요구사항 분석 : 요구사항 명세 작업 / 사용자 요구 추출 후 목표 설정 -> 어떻게 해결할지 결정 / 개발의 출발점이며 실질적인 첫 번째 단계  fep (front - end - processor) 프로세서 처리 전에 미리 처리 (eax xxx)  인터페이스 통신 데이터 포맷 - 제이슨 , 엑셈엘, 야말  /  아즈트믈 xx  ns 차트 - 논리 중점 / 도형 표현 / 이해 굿굿 / 코드변환 굿 / 제어 논리 구조 표현  - - - - 화살표 표시 안한다(goto 사용 x)  선택 정렬 - 최소값 찾고 정렬되지 않은 맨 앞 값과 교환 버블 - 두 데잍터 비교 퀵 정렬 : 분할 정복 알고리즘  / 매우 빠른 수행 속도 / 피벗 사용  1 = 원자화 1-> 2 = 부분함수 종속 제거2-> 3 = 이행 함수..

애매한 문제들.

문과생이었던 본인은 데이터분석에 관심을 가지게 되었다. 어떻게 공부를 해야될지 갈피가 안잡혀 일단 자격증이라도 공부해야겠다는 생각이 들었고, adsp자격증 시험을 준비하게 되었다. 초록색깔 교재를 공부했고, 추가적으로 인터넷에 구글링을 해가며 모르는 개념을 추가적으로 공부했다. 개인적으로 자격증 시험은 떨어져 본적이 없기에 이전에 공부하던 방식으로 학습했다. 앞 부분에있는 요약 정리본을 한번 회독하고 바로 기출문제를 풀러갔다. 이 단계에서는 문제를 맞추는 것보다 어떤 유형의 문제가 많이 나오는지 파악하려고 노력했다. 문제를 풀고 답지의 해설을 보며 모르는 개념을 익혔고, 그 후에는 개념 페이지로 넘어가 출제된 문제 유형의 개념 공부를 진행했다. 이 과정을 반복했다. 요약 : 요약정리본 1회독(짬 날때마다..

1.빅데이터 가치측정 어려운 이유 1)데이터 재사용, 재조합, 다목적용 개발 2)새로운 가치 창출 3)분석 기준 발전 cf: 전문인력 증가는 가치측정과 관련 없음 2.K-NN 분석기법 - 딥러닝과 관련 x - lstm, autiencoder, rnn 딥러닝과 관련 o - caffe,tesorflow, theano -> 딥러닝 관련된 오픈소스 - acaconda - 머신러닝 관련된 오픈소스 3.빅데이터 분석 기법과 방법론 확대는 = 인문학 열풍과 무관 4.데이터 웨어하우스 기업의 의사결정 지원, 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 데이터집합 cf:데이터 마트 : 데이터웨어하우스와 사용자 사이에 위치한 것으로, 하나의 주제 또는 하나의 부서 중심의 데이터웨어하우스. 5.데이터 레이크 정제되지 않은 자연스러운..