ADsP 공부 1일 차! (ADsp 1과목 정리)

데이터베이스와 관련된 공부를 진행하다 보니 자연스럽게 데이터 분석까지 흥미가 생겨서 이번 기회에  ADsP 자격증 또한 가이 따기로 ㅁ음 먹었습니다. 1일 차 공부를 진행한 소감으로는 생각보다는 겹치는 부분이 없다는 점입니다. 과거 학교 수업에서 R과 Python을 통해 데이터를 분석한 경험이 있는데 오히려 학교 수업에서 배웠던 내용들과 일맥상통하는 느낌을 받았습니다.

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1. 데이터의 정의

- 데이터란 연구나 조사 등의 바탕이 되는 재료 혹은 자료를 의미한다.

- 데이터란 가공되지 않은 자료를 의미한다.

 

1. 데이터의 특성

구분	형태	예시
존재적 특성	있는 그대로의 사실	A 수학 점수 80점, B 수학 점수 50점
당위적 특성	정보(추론, 예측, 전망 등)을 위한 근거	전체 수학 점수 평균 65점

 

2. 데이터의 유형 (1)

분류	구분	설명	예시
정성 / 정량	정성	- 집합으로 표현이 불가능한 데이터 - 기준이 명확하지 않은 데이터	- 텍스트
	정량	- 집합으로 표현 가능한 데이터 - 기준이 명확한 데이터	- 10, 10m, 10H
정형 / 반정형 / 비정형	정형	- 고정된 틀을 통하여 연산이 가능한 데이터 - RDB에 저장 - 수집과 관리가 용이	- CSV, 엑셀, 스프레드시트
	반정형	- 고정된 틀을 가지고 있지만 연산은 불가능한 데이터 - 파일 형태로 저장 - 가공을 통해 정형데이터로 변환 가능	- XML, JSON, 센서 데이터
	비정형	- 고정된 틀이 없고 연산도 불가능한 데이터 - NoSQL DB(MongoDB, Redis...)에 저장 - 수집과 관리가 어려움	- 소셜 데이터, 댓글, 영상, 음성

 

3. 데이터의 유형 (2)

분류	구분	설명
암묵지	내면화 (Internalization)	개인이 보유하고 있는 지식 혹은 요령을 고도화시키는 과정
	공통화 (Socialization)	개인이 보유하고 있는 지식 혹은 요령을 타인 혹은 집단에게 공유하는 과정
형식지	표출화 (Externalization)	개인이 보유하고 있는 지식 혹은 요령을 책이나 문서를 통해 표출하는 과정
	연결화 (Combination)	외부로부터 습득한 지식을 개인이 보유하고 있는 지식 혹은 요령과 연결하는 과정

 

4. DIKW 피라미드

Data: 의미가 중요하지 않은 객관적인 사실

Information: 데이터의 가공, 처리, 연관 관계를 통하여 의미가 도출된 것 (정보가 내포하는 의미는 유용하지 않을수도 있음)

Knowledge: 정보를 구조화하여 유의미한 정보를 분류하고 개인적인 경험을 결합하여 고유의 지식으로 내재화된 것

Wisdom: 지식의 축적과 아이디어가 결합된 창의적 산물

 

5. 데이터의 단위

순번	단위	이전 단위
1	1byte	8bit
2	1KB	1024byte
3	1MB	1024KB
4	1GB	1024MB
5	1TB	1024GB
6	1PB	1024TB
7	1EB	1024PB
8	1ZB	1024EB
9	1YB	1024ZB

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2. 데이터베이스

- 데이터베이스란 쳬계적이고 조직적으로 정리된 데이터의 집합으로, 전자적인 수단을 활용하여 개별적으로 개별적으로 접근이 가능하다.

 

1. DB System

- DB(Data-Base): 체계적으로 수집 및 축적된 데이터를 다양한 용도와 방법으로 이용이 가능하도록 정리한 정보의 집합체

- DBMS(Data-Base Management System): 데이터베이스의 구축 및 유지를 도와주는 관리 소프트웨어

 

2. 데이터베이스의 일반적인 특징

1) 통합된 데이터: 데이터가 중복되지 않게 통합되어 있다.

2) 저장된 데이터: 전자식 수단을 활용해 접근이 가능한 저장 매체에 저장되어 있다.

3) 공용 데이터: 여러 사용자가 데이터를 공동으로 이용 가능하다.

4) 변화하는 데이터: 데이터의 삽입•수정•삭제를 통해 항상 최신의 데이터를 유지한다.

 

3. 데이터베이스의 다양한 측면에서의 특성

1) 데이터의 축적 및 전달 측면

- 기계 가독성: 대량의 정보를 일정한 형식에 따라 정보처리기기가 읽고 쓸 수 있다.

- 검색 가능성: 필요한 정보를 검색할 수 있다.

- 원격 조작성: 정보 통신망을 활용하여 온라인으로 이용 가능하다.

 

2) 정보 이용 측면: 정보를 신속하게 획득 가능하고, 원하는 정보를 정확하고 경제적으로 찾아낼 수 있다.

 

3) 정보 관리 측면: 정보를 일정 구조에 따라 정리•저장•검색•관리가 가능하여 정보의 체계적인 축적과 새로운 내용의 추가 및 갱신이 용이하다.

 

4) 정보 기술 발전 측면: 정보처리•검색•관리 소프트웨어•관련 하드웨어•정보 전송 등의 기술 발전을 견인할 수 있다.

 

5) 경제•산업적 측면: 정보를 필요에 따라 신속하게 제공 및 이용이 가능하여 경제, 산업, 사회 활동을 제고하고 국민 편이성 증진 가능하다.

 

**메타데이터: 데이터를 설명하는 데이터(데이터의 생성일, 생성 위치 등)
**인덱스: 내부에서 자동으로 부여되는 데이터의 이름. 신속한 응답, 정렬, 탐색을 가능하도록 도와줌

 

 

4.  데이터 웨어하우스(DW)와 데이터 마트(DM)

 

1) 데이터 웨어하우스(DW):

분산된 환경에 흩어져있는 데이터들을 개인이나 조직이 총체적인 관점에서 의사결정을 위해 공통의 형식으로 변환하여 관리하는 역할

 

2) 데이터 마트(DM): 데이터 웨어하우스로부터 추출된 작은 데이터베이스. 특정 목표를 달성하기 위한 데이터 제공하는 역할

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