Rucrazia's Blog

[출처 : Harvard Data Science Review, https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/5irjez4q] Abstract 데이터 과학이 사용하기 쉬운 도구를 통해 완전히 자동화되거나 비 데이터 과학자가 접근할 수 있다는 최근의 주장을 감안할 때, 나는 조직 내에서 데이터 과학의 다양한 역할을 설명한다. 그런 다음, 나는 데이터 과학이 실제 데이터 과학 프로젝트에서 얻은 완전한 경험뿐만 아니라 기초적인 방법에 대한 자세한 이해를 필요로 한다고 결론짓고, 성공적인 데이터 과학자들의 필요한 기술 세트와 그들이 어떻게 얻을 수 있는지에 대한 관점을 제공한다. 자동화나 사용하기 쉬운 도구를 사용하여 특정 분야에서 몇 가지 쉬운 승리를 거두었음에도 불구하고, 성공적인 데이터 과학..

DBMS는 DataBase Management System의 줄임말입니다. 우리가 일반적으로 얘기하는 DB는 DBMS를 의미합니다. DBMS는 Relational(관계형) DBMS가 있고, SQL 문을 사용안하는 NoSQL DBMS가 있습니다. RDBMS에는 상용 DBMS가 있고, 오픈소스 DBMS가 있습니다. 상용 DBMS에는 오라클 DB, MS SQL Server, IBM DB2가 있습니다. DBMS는 Relational DBMS(관계형 데이터베이스) 와 NoSQL DBMS가 있습니다. 관계형 데이터베이스 (SQL) 장점 다양한 용도로 사용이 가능하고, 일반적으로 높은 성능을 보여주고 있다 (범용적 / 고성능) 데이터의 일관성을 보증한다. 정규화에 따른 갱신 비용 최소화 단점 대량의 데이터 입력 처리..