을 위해서 미리 공부를 해본 결과, 파트1은 단순 암기로 해결이 가능하다면, 파트2는 개념에 대한 이해가 가미되어야 한다고 많이 느꼈다. 나는 내 스스로 반전공자라고 생각하기 때문에, 빅데이터 탐색 부분에서 역시 기출에 나온 개념을 소개하면서도, 중간 중간에 추가적인 설명이 필요한 부분은 길게 부연설명을 하고자 한다. 1. 데이터 전처리(Preprocessing) : 데이터를 정제한 후 분석변수.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 9.
[빅데이터분석기사 기출8] 데이터 저장 플랫폼(데이터 웨어하우스, 데이터 레이크) 지난 포스팅에서 데이터의 저장방식까지 살펴보았다면, 이번 포스팅에서는 데이터의 저장 플랫폼에 대해 살펴보고자 한다. 빅데이터의 특성상 그 양이 방대하기 때문에, 일반적으로 많은 IT 기업들에서는 거대한 양의 데이터를 한꺼번에 저장하고 관리하는 플랫폼을 활용한다. 그 중 대표적인 저장플랫폼으로 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크가 있다. 데이터 웨어하우스(DW : Data Warehouse) 데이터 웨어하우스는 직역했을 때 말그대로 데이터의 창고역할을 수행하는 데이터 저장플랫폼으로, 기업의 업무시스템에서 발생하는 데이터들을 통합 관리하여 의사결정도구의 기초 데이터로 사용되는 데이터의 집합체이다. 기업의 전반적인 활동 영역에서 수집한 데이터들을 다양한 관점에서 통합 데이터를 생성하고, 주제 영역별로 요약 데이.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 8.
[빅데이터분석기사 기출7] 데이터 적재 과정, 데이터 저장 방식 우리가 수집한 수많은 데이터들은 모두 사용되는 것이 아니라, 보통 분석 대상 및 범위에 따라 필요한 데이터만을 추려내어 사용한다. 이에 따라 오늘 포스팅에서는 데이터의 적재 과정과 저장방식에 대해 설명하고자 한다. 데이터의 적재 과정 빅데이터 기획과정에서는 데이터에 대한 품질을 확인한 후 원천데이터를 수집한다. 그 이후 ETL(Extraction(데이터 추출), Transformation(데이터 변환), Loading(데이터 적재))작업을 수행한다. ETL작업은 그 순서대로 진행되며, 원천데이터에서 필요한 것을 뽑아내고, 저장하는 형식에 맞게 변환하고, 그것을 저장하는 과정이라고 이해하면 된다. ETL은 대표적인 내부 데이터 수집 방법으로, ETL연산은 중복을 제거하고 일관성을 확보하는 목적의 정제를 진.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 6.
[빅데이터분석기사 기출6] 데이터 품질 요소, 데이터 변환 품질 검증 우리가 다루는 데이터는 어떤 수준에 있는지 평가를 하기 위해서는 그 기준이 필요하다. 이번 포스팅에서는 데이터의 품질을 파악할 수 있는 데이터 품질 요소와 데이터 변환 품질을 검증하는 방법을 살펴보도록 하겠다. 데이터 품질 요소 1. 정확성 : 값이 정의된 기준에 맞도록 저장되어 있는지? 2. 유효성 : 데이터가 정해진 유효기준을 충족하는지? 3. 완전성 : 데이터 필수항목에 누락이 없는지? 4. 정합성 : 시스템 내 동일 데이터끼리 서로 일치하는지? 5. 유일성 : 데이터 구분 기준에 따라 중복이 없는지? 6. 유용성 : 사용자가 만족할만한 수준의 최신 데이터가 쉽게 접근하여 사용될 수 있는지? 7. 적시성 : 사용자가 필요한 시점에 지연없이 데이터를 제공하는지? 8. 보안성 : 데이터 접근, 개인정보.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 5.
[빅데이터분석기사 기출 5] 데이터 분석 문제 해결방안(최적화, 솔루션, 통찰, 발견) 및 분석 방법론(CRISP-DM, KDD) 이번 포스팅부터는 본격적으로 데이터 분석 기획 단계의 내용을 담고자 한다. 빅데이터 분석 기획 단계에서는 데이터를 분석하기에 앞서 데이터 분석 문제의 현안을 파악하고, 그에 따라 적절한 분석방법론을 적용하는 것이 필요하다. 데이터 분석 문제 해결방안 데이터 분석은 분석 대상 및 분석 방법을 알고 있는지 여부에 따라 해결 방안을 나누어 살펴볼 수 있다. 1) 최적화 : 분석대상과 분석방법을 알 경우, 이미 알고있는 대상과 분석에 대한 개선을 통한 최적화를 한다. 2) 솔루션 : 분석대상은 알지만 분석방법을 모를 경우, 분석 주제에 대한 솔루션을 탐색한다. 3) 통찰 : 분석대상이 무엇인지 모르지만 분석방법을 알 경우, 분석방법을 활용하여 새로운 통찰을 도출한다. 4) 발견 : 분석 대상과 분석 방법을 모두.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 3.
[부업 추천] 유튜브 쇼츠 수익 창출 조건 요즘 가스요금에 전기요금에 이것저것 다 올라가는데 내 월급만 그대로인 상황에서, 저도 그렇고, 모든 직장인이 부업에 대해 진지하게 생각하는 것 같습니다. 틈만 나면 퇴근 후에 부담없이 할 수 있는 부업거리가 없을까 찾아보던 중에 2월부터 '유튜브 쇼츠 수익화'가 가능해졌다는 소식을 듣고, 이 내용을 공유하고자 포스팅을 하게 되었습니다! 유튜브 쇼츠(YouTube Shorts)란? 유튜브에서 제공하는 1분 내외의 짧은 영상을 제작 및 공유할 수 있는 서비스를 말합니다. 쇼츠의 특징은? 일반 영상과 달리 자동으로 반복재생하여 조회수를 쉽게 올릴 수 있으며, 최근 유튜브에서 공개한 자료에 따르면 일간 조회수 300억회, 월간 로그인 사용자 수 15억명을 달성할 정도로 쇼츠 시장이 큰 것을 확인할 수 있습니다... 공감수 2 댓글수 4 2023. 2. 2.
[빅데이터분석기사 기출4] 데이터 보안관리 및 비식별화 이번 포스팅에서는 지난번에 다뤘던 개인정보 보호 관련 법제도에 연결시켜서 '데이터 보안관리 방법'과 '데이터 비식별화' 처리 방법을 살펴보고자 한다. 데이터 보안 관리 방법 1) 사용자 인증 : 우리가 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 보안 관리 방법으로, ID와 비밀번호 인증, 일회용 패스워드(OTP), 전자인증, 통합사용자 인증 등 사용자의 접근 자격을 확인하는 기술을 말한다. 2) 접근제어 : 객체에 대한 작업을 할 때 그 객체에 대한 권한을 확인하고 통제하는 기술을 말한다. 3) 암호화 : 암호화 알고리즘을 통해 데이터를 해독 불가능한 상태로 만드는 기술로 암호화 데이터를 확인하기 위해서는 복호화 과정이 필요하다. 4) 개인정보 비식별화 : 수집된 개인정보의 일부/전부를 처리하여 개인을 특정할 수 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 1.
[빅데이터분석기사 기출3] 개인정보 보호 관련 법/제도 대학생때 한 수업에서 '내가 SNS에 올린 내용을 누군가 동의없이 데이터로 수집하고 분석했다면, 그것은 개인정보 침해일까?' 라는 주제로 토론을 한 적이 있다. 그때는 4차 산업혁명 이야기가 막 나오던 시기라서 '당연히 개인정보 침해지! 단순히 적어도 사용하기 전에 허락은 받았어야지!' 라고 생각했는데, 지금 생각해보면 기술의 발전을 간과할 수 없기에 정말 민감한 문제라고 느껴진다. 각설하고, 빅데이터 분석기사 기출에서는 대표적으로 세 가지 법제도를 살펴볼 수 있다. 1. 빅데이터 개인정보 보호 가이드라인(2015) : 방송통신위원회에서 제정한 가이드라인으로, 다음 다섯가지를 제시한다. 1) 개인정보 비식별화 : 수집시부터 개인식별 정보에 대한 철저한 비식별화 조치 2) 투명성 확보 : 빅데이터 처리 사.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 30.
[빅데이터분석기사 기출2] DIKW피라미드와 빅데이터 특징(3V, 5V) 빅데이터 관련된 강의나 서적을 조금이라도 접해본 사람이라면 한번쯤은 접해봤을 개념에 대해 소개하고자 한다. 바로 DIKW와 3V, 5V이다. DIKW 피라미드 DIKW의 의미 데이터(Data): 가공되기 전의 순수한 수치나 기호를 의미한다. 정보(Information): 데이터의 가공 및 처리를 통해 의미가 부여된 데이터를 의미한다. 지식(Knowledge): 정보의 구조화를 통해 도출되는 고유의 아이디어를 의미한다. 지혜(Wisdom): 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적 산물을 의미한다. DIKW 피라미드 구조 DIKW 피라미드의 구조에 대해서 과거에는 가치 위계 모형(Value Hierarchy Model)으로 보았다. 가치 위계 모형은 가치사슬모형(Value Chain Model)이라고도 하며.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 27.
2023년 빅데이터 분석기사 자격증 파악하기(시험일정/응시자격) 빅데이터 분석기사 자격증은 한국데이터산업진흥원에서 시행하는 국가기술자격입니다. 저같은 경우에는 문과생이지만 통계와 관련된 전공이다보니, 빅데이터분석기사 자격증이 생겼을 때 크게 관심을 가지게 됐습니다. 일반적으로 ADsP < 빅데이터분석기사 < ADP 순서로 난이도를 나타내기도 하고, 빅데이터분석기사부터는 취업 서류 작성시 가산점을 주는 기관들도 있기 때문에 평소에 데이터에 관심이 있다면 도전해보시는 것이 좋아보입니다! 시험일정 2023년도 빅데이터분석기사 자격증의 시험일정은 다음과 같습니다. 구분 접수기간 수험표 발급 시험일 사전점수발표 결과발표 증빙서류 제출기간 제6회 필기 3/6(월) ~ 3/10(금) 3/24(금) 4/8(토) 4/21(금) 4/28(금) 5/2(화) ~ 5/11(목) 실기 5/2.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 26.
[빅데이터분석기사 기출1] 데이터의 유형 및 수집 기술 데이터는 그 구조에 따라 크게 세 가지로 구분할 수 있으며, 데이터에 따라서 수집기술에 차이가 있다. 1. 정형데이터 : 정형화된 스키마 구조를 가지고 고정된 필드에 저장되어 있는 행과 열로 수성된 데이터를 말한다. 예) 관계형 데이터베이스(RDB), 스프레드 시트 등 (수집기술) ETL, FTP, Open API → 여기서 ETL은 문제에서 자주 접하였다 1) RDB : 관계형 데이터베이스를 의미하며, 데이터를 테이블 형태로 표현하는 데이터 베이스를 의미한다. 구조적으로 단순하기 때문에 주로 사용자와 프로그래머 간의 의사소통시에 사용된다. 2) 스프레드 시트 : 우리가 흔하게 접하는 엑셀을 생각하면 된다. 행과 열의 구조로 되어있으며, 여러가지 계산 및 도표, 통계 등의 작업을 처리할 수 있게 도와주는.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 25.

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