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아픈 동물 찾기 문제 설명 ANIMAL_INS 테이블은 동물 보호소에 들어온 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_INS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, INTAKE_CONDITION, NAME, SEX_UPON_INTAKE는 각각 동물의 아이디, 생물 종, 보호 시작일, 보호 시작 시 상태, 이름, 성별 및 중성화 여부를 나타냅니다. NAMETYPENULLABLE ANIMAL_ID VARCHAR(N) FALSE ANIMAL_TYPE VARCHAR(N) FALSE DATETIME DATETIME FALSE INTAKE_CONDITION VARCHAR(N) FALSE NAME VARCHAR(N) TRUE SEX_UPON_INTAKE VAR..

역순 정렬하기 문제 설명 ANIMAL_INS 테이블은 동물 보호소에 들어온 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_INS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, INTAKE_CONDITION, NAME, SEX_UPON_INTAKE는 각각 동물의 아이디, 생물 종, 보호 시작일, 보호 시작 시 상태, 이름, 성별 및 중성화 여부를 나타냅니다. NAMETYPENULLABLE ANIMAL_ID VARCHAR(N) FALSE ANIMAL_TYPE VARCHAR(N) FALSE DATETIME DATETIME FALSE INTAKE_CONDITION VARCHAR(N) FALSE NAME VARCHAR(N) TRUE SEX_UPON_INTAKE VARC..

모든 레코드 조회하기 문제 설명 ANIMAL_INS 테이블은 동물 보호소에 들어온 동물의 정보를 담은 테이블입니다. ANIMAL_INS 테이블 구조는 다음과 같으며, ANIMAL_ID, ANIMAL_TYPE, DATETIME, INTAKE_CONDITION, NAME, SEX_UPON_INTAKE는 각각 동물의 아이디, 생물 종, 보호 시작일, 보호 시작 시 상태, 이름, 성별 및 중성화 여부를 나타냅니다. NAMETYPENULLABLE ANIMAL_ID VARCHAR(N) FALSE ANIMAL_TYPE VARCHAR(N) FALSE DATETIME DATETIME FALSE INTAKE_CONDITION VARCHAR(N) FALSE NAME VARCHAR(N) TRUE SEX_UPON_INTAKE ..

WHERE 조건절 : WHERE절은 FROM 절 다음에 위치하며, 조건식은 아래 내용으로 구성된다. 1) 컬럼(column)명 (보통 조건식의 왼쪽에 위치) 2) 비교 연산자 3) 문자, 숫자, 표현식 (보통 조건식의 우측에 위치) 4) 비교 컬럼 명 (JOIN 사용시) 연산자의 종류 1) 비교 연산자 2) SQL 연산자 3) 논리 연산자 연산자의 우선순위 1순위 : ()괄호 2순위 : NOT연산자 3순위 : 비교연산자, SQL 비교 연산자 4순위 : AND 5순위 : OR SQL 비교 연산자 BETWEEN A AND B : A와 B사이에 있으면 된다. IN (LIST) : 리스트에 있는 값중 하나라도 있으면 된다. LIKE '비교문자열' : 비교문자열의 형태와 일치하면 된다. (와일드카드 사용) IS ..

Numpy란 ? 행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리 할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리이다. 데이터 구조 외에도 수치 계산을 위해 효율적으로 구현된 기능을 제공한다. 아래 빨간색으로 칠한 데이터 전처리 과정에 해당! 보통 import numpy as np로 불러오고 np라는 이름으로 사용한다! numpy라는 외부 라이브러리를 가져오는데 이름은 np라고 지을게! 라는 뜻 1) 데이터 수집 : Beautiful Soup, Selenium 2) 데이터 전처리 : Pandas, Numpy, Scipy 3) 데이터 시각화 : Matplotlib 4) 데이터 모델링 : Scikit-Learn 1) Arrange 2) Sort 3) Argsort 4) 연산 5) Dot Product 아래 그림..

Numpy란 ? 행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리 할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리이다. 데이터 구조 외에도 수치 계산을 위해 효율적으로 구현된 기능을 제공한다. 아래 빨간색으로 칠한 데이터 전처리 과정에 해당! 보통 import numpy as np로 불러오고 np라는 이름으로 사용한다! numpy라는 외부 라이브러리를 가져오는데 이름은 np라고 지을게! 라는 뜻 1) 데이터 수집 : Beautiful Soup, Selenium 2) 데이터 전처리 : Pandas, Numpy, Scipy 3) 데이터 시각화 : Matplotlib 4) 데이터 모델링 : Scikit-Learn 1) Array 2) Slicing 3) Fancy 인덱싱 4) Boolean 인덱싱

빅분기 실기! 어떻게 준비해야할지 매우 막막하다. 특히 이번 시험이 최초 시험이라 어떻게 나올지 감도 안오지만 하반기에 있을 시험을 목표로 모의고사(?) 겸 이번 상반기 실기시험도 응시하기로 했다. 그래도 아무것도 모르고 가면 의미가 없으니 최소한의 공부는 하고 가는걸로!😁 우선 좀 다룰줄 아는 python으로 응시하기로 결정했고, 빅분기 실기시험에서 python의 어떤 외부라이브러리를 사용할지 예측봐야 했다. 우선 아래의 데이터자격검정 사이트를 들어가보면 https://www.dataq.or.kr/www/main.do 데이터자격시험 카드결제/계좌이체 환불 환불 요청시 즉시환불 www.dataq.or.kr 빅데이터분석기사 실기시험과 같은 환경과 예제, 외부라이브러리 목록등을 살펴볼수 있는 체험링크가 있다..

DDL : 테이블에 저장된 데이터를 조작(조회, 입력, 수정, 삭제)하기 위한 구문 1) INSERT : 테이블에 데이터를 입력하는 방법으로 두 가지 방법이 있다. 1. INSERT INTO 테이블명 (COLUMN_LIST) VALUES (COLUMN_LIST에 넣을 VALUE_LIST); 이 방법은 COLUMN_LIST에 컬럼을 정의하고 (빨간색 괄호, 테이블상에서의 컬럼 순서는 상관없음) VALUES (초록색 괄호)에 해당 컬럼에 1:1 대응되도록 (이 경우 빨간색 괄호에 넣은 컬럼과 넣고싶은 내용물간의 순서가 일치하도록) 명령어 어를 작성 하는 것이다. 2. INSERT INTO 테이블명 VALUES (전체 COLUMN에 넣을 VALUE_LIST); 이 방법은 테이블상에 정의된 컬럼의 순서를 고려하..

데이터 정의어( DDL : Data Definition Language) - 테이블과 같은 데이터 구조를 정의하는데 사용되는 명령어들로 그러한 구조를 생성하거나 변경하거나 삭제하거나 이름을 바꾸는 데이터 구조와 관련된 명령어들을 DDL이라고 부른다. 테이블 자체의 관계나 구조를 생성하거나 수정하는데 사용하는 명령어이다. 우선 DDL을 자세히 알아보기 전에 주요 데이터의 유형(타입)을 알아보고 가면 좋을 것 같다. 데이터 유형 : - 데이터 유형은 데이터베이스 테이블에 특정자료를 입력할 때, 그 자료를 받아들일 공간을 자료 유형별로 나누는 기준이다. 선언한 유형이 아닌 다른 종류의 데이터가 들어오려고 하면 에러를 발생시킨다. CHAR(L) : 고정 길이 문자열, 고정 길이를 가지고 있으므로 할당된 변수의 ..

SQL 문법의 종류 4가지 1. 데이터 정의어( DDL : Data Definition Language) - 테이블과 같은 데이터 구조를 정의하는데 사용되는 명령어들로 그러한 구조를 생성하거나 변경하거나 삭제하거나 이름을 바꾸는 데이터 구조와 관련된 명령어들을 DDL이라고 부른다. 테이블 자체의 관계나 구조를 생성하거나 수정하는데 사용하는 명령어이다. CREATE : 새로운 데이터베이스 관계 (테이블) 만들기 DROP : 이미 존재하는 데이터베이스 관계 (테이블) 자체를 삭제한다. ( 한번 삭제시 복구 불가 ) ALTER : 이미 존재하는 데이터베이스 관계 (테이블)에 대한 수정 작업 TRUNCATE : 테이블에서 데이터를 제거한다. ( 한번 삭제시 복구 불가 ) 2. 데이터 조작어 ( DML : Dat..