SMALL 분류 전체보기130 [SQLD] 1과목 - 1장) 5절. 식별자 1과목. 데이터 모델링의 이해1장. 데이터 모델링의 이해5절. 식별자# 식별자 개념- 엔터티: 인스턴스들의 집합 - 식별자 · 하나의 엔터티에 구성되어 있는 여러 개의 속성 중 엔터티를 대표할 수 있는 속성 · 엔터티 내 유일한 인스턴스를 식별할 수 있는 속성의 집합 - 하나의 엔터티는 반드시 하나의 식별자가 존재 - 식별자와 키의 구분 · 식별자: 업무적으로 구분이 되는 정보 ➪ 논리 데이터 모델링 단계에서 사용 · 키: DB 테이블에 접근을 위한 매개체 ➪ 물리 데이터 모델링 단계에서 사용 # 식별자의 특징- 유일성: 주식별자에 의해 엔터티 내에 신스턴스들이 유일하게 구분 - 최소성: 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수 - 불변성: 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않아야 .. 2024. 3. 5. [SQLD] 과목1 - 1장) 4절. 관계 1과목. 데이터 모델링의 이해1장. 데이터 모델링의 이해4절. 관계# 관계의 개념- 관계의 정의 · 엔터티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성 · 데이터 모델에서의 정의: “엔터티의 인스턴스 사이의 노리적인 연관성으로서 존재의 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태” · 관계를 맺는다는 의미는 부모의 식별자를 자식에 상속하고, 상속된 속성을 매핑키(조인키)로 활용 ➪ 부모, 자식을 연결함 - 관계의 페어링 · 페어링(Paring): 엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것 · 개별 인스턴스가 다른 종류의 관계를 맺고 있다면 두 엔터티 사이에 두 개 이상의 관계가 형성될 수 있음 · 엔터티는 인스턴스의 집합을 논리적으로 표현/ 관계는 관계 페어링의 집합을 논리적으로 표현 # 관계의 분류.. 2024. 3. 5. [SQLD] 1과목 - 1장) 3절. 속성 “2024 개정판 반영”1과목. 데이터 모델링의 이해1장. 데이터 모델링의 이해 3절. 속성# 속성(Attribute)의 개념- 사전적 정의: 사물의 성질, 특징, 본질적인 성질 등이 없다면 실체를 생각할 수 없는 것 - 데이터 모델링 관점: “업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위” # 엔터티, 인스턴스&속성, 속성값의 내용과 표기- 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계 · 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 함 · 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 가짐 · 한 개의 속성은 한 개의 속성값을 가짐 - 속성 표기법: 엔터티 내에 이름을 포함하여 표현 # 속성의 특징- 엔터티와 동일하게 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리.. 2024. 3. 5. [SQLD] 1과목 - 1장) 2절. 엔터티 1과목. 데이터 모델링의 이해1장. 데이터 모델링의 이해2절. 엔터티 # 엔터티의 개념- 엔터티(Entity, =엔티티): 실체/ 객체/ 필요한 정보를 저장 또는 관리하기 위한 집합적인 명사 개념(눈에 보이지 않는 것도 포함) - 전문가들의 정의 · 변별할 수 있는 사물 ➪ Peter Chen(1976) · DB 내에서 변별 가능한 객체 ➪ C.J Date(1986) · 정보가 저장될 수 있는 사람, 장소, 물건, 사건 그리고 개념 등 ➪ Thomas Bruce(1992) ➔ 결론적으로 엔터티란 “업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것(Thing)” # 엔터티와 인스턴스의 표기 # 엔터티의 특징- 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 함(ex. 환자, 토익의 .. 2024. 3. 5. [SQLD] 1과목 - 1장) 1절. 데이터 모델의 이해 1과목. 데이터 모델링의 이해1장. 데이터 모델링의 이해1절 데이터 모델의 이해 # 모델링의 이해- 모델링의 정의 · 복잡한 개념을 일정한 표기법으로 나타내는 것 · 사물 또는 사건에 대한 관점, 양상을 명확히 하는 것 * Webster 사전: 어떤 것에 대한 예비표현/최종 타겟이 구축되기 위한 계획으로써 도움을 주는 것 * 모델: 현실 세계의 추상화된 반영 - 모델링의 특징 · 추상화(모형화): 복잡한 것을 일정 형식에 따라 표현 · 단순화: 난해한 개념을 약속된 표현으로 쉽게 이해하게 함 · 명확화: 누구나 이해할 수 있게 모호함을 배제 ➢ 모델링: 현실의 특정 개념을 추상화/단순화/명확화하고자 일정 표기법으로 표현하는 기법 * 정보시스템 구축 · 계획/분석/설계 ➪ 업무 분석 및 설계의 목적 · 구.. 2024. 3. 5. [ADsP] 3과목_03장. 정형 데이터 마이닝 3과목. 데이터 분석03장. 정형 데이터 마이닝(1) 데이터 마이닝 개요1. 데이터 마이닝의 의미 - 방대한 양의 데이터 속에서 숨겨진 규칙, 패턴 등을 찾아내어 예측 하거나 의사결정에 활용하는 것을 목적으로 함 2. 데이터 마이닝의 종류 ① 데이터 마이닝 방법에 따른 분류 - 지도학습: 정답이 있는 데이터를 활용해 분석 모델을 학습 시키는 것 - 비지도학습: 정답을 알려주지 않고 학습하는 것 [지도학습과 비지도학습]지도학습(정답 있음)비지도학습(정답 없음)회귀(연속형)선형회귀분석(Linear Regression) 의사결정나무(회귀트리모형) SVR(Support Vector Regression) 신경망 모형 릿지(Ridge) 라쏘(Lasso)군집K-means SOM DBSCAN(밀도 기반 군집) 병합 군.. 2024. 2. 20. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 22 다음
