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1. 2022.07.02 [SQLD] 실전 문제 : 아키텍처 기반 튜닝 원리

   SQLD 실전 문제 : 아키텍처 기반 튜닝 원리 문제 1 Q. 다음 중 데이터베이스 연결(Conneection)과 관련된 설명으로 가장 부적절한 것은? ① 데이터베이스 서버와 클라이언트 간 연결 상태를 유지하면 서버 자원을 낭비하게 되므로 동시 사용자가 많은 OLTP 환경에서는 SQL 수행을 마치자마자 곧바로 연결(Connection)을 닫아주는 것이 바람직하다. ② 연결(Connection) 요청에 대한 부하는 쓰레드(Thread) 기반 아키텍처 보다 프로세스 기반 아키텍처에서 더 심하게 발생한다. ③ 전용 서버(Dedicated Server) 방식으로 오라클 데이터베이스에 접속하면 사용자가 데이터베이스 서버에 연결 요청을 할 때마다 서버 프로세스(또는 쓰레드)가 생성된다. ④ 공유 서버(Shared ..
2. 2022.07.02 [SQLD] 실전 문제 : SQL 최적화 기본 원리

   SQLD 실전 문제 : SQL 최적화 기본 원리 문제 1 Q. 아래 ( ㄱ )에 해당하는 내용을 작성하시오. 테이블 및 인덱스 등의 통계 정보를 활용하여 SQL문을 실행하는데 소요될 처리시간 및 CPU, I/O 자원량 등을 계산하여 가장 효율적일 것으로 예상되는 실행 계획을 선택하는 옵티마이저를 ( ㄱ ) 라 한다. 더보기 정답 : CBO / 비용기반 옵티마이저 / Cost Based Optimizer 문제 2 Q. 다음 중 실행 계획을 통해서 알 수 있는 정보로 가장 부적절한 것은? ① 액세스 기법 ② 질의 처리 예상 비용(Cost) ③ 조인 순서 ④ 실제 처리 건수 더보기 정답 : ④ 해설 : 실행 계획은 예상 정보이다. 실제 처리 건수는 트레이스 정보를 통해서 알 수 있다. ※ 실행 계획 정보의 구..
3. 2022.07.02 [ADsP] 데이터 분석 : 통계 분석 - 시계열 예측

   데이터 분석 : 통계 분석 - 시계열 예측 시계열 자료(Time Series) 시간의 흐름에 따라 관측된 데이터 시계열 분석을 위해서는 정상성을 만족해야 함. 정상성(Stationary) 시계열의 수준과 분산에 체계적인 변화가 없고, 주기적 변동이 없다는 것 미래는 확률적으로 과거와 동일하다는 것 정상 시계열의 조건 평균은 모든 시점(시간 t)에 대해 일정하다. 분산은 모든 시점(시간 t)에 대해 일정하다. 공분산은 시점(시간 t) 에 의존하지 않고, 단지 시차에만 의존한다. 정상 시계열 전환 정상 시계열로 전환하는 방법 비정상시계열 자료는 정상성을 만족하도록 데이터를 정상 시계열로 만든 후 시계열 분석을 수행함. 평균이 일정하지 않은 경우 : 원계열에 차분 사용 계절성을 갖는 비정상 시계열 : 계절 차..
4. 2022.07.02 [ADsP] 데이터 분석 : 통계 분석 - 기초 통계 분석

   데이터 분석 : 통계 분석 - 기초 통계 분석 회귀 분석(Regression Analysis) 변수와 변수 사이의 관계를 알아보기 위한 통계적 분석 방법 독립 변수의 값에 의해 종속 변수의 값을 예측하기 위함. 일반 선형 회귀는 종속 변수가 연속형 변수일 때 가능함. 이산형(범주형) → 명목, 서열척도 연속형 → 구간, 비율척도 용어 설명 독립 변수 (Independaent Variable) - 다른 변수에 영향을 받지 않고 독립적으로 변화하는 수 - 설명 변수라고도 함. - 입력 값이나 원인을 나타내는 변수 - y = f(x) 에서 x에 해당하는 것 종속 변수 (Subordination Variable - 독립 변수의 영향을 받아 값이 변화하는 수 - 분석의 대상이 되는 변수 - 결과물이나 효과를 나타..
5. 2022.07.02 [ADsP] 데이터 분석 : 통계 분석 - 상관 관계를 이용하는 다변량 분석

   데이터 분석 : 통계 분석 - 상관 관계를 이용하는 다변량 분석 상관 분석 상관 계수의 이해 상관 계수는 두 변수의 관련성의 정도를 의미함. (-1 ~ 1의 값으로 나타냄) 두 변수의 상관 관계가 존재하지 않을 경우 상관 계수는 `0` 임. 상관 관계가 높다고 인과 관계가 있다고 할 수는 없음. 피어슨 상관계수와 스피어만 상관계수가 있음. 피어슨 상관계수는 두 변수 간의 선형적인 크기만 측정 가능함. 스피어만 상관계수는 두 변수 간의 비선형적인 관계도 나타낼 수 있음. R의 cor.test() 함수를 사용해 상관 계수 검정을 수행하고, 유의성 검정을 판단할 수 있음. 귀무 가설 : '상관계수가 0이다.' 대립 가설 : '상관계수가 0이 아니다.' 스피어만(Spearman) 상관 계수 대상 자료는 서열 척..
6. 2022.07.02 [SQLD] 실전 문제 : SQL 활용 ②

   SQLD 실전 문제 : SQL 활용 ② 문제 41 Q. 다음 중 아래의 테이블에서 SQL을 실행할 때 결과로 가장 적절한 것은? [SQL] SELECT CASE WHEN GROUPING(A.서비스ID) = 0 THEN A.서비스ID ELSE '합계' END AS 서비스ID, CASE WHEN GROUPING(B.가입일자) = 0 THEN NVL(B.가입일자, '-') ELSE '소계' END AS 가입일자, COUNT(B.회원번호) AS 가입건수 FROM 서비스 A LEFT OUTER JOIN 서비스가입 B ON (A.서비스ID = B.서비스ID AND B.가입일자 BETWEEN '2013-01-01' AND '2013-01-31') GROUP BY ROLLUP(A.서비스ID, B.가입일자); ① ② ③..
7. 2022.07.01 [ADsP] 데이터 분석 : 통계 분석 - 통계학 개론

   데이터 분석 : 통계 분석 - 통계학 개론 통계 분석 개요 Population, Parameter, Sample, Statistic 용어 설명 모집단 - 잘 정의된 연구목적과 이와 연계된 명확한 연구대상 (데이터 전체 집합) - 예) 대통령 후보의 지지율 - 유권자 모수 - 모집단의 특성을 나타내는 수치들 - 모집단의 평균(𝝁), 분산(𝝈²) 같은 수치들을 모수(Parameter)라고 함. 표본 - 모집단의 개체 수가 많아 전부 조사하기 힘들 때 모집단에서 추출(sampling) 한 것 - 추출(Sampling)한 표본으로 모집단의 특성을 추론(inference) 함. (오차 발생) - 예) 각종 여론조사에 참여한 유권자 통계량 - 표본의 특성을 나타내는 수치들 - 표본의 평균(`\bar{x}`), 분산..
8. 2022.07.01 [CSS] CSS를 이용하여 이미지 대체하기

   CSS를 이용하여 이미지 대체하기 들어가며 간단하게 CSS 속성을 이용하여 기존의 이미지를 대체해보자. 방법 content 속성을 이용하여 다른 이미지로 대체해준다. .A img { content: url("image2.png"); } 참고 https://stackoverflow.com/questions/12142386/replacing-an-image-in-an-img-tag-using-css Replacing an image (in an tag) using css I have the following html: In my media queries css style sheet, I would like to replace that image stackoverflow.com
9. 2022.06.30 [SQLD] 실전 문제 : SQL 활용 ①

   SQLD 실전 문제 : SQL 활용 ① 문제 1 Q. 다음 중 순수 관계 연산자에 해당하지 않는 것은? ① SELECT ② UPDATE ③ JOIN ④ DIVIDE 더보기 정답 : ② 해설 : 순수 관계 연산자에는 SELECT, PROJECT, JOIN, DIVIDE 가 있다. ※ 순수 관계 연산자와 SQL 문장 비교 - SELECT 연산은 WHERE 절로 구현 - PROJECT 연산은 SELECT 절로 구현 - (NATURAL) JOIN 연산은 다양한 JOIN 기능으로 구현 - DIVIDE 연산은 현재 사용되지 않음. 문제 2 Q. 다음 중 아래 데이터 모델을 참고하여 설명에 맞게 올바르게 작성한 SQL 문장을 2개 고르시오. [설명] 우리는 매일 배치작업을 통하여 고객에게 추천할 컨텐츠를 생성하고 고..
10. 2022.06.29 [Python] 동적 계획법(DP: Dynamic Programming)

    동적 계획법(DP: Dynamic Programming) 동적 계획법(DP: Dynamic Programming) 불필요한 연산을 줄이고, 최적의 답안을 구하는 알고리즘 동적 계획법의 등장 배경 ① 배낭 문제(Knapsack Problem) 무게와 가격이 다른 여러 물건 중에서, 가장 효율적으로 배낭에 채우기 위한 문제 예) 배낭에 넣을 수 있는 무게는 한정 되어 있고, 배낭에 넣을 수 있는 보석의 무게와 가치가 각각 다를 때 어떻게 해야 가방에 가장 큰 이익이 담길 수 있도록 보석을 채울 수 있을까? ② 브루트 포스 검색(Brute Force Search) 모든 경우의 수를 나열한 후, 그중에서 최선의 해결책을 찾는 방법 '짐승(Brute)처럼 무식한 힘(Force)으로 전체 경우의 수를 검색한다.'는..
11. 2022.06.29 [Python] 탐색(Search)

    탐색(Search) 탐색의 기본 개념 탐색(Search) : 어떤 집합에서 원하는 것을 찾는 것으로 검색이라고 한다. 탐색의 종류 순차 탐색(Sequential Search) 이진 탐색(Binary Search) 트리 탐색(Tree Search) 검색 결과로 특정 집합의 위치인 인덱스를 알려 준다. 검색에 실패하면(찾는 데이터가 집합에 없다면) -1을 반환하는 것이 일반적이다. 탐색 알고리즘의 종류 탐색은 데이터 상태에 따라 다양한 알고리즘을 사용할 수 있다. 탐색할 집합이 정렬되어 있지 않은 상태라면 순차 탐색을 해야 한다. 순차 탐색(Sequential Search) 순차 탐색은 처음부터 끝까지 차례대로 찾아보는 것으로, 쉽지만 비효율적인 탐색 방법이다. 하지만, 집합의 데이터가 정렬되어 있지 않다면..
12. 2022.06.28 [Web] Developer Roadmaps (roadmap.sh)

    Developer Roadmaps (roadmap.sh) 프론트엔드, 백엔드 등 각 분야의 개발자가 되기 위해 필요한 로드맵과 기술 스택을 확인할 수 있는 곳이다. 그 외에도 여러 유용한 정보들이 포함되어 있다. 바로가기 : https://roadmap.sh/ Developer Roadmaps Community driven roadmaps, articles, guides, quizzes, tips and resources for developers to learn from, identify their career paths, know what they don't know, find out the knowledge gaps, learn and improve. roadmap.sh
13. 2022.06.28 [Python] 정렬(Sort) : 선택 정렬, 삽입 정렬, 버블 정렬, 퀵 정렬

    정렬(Sort) 정렬의 기본 정렬의 개념 정렬(Sort) : 자료들을 일정한 순서대로 나열하는 것 순서대로 나열할 때는 작은 것부터 나열하는 방법(오름차순)과 큰 것부터 나열하는 방법(내림차순)이 있다. 오름차순 정렬(Ascending Sort) : 작은 것부터 큰 순으로 나열된 방법 내림차순 정렬(Descending Sort) : 큰 것부터 작은 순으로 나열된 방법 정렬의 대표적인 예 : 사전 정렬 알고리즘의 종류 오름차순 정렬이든 내림차순 정렬이든 결과의 형태만 다를 뿐, 같은 방식으로 처리된다. 정렬하는 방법에 대한 알고리즘은 수십 가지이다. 이해하고 구현하기 쉽지만 속도가 느린 알고리즘 이해와 구현이 어렵지만 속도가 빠른 알고리즘 특수한 상황에서만 효율적인 알고리즘 메모리를 적게 사용하는 알고리즘..
14. 2022.06.28 [Python] 1차원/2차원 배열의 중앙값 계산하기

    1차원/2차원 배열의 중앙값 계산하기 들어가며 이용하여 1차원 또는 2차원 배열의 중앙값을 계산해보자. 2차원 배열의 경우, 1차원 배열로 만든 후, 정렬하는 방법을 사용한다. 중앙값(Median) 데이터를 일렬로 정렬해서 나열한 후, 나열된 숫자의 가운데에 위치하는 값을 대푯값으로 하는 방법 중앙값을 구하려면 우선 데이터를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬해야 한다. 데이터의 개수가 짝수 개인 경우, 중앙값을 (개수/2) 또는 (개수/2 - 1) 어느 것을 해도 된다. 프로그램 구현 ① : 1차원 배열의 중앙값 계산하기 선택 정렬(Selection Sort)을 이용하여 중앙값을 계산해본다. def selectionSort(ary) : n = len(ary) for i in range(0, n-1) : m..
15. 2022.06.27 [ADsP] 데이터 분석 : R 기초와 데이터 마트

    데이터 분석 : R 기초와 데이터 마트 R 설치 주의 사항 컴퓨터의 이름을 한글로 하지 않고 영어로 지정 사용자 이름도 한글로 하지 않고 영어로 지정 폴더 이름도 한글로 하지 않고 영어로 지정 (특수문자, 공백도 사용하지 않음.) R Project 홈페이지에서 R 프로그램 다운로드 https://www.r-project.org/ R Studio 설치 https://rstudio.com/ R: The R Project for Statistical Computing www.r-project.org RStudio | Open source & professional software for data science teams RStudio provides open source and enterprise-ready ..
16. 2022.06.25 [ADsP] 데이터 분석 기획 : 분석 마스터 플랜

    데이터 분석 기획 : 분석 마스터 플랜 분석 마스터 플랜 수립 분석 마스터 플랜 수립 프레임워크 분석 과제 ▶ 우선순위 고려 요소 ▶ 적용 우선순위 결정 적용 범위 / 방식 고려 요소 ▶ 분석 구현 로드맵 수립 - 전략적 중요도 - ROI(투자자본수익률) - 실행 용이성 - 업무 내재화 적용 수준 - 분석 데이터 적용 수준 - 기술 적용 수준 중장기적 마스터 플랜 수립을 위해서는 분석 과제를 대상으로 다양한 기준을 고려해 적용할 우선순위를 설정할 필요가 있음. 분석 과제 수행의 선/후행 관계를 고려하여 우선순위를 조정해 나감. 분석 과제의 적용 범위 및 방식에 대해서도 종합적으로 고려하여 결정함. 수행 과제 도출 및 우선순위 평가 우선순위 평가 방법 및 절차 분석 과제 도출 ▶ 우선순위 평가 ▶ 우선순위..
17. 2022.06.25 [ADsP] 데이터 분석 기획 : 데이터 분석 기획의 이해

    데이터 분석 기획 : 데이터 분석 기획의 이해 분석 기획 실제 분석을 수행에 앞서 분석을 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 일련의 작업 어떤 목표(What)를 달성하기 위해 어떤 데이터를 가지고 어떤 방식(How)을 수행할지에 대한 일련의 계획을 수립하는 작업 성공적인 분석 결과 도출을 위한 중요 사전 작업 해당 문제 영역에 대한 전문성 역량 및 통계학적 지식을 활용한 분석 역량과 분석 도구인 데이터 및 프로그래밍 기술 역량에 대한 균형 잡힌 시각을 가지고 방향성 및 계획을 수립해야 함. 분석 주제 유형 분석의 대상(What), 분석의 방법(How)에 따라 4가지로 구분한다. 분석 방법(How) 분석 대상(What) Known ..
18. 2022.06.25 [SQLD] 실전 문제 : SQL 기본 ②

    SQLD 실전 문제 : SQL 기본 ② 문제 41 Q. 다음 중, 아래와 같은 2건의 데이터 상황에서 SQL의 수행 결과로 가장 적합한 것은? (단, 이해를 돕기 위해 ↓는 줄바꿈을 의미 → 실제 저장값이 아님, CHR(10) : ASCII 값 → 줄바꿈을 의미) SELECT SUM(CC) FROM ( SELECT(LENGTH(C1) - LENGTH(REPLACE9C1, CHR(10))) + 1) CC FROM TAB 1 ) ① 2 ② 3 ③ 5 ④ 6 더보기 정답 : ③ 해설 : 라인수를 구하기 위해서 함수를 이용해서 작성한 SQL이다. - LENGTH : 문자열의 길이 반환하는 함수 - CHR : 주어진 ASCII 코드에 대한 문자를 반환하는 함수 (CHR(10) : 줄바꿈) - REPLACE : 문..
19. 2022.06.25 [SQLD] 실전 문제 : SQL 기본 ① 1

    SQLD 실전 문제 : SQL 기본 ① 문제 1 Q. 다음 중 데이터 제어어(DCL)에 해당하는 명령어는? ① INSERT ② RENAME ③ COMMIT ④ REVOKE 더보기 정답 : ④ 해설 : 데이터 제어어(DCL: Data Control Language)에는 GRANT, REVOKE가 있다. ※ SQL 문장들의 종류 - 데이터 조작어(DML: Data Manipulation Language) : SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE - 데이터 정의어(DDL : Data Definition Language) : CREATE, ALTER, DROP, RENAME - 데이터 제어어(DCL : Data Control Language) : GRANT, REVOKE - 트랜잭션 제어어(T..
20. 2022.06.24 [ADsP] 데이터 이해 : 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

    데이터 이해 : 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 빅데이터 열풍 IT 솔루션은 "공포 마케팅"이 잘 통하는 영역 도입만 하면 모든 문제를 한번에 해소할 것처럼 강조하다 나중에는 합류하지 못하면 위험에 처할지도 모른다는 공포 분위기 조성! 빅데이터 열풍 또한 유사한 패턴과 흐름을 갖음. 거액의 투자를 하지만, 어떻게 활용하고 어떻게 가치를 뽑아내야 할지 첫 번째 물음부터 다시 해야 하는 사태가 벌어짐. 기분 분석 프로젝트를 포장해 놓은 것이 많음. 성공적인 인터넷 기업 데이터 분석과 함께 시작되고 분석이 내부 의사결정에 결정적 정보를 제공함. 성공하지 못한 인터넷 기업 데이터 분석에 기초해 전략적 통찰을 얻고, 효과적인 의사결정을 내리고 성과를 만들어 내는 체계가 없었음. 빅데이터 분석 빅..
21. 2022.06.24 [ADsP] 데이터 이해 : 데이터의 가치와 미래

    데이터 이해 : 데이터의 가치와 미래 빅데이터란? 빅데이터의 정의 일반적인 데이터베이스 소프트웨어로 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고, 데이터의 초고속 수집, 발굴, 분석을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처 데이터의 양(Volume) 데이터 유형과 소스 측면의 다양성(Variety), 데이터 수집과 처리 측면에서 속도(Velocity)가 급격히 증가하면서 나타난 현상 빅데이터 - 4V ROI(Return On Investment, 투자자본수익률) 관점에서 보는 빅데이터 요소 설명 Volume - 데이터의 크기 - 생성되는 모든 데이터를 수집 Variety - 데이터의 다양성 - 정형화된 데이터를 넘어 텍..
22. 2022.06.24 [ADsP] 데이터 이해 : 데이터의 이해

    데이터의 이해 : 데이터의 이해 데이터 유형 데이터의 정의 개별 데이터 자체로는 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실(Fact) 추론, 예측, 전망, 추정을 위한 근거(Basis)로 기능하는 특성을 갖는다. 다른 객체와의 상호 관계 속에서 가치를 갖음. 데이터 유형 정성적 데이터(Qualitative Data) 자료의 성질, 특징을 자세히 풀어 쓰는 방식 언어, 문자로 기술 예) 설문 조사의 주관식 응답, SNS에 올린 글, 기상특보 비정형 데이터 형태로 저장 분석에 시간과 비용이 필요 정량적 데이터(Quantitative Data) 수치, 기호, 도형으로 표시 예) 지역별 온도, 풍속, 강우량 데이터 양이 증가하더라도 저장, 분석이 용이 암묵지와 형식지 가장 널리 알려진 지식의 차원은 Polanyi에 의..
23. 2022.06.24 [정보처리기사 실기] 2022년 1회 기출 문제

    정보처리기사 실기 2022년 1회 기출 문제 문항 문제 답 1 다음 설명에 맞는 RAID 단계를 숫자로 쓰시오. - 중복없는 스트라이핑 - 패리티비트 없음 0 2 다음에 해당하는 DB 트랜잭션 연산을 [보기]에서 찾아 적으시오 ​ (1) 장애 발생 전 DB로 복구, 재실행 (2) 변경 연산 취소 (1) Redo (2) Undo 3 class A { int a; int b; } public class Main { static void func1(A m) { m.a *= 10; } static void func2(A m){ m.a += m.b; } public static void main(String args[]){ A m = new A(); m.a = 100; func1(m); m.b = m.a; fun..
24. 2022.06.24 [리눅스마스터 1급 실기] 핵심 정리 & 과목별 문제 정리 2

    리눅스마스터 1급 실기 핵심 정리 & 문제 정리 리눅스마스터 1급 실기 시험을 준비하면서 블로그에 올렸었던 글들을 한 페이지에 정리해본다. 개념 정리 시험에서 반복 출제되는 핵심 주제별로 내용을 정리하였다. 주제 링크 비고 /etc/fstab https://starrykss.tistory.com/1808 로그 관련 파일 & 명령어 https://starrykss.tistory.com/1809 crontab 설정 https://starrykss.tistory.com/1810 웹 서버 관련 설정 https://starrykss.tistory.com/1811 메일 관련 작업 https://starrykss.tistory.com/1812 /etc/mail/virtusertable DNS 서버 설정 https:/..
25. 2022.06.24 [GitHub] 깃허브(GitHub)와 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 연동하기

    깃허브(GitHub)와 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 연동하기 들어가며 다음과 같이 간단하게 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code)와 깃허브(GitHub)를 연동할 수 있다. 연동하기 전, Git 프로그램이 설치되어 있어야 한다. 방법 설정 ① 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 프로그램 실행 후, [F1] 버튼을 누른다. ② "git clone"을 검색한다. ③ 연동할 깃 레포지토리(Git Repository)를 선택한다. ④ 연동할 로컬 저장소를 선택한다. ⑤ .git 디렉터리가 생성되며 연동이 된다. 연동 확인 git remote -v 명령을 입력하면, 연동이 되었는지 확인할 수 있다. > git remote -v
26. 2022.06.23 [SQLD] 실전 문제 : 데이터 모델과 성능

    SQLD 실전 문제 : 데이터 모델과 성능 문제 1 Q. 다음 중 성능 데이터 모델링에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은? ① 성능이 저하된 결과를 대상으로 데이터 모델 보다는 문제 발생 시점의 SQL을 중심으로 집중하여 튜닝을 한다. ② 데이터의 증가가 빠를수록 성능 저하에 따른 성능 개선 비용은 증가한다. ③ 데이터 모델은 성능을 튜닝하면서 변경이 될 수 있는 특징이 있다. ④ 분석/설계 단계에서 성능을 고려한 데이터 모델링을 수행할 경우, 성능 저하에 따른 Rework 비용을 최소화 할 수 있는 기회를 가지게 된다. 더보기 정답 : ① 해설 : 문제 발생 시점의 SQL을 중심으로 집중 튜닝하는 것은 성능 데이터 모델링과 무관한 내용이다. ※ 성능 데이터 모델링이란? 데이터베이스 성능 향상을 목적으로..
27. 2022.06.23 [GitHub] 마크다운(Markdown) 문서에 유튜브(YouTube) 동영상 추가하기

    마크다운(Markdown) 문서에 유튜브(YouTube) 동영상 추가하기 들어가며 깃허브(GitHub)의 마크다운 문서는 정적(Static) 형식의 포맷만 지원하기 때문에 동적(Dynamic)으로 작동하는 비디오 등을 삽입할 수 없다. 하지만, 다음과 같이 동적으로 삽입한 것과 같은 효과를 줄 수 있다. 방법 깃허브의 마크다운 문서에서 이미지와 링크롤 모두 삽입하는 다음의 형식을 활용하는 방법이다. [](유튜브_링크) 최종적으로 다음과 같이 사용하여 페이지이 유튜브 영상을 삽입한 것과 같은 비슷한 효과를 연출한다. 유튜브 주소 ID는 유튜브의 영상 주소에서 = 문자 뒷 부분이다. [![Video Label](http://img.youtube.com/vi/'유튜브주소ID..
28. 2022.06.23 [Computer Animation] 애니메이션을 제작할 때 도움이 될 만한 사이트

    애니메이션을 제작할 때 도움이 될 만한 사이트 들어가며 애니메이션을 제작할 때 도움이 될 만한 사이트를 정리해본다. .fbx, .obj 등 여러 종류의 3D 파일들을 다운로드 받아사 사용할 수 있다. 사이트 ① Mixamo 어도비(Adobe)에서 인수한 3D 그래픽 기술 회사 무료로 캐릭터, 애니메이션 동작을 다운로드 받을 수 있다. (회원가입 필요) 바로가기 : https://www.mixamo.com/ Mixamo www.mixamo.com ② Unreal Engine Marketplace 에픽 게임즈(Epic Games)에서 운영하는 마켓 플레이스 유료 또는 무료로 3D 모델을 다운로드 받을 수 있다. (회원가입 필요) 매달 새로운 3D 모델 파일들을 무료로 받을 수 있다. 바로가기 : https:..
29. 2022.06.21 국가공인 데이터분석 준전문가(ADsP) 시험 개요

    국가공인 데이터분석 준전문가(ADsP) 시험 개요 과목 및 내용 데이터분석 준전문가 자격검정 시험의 과목은 총 3과목으로 구성되어 있으며 데이터 이해 과목을 바탕으로 데이터를 분석하는 능력을 검정한다. 필기 과목명 장 절 데이터 이해 데이터의 이해 데이터와 정보 데이터베이스의 정의와 특징 데이터베이스 활용 데이터의 가치와 미래 빅데이터의 이해 빅데이터의 가치와 영향 비즈니스 모델 위기 요인과 통제 방안 미래의 빅데이터 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 빅데이터분석과 전략 인사이트 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 데이터분석 기획 데이터분석 기획의 이해 분석 기획 방향성 도출 분석 방법론 분석 과제 발굴 분석 프로젝트 관리 방안 분석 마스터 플랜 ..
30. 2022.06.21 [SQLD] 실전 문제 : 데이터 모델링의 이해

    SQLD 실전 문제 : 데이터 모델링의 이해 문제 1 Q. 모델링은 현실세계에 대해서 표현하는 것으로 이해할 수 있다. 다음 중 모델링의 특징으로 가장 부적절한 것은? ① 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현하는 추상화의 의미를 가질 수 있음. ② 시스템 구현만을 위해 진행하는 사전단계의 작업으로서 데이터베이스 구축을 위한 사전작업의 의미가 있음. ③ 복잡한 현실을 제한된 언어나 표기법을 통해 이해하기 쉽게 하는 단순화의 의미를 가지고 있음. ④ 애매모호함을 배제하고 누구나 이해가 가능하도록 정확하게 현상을 기술하는 정확화의 의미를 가짐. 더보기 정답 : ② 해설 : 모델링은 단지 시스템 구현만을 위해 수행하는 작업(Task)이 아니며, 시스템 구현을 포함한 업무 분석 및 업무 형상화를 하는 목적도 있다..