Major- (856) 썸네일형 리스트형 프론트엔드 자바스크립트 AJAX AXIOS 라이브러리 GET 요청 [프로미스 지원 함수] 2. POST 요청 및 FormData 전송 3. 주소창 한글 [인코드 : encodeURIComponent, 디코드 : decodeURIComponent] : 아스키문자로 표현 4. HTML 태크에 데이터 저장하기 위해 data attribute와 dataset : 서버의 데이터 -> 프론트엔드로 전송 목적 data-속성명으로 접근 dataset.'속성명'에 값 넣으면 속성이 생김 dataset.monthSalary = 10000 -> data-month-salary = "10000" querySelector: 특정 CSS 선택자에 일치하는 첫 번째 요소를 반환하는 메서드 getElementById: 주어진 ID에 해당하는 요소를 반환... 자바스크립트의 실행 순서 (호출 스택과 이벤트 루프) 자바스크립트 자바스크립트는 브라우저위에서 동작하기위해 탄생한 스크립트언어이다. -> Node.js가 크롬 엔진 V8를 내장함으로써 더이상 브라우저에 종속하지 않은 언어로 사용할 수 있도록 함 스크립트 언어 : 특정 작업을 자동화하거나 특정 애플리케이션에서 사용할 목적으로 사용되는 언어 스크립트 언어의 가장 큰 특징은 변수의 데이터 타입을 런타임에 결정한다는 것이다. [동적 타이핑] 하지만 이러한 동적 타이핑의 문제를 해결하기 위해 타입 스크립트가 등장. -> 컴파일 타임에 에러를 찾고, 객체지향언어의 특징을 가짐 자바스크립트의 실행 순서 호출 스택 : 함수 호출을 기록하는 자료구조로, 함수가 호출되면 해당 함수의 정보가 스택에 쌓이고, 함수가 반환되면 스택에서 제거 테스크큐 : 비동기 작업의 콜백 함수들.. 3과목. 데이터 분석 3과목. 데이터 분석 1장. 데이터 분석 개요 데이터 분석 기법의 이해 2장. R 프로그래밍 기초 R 소개 R 기초 입력과 출력 데이터 구조와 데이터 프레임 데이터 변형 3장. 데이터 마트 데이터 변경 및 요약 데이터 가공 기초 분석 및 데이터 관리 4장. 통계분석 통계분석의 이해 기초 통계 분석 회귀분석 시계열 분석 다차원 척도법 주성분분석 5장. 정형 데이터 마이닝 데이터 마이닝의 개요 분류분석 앙상블분석 인공신경망분석 군집분석 연관분석 1장. 데이터 분석 개요 데이터 분석 기법의 이해 데이터 처리 과정 분석 데이터 : 데이터웨어하우스 (DW), 데이터마트 (DM) +) 기존 운영시스템에서 가져오거나 운영데이터저장소(ODS)에서 정제된 데이터를 가져와 DW의 데이터와 결합 시각화 기법 공간분석 탐색적.. 2과목. 데이터 분석 기획 2과목. 데이터 분석 기획 1장. 데이터 분석 기획의 이해 분석 기획 방향성 도출 분석 방법론 분석 과제 발굴 분석 프로젝트 관리 방안 2장. 분석 마스터 플랜 마스터 플랜 수립 프레임워크 분석 거버넌스 체계 수립 1장. 데이터 분석 기획의 이해 1절. 분석기획 방향성 도출 분석 기획의 특징 분석 기획 데이터 사이언티스트의 역량 분석 대상과 방법 분석의 대상 Known / Un-Known : Optimization / Insight 분석의 방법 Known / Un-Known : Solution / Discovery 목표 시점별 분석 기획 방안 당면한 분석 주제의 해결 (과제단위) 지속적 분석 문화 내재화 (마스터 플랜 단위) 속도와 테스트 정확성과 전개 빠르게 얻기 멀리 보기 문제해결하기 문제정의(파악).. 1과목. 데이터의 이해 1과목. 데이터의 이해 데이터의 이해 데이터와 정보 데이터베이스 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 빅데이터 분석과 전략 인사이트 전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래 1장. 데이터의 이해 1절. 데이터와 정보 데이터의 유형 정성적 데이터 정량적 데이터 지식경영의 핵심 이슈 암묵지 - 공통화, 내면화 형식지 - 표출화, 연결화 DIKW 피라미드 데이터 -> 정보 -> 지식 -> 지혜 2절. 데이터베이스 정의와 특징 데이터베이스 정의 EU 국내 저작권법 국내 컴퓨터용어사전 데이터베이스 특징 통합된 데이터 저장된.. 빅데이터분석기사 과목 및 합격기준 필기 + 실기 시험시간 : 90분 각 과목 8문제 미만 시 과락 합격기준 : 60점 이상 과목명 문항수 배점 필기 빅데이터 분석기획 20 25 빅데이터 탐색 20 25 빅데이터 모델링 20 25 빅데이터 결과 해석 20 25 Chapter 01. 데이터의 이해 1. 데이터와 정보 2. 데이터베이스 3. 데이터베이스 활용 데이터의 어원 : 라틴어 dare 주어진것 Data Drivien Decision Making : 데이터 주도(기반) 의사결정 1. 분류 정성적 데이터 : 텍스트나 추상적 묘사로 이루어진 데이터 정량적 데이터 (=계량적 데이터) : 수치로 이루어진 데이터 2. 유형 정형 데이터 : 데이터의 구조가 정해진 데이터 -> 관계형 데이터베이스, 스프레드 시트의 데이터 구조는 테이블 (연산이 가능) 반정형 데이터 (=정형 데이터의 특성과 비정형 데이터의 특성을 모두 가진 데이터) : 형식과 구조가 유연하지만 연산이 불가능한 파일 형식의 데이터로 스키마 정보를 함께 담는다. -> JSON, XML, HTML (연산이 불가능) 비정형 데이터 : 형식이 정해.. SQLP 과목 변경 - 1과목 데이터 모델링의 이해(SQLP, SQLD 공통) - 2과목 SQL 기본 및 활용(SQLP, SQLD 공통) - 3과목 SQL 고급활용 및 튜닝(SQLP) o 검정방법 : 전문가(SQLP) 필기 및 개발자(SQLD) - SQL 전문가(SQLP) - SQL 개발자((SQLD) □ 적용 시기 o 2024년 제50회 전문가(SQLP) 및 제52회 개발자(SQLD)부터 적용 출처 : 데이터자격검정 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 107 다음
