데이터8 [SQLD]전공자 시험 합격-공부방법 / 공부기간 여러모로 요즘 핫!한 SQLD 자격증 합격 후기입니다. 저는 전공자이며, 기본 지식이 있으신 분들께서 참고하시라고 글을 작성합니다. 먼저 자격증 합격 인증샷입니다. 공부방법/기간 솔찍히!! 저는 전공자다 보니 약 7일 정도 공부한 것 같습니다. 하지만 저는 직장인이어서 하루에 1~2시간 정도와 시험 전날 토요일에 쪼끔 오래 한 정도입니다. 1. 이론학습 인터넷상에 떠돌고 있는 요점정리 파일들을 활용하여 약 4일 정도 공부를 하였습니다. 제가 공부했던 자료 공유해드립니다. 파일을 보시면 아시겠지만, 워낙 분량이 많다 보니 거의 겉핥기씩으로 보았습니다. 그렇게 파일별로 약 두 번 정도 초고속 훑기를 시험 2일 전까지 했습니다. 2. 기출문제 합격에 제일 도움이 됐던 것은 이론학습보다는 2일간의 기출문제를 푼.. 2021. 2. 23. [SQLD] SQLD(SQL 개발자) 자격검정 안내 SQLD는 SQL Developer의 약자로 데이터베이스와 데이터 모델링에 대한 지식, 데이터를 조작하고 추출하는데 있어서 정확하고 최적의 성능을 발휘하는 SQL을 작성할 수 있는 개발자를 말합니다. 이 자격검정에서는 관계형 데이터베이스를 주로 다루고 있습니다. *과목 개요 구분 시험과목 세부 항목 1과목 데이터 모델링의 이해 1. 데이터모델의 이해 2. 엔터티 3. 속성 4. 관계 5. 식별자 데이터 모델과 성능 1. 정규화와 성능 2. 반정규화와 성능 3. 대용량 데이터에 따른 성능 4. DB 구조와 성능 5. 분산DB 데이터에 따른 성능 2과목 SQL 기본 1. 정보 요구 사항 2. DDL 3. DML 4. TCL 5. WHERE 절 6. FUNCTION 7. GROUP BY, HAVING 절 8... 2020. 7. 28. [ADsP] (2과목) 1.2.분석 방법론 * 교재 : ADsP 데이터 분석 준전문가 2019 전면개정판-윤종식 (https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14451061) * 위 도서를 근거로 작성한 글임을 밝힙니다 :) 1) 분석 방법론 개요 1. 개요 - 데이터 분석을 위한 체계화된 절차와 방법을 수립 - 프로젝트의 성공 가능성을 제시 - 상세한 절차(Procedures), 방법(Methods), 도구와 기법(Tools&Techniques), 템플릿과 산출물(Templates&OutPuts)를 활용 2. 데이터 기반의 의사결정의 필요성 - 경험과 감에 따른 의사결정 -> 데이터 기반의 의사결정 - 합리적 의사결정의 장애 요소 : 고정관념, 편향된 생각, 프레이밍 효과(같은 상황에서 개인에 따라.. 2020. 5. 2. [ADsP] (2과목) 1.1.분석기획 방향성 도출 * 교재 : ADsP 데이터 분석 준전문가 2019 전면개정판-윤종식 (https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14451061) * 위 도서를 근거로 작성한 글임을 밝힙니다 :) 1) 분석기획의 특징 1. 분석기획이란? - 분석에 앞서 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 관리하는 사전의 계획 2. 데이터 사이언티스트 - 역량 : 수학/통계학, IT기술, 비즈니스의 전문성 - 즉, 해당 비즈니스의 지식을 IT기술을 활용하여 수학/통계학적으로 분석 및 계획 2) 분석 대상(What) 및 방법(How) 1. 4가지 유형 - 분석에 앞서 과제를 정의하고, 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 관리하는 사전의 계획 3) 목표 시점 별 분석 기획 1. .. 2020. 4. 30. [ADsP] (1과목) 3.가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 * 교재 : ADsP 데이터 분석 준전문가 2019 전면개정판-윤종식 (https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14451061) * 위 도서를 근거로 작성한 글임을 밝힙니다 :) 1) 빅데이터 분석과 전략 인사이트 1. 빅데이터 열풍과 회의론 - 일부의 시선은 빅데이터는 거품현상이라는 우려 -> 데이터의 가치발견 사전 차단 2. 회의론의 원인 및 진단 1) 투자의 결과 미비 - 과거의 CRM(고객관계관리) 2) 필요성 의문 - 굳이 빅데이터가 아니더라도 가능한 분석(과대포장) 3. 빅데이터 분석의 핵심 1) 빅데이터의 관심 증대 : 통찰의 중요성에 대한 공감대 및 긍정적 효과 기대 2) 프로젝트의 기대 : 기존 프로젝트 자동화 후 점차적으로 시행 3) 빅.. 2020. 4. 19. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
