개발 | 데이터사이언스2 [생활코딩] 관계형 데이터 모델링 1: 들으면서 개념 되살리기 18년도 2학기에 '데이타베이스및실습' 수업을 들었다. 선이수과목인 경영정보시스템및실습(MIS)을 듣고 수강해서 그런지 너무나 재미있게 들었고 (MIS도 정말 재밌었다.) 둘 다 A+ 받았다. 히히... 하지만 그것도 2년 전이라 이제는 ERD 만드는 논리적인 배치?라고 해야 하나, 그런 감각만 남고 개념들은 다 흐려져버려서 다른 팀원들과 함께 생활코딩의 '관계형 데이터 모델링'을 듣기로 했다. 기본적인 내용은 이미 강의에서 배워서 스킵하고, 용어의 개념과 그 쓰임새 위주로 살펴보았다. 얼릉 끝내고 SQL문 복습해야지. SQL도 정말 재미있게 했던 기억이 난다. https://www.opentutorials.org/course/3883 관계형 데이터 모델링 - 생활코딩 수업소개 관계형 데이터베이스의 테이.. 2020. 8. 5. 설의 ADsP 강의 #1. 용어 정리 및 데이터마이닝 기초 알고리즘(분류, 회귀, 군집)에 대한 이해 Data Science를 위해서는 프로그래밍 능력, 수리적 사고, 경영적 관점의 능력을 가지고 있어야 한다. - 경영적 관점: 세상에 존재하는 문제들은 비즈니스에 기반하고 있음, 사람들의 행동 데이터는 비즈니스의 결과인 경우가 많기 때문이다. 또한 DS를 거쳐서 나온 인사이트는 모호하기 때문에 수리적 언어로 나온 결과를 많은 사람들이 이해할 수 있도록 비즈니스 언어로 바꾸어서 명확하게 전달할 필요가 있다. 분산처리, 클라우드, 하둡, 스파크 등이 나온 배경 커다란 데이터를 처리하는 기계적 방법론에 가깝다. 거대한 데이터 속 패턴을 찾아내는 데 집중되어 있다. 머신러닝이랑 거의 똑같음. 머신러닝은 컴퓨터 사이언스 하는 사람들이 컴퓨터로 어떻게 패턴을 찾아낼까? 에서 유래되어, 알고리즘에 가까움. 그런 맥락.. 2020. 8. 4. 이전 1 다음
