IT/데이터 (38) 썸네일형 리스트형 📘 데이터 거래사 자격증이란? 정식 명칭: 데이터 거래사 (Data Broker Specialist)주관 기관: 한국데이터산업진흥원 (K-DATA)자격종류: 민간자격 (등록번호: 제2021-002464호)취득 목적데이터를 사고파는 과정에 필요한 법률, 기술, 윤리, 실무 역량을 갖춘 전문가 양성데이터 유통 시장의 신뢰도와 전문성 확보📝 시험 구성구분과목주요 내용1과목데이터 이해데이터의 개념, 유형, 가치, 품질 등2과목데이터 유통 및 거래거래 절차, 계약, 표준화, 가격산정 등3과목데이터 관련 법제개인정보보호법, 데이터3법, 저작권 등4과목데이터 거래 실무실제 거래 사례, 플랫폼 활용, 실습 중심총 4과목 필기시험, 일부는 실무형 문제 포함합격 기준: 과목별 40점 이상, 평균 60점 이상🗓️ 응시 정보응시 자격: 제한 없음 (누.. Apache Hive란? 빅데이터 분석을 위한 강력한 SQL 기반 데이터 웨어하우스 대용량 데이터를 분석할 때 Apache Hive는 강력한 도구입니다. Hive는 Hadoop 기반의 데이터 웨어하우스 시스템으로, SQL과 유사한 HiveQL을 사용하여 데이터를 쉽게 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 이 글에서는 Hive의 개념, 특징, 활용 사례 등을 자세히 알아보겠습니다.🔹 1. Apache Hive란?Apache Hive는 대량 데이터 처리를 위한 SQL 기반 데이터 웨어하우스입니다. Hadoop 환경에서 동작하며, 사용자가 익숙한 SQL을 활용해 데이터를 조회하고 분석할 수 있도록 합니다.✅ 주요 특징SQL 기반 쿼리 언어 (HiveQL) 지원Hadoop과 연동하여 대량 데이터 처리 가능MapReduce, Tez, Spark 실행 엔진과 호환비정형 데이터에도 적용 가능한 유연한.. Parquet 컬럼 기반 저장 방식의 특징 및 데이터 추출 원리 및 로우(Row) 기반과 성능 비교 컬럼 기반 Parquet 특징 및 성능 비교✅ 컬럼(Columnar) 기반 저장 특징데이터를 열 단위로 저장하여 분석 쿼리 성능이 빠름컬럼별 압축률이 우수함디스크에서 읽는 데이터의 양을 최소화 (필요한 컬럼만 읽음)분석 및 집계 처리에 최적화 (OLAP 환경에 적합)✅ 로우(Row) 기반 저장 특징데이터를 행 단위로 저장하여 트랜잭션 처리에 최적화특정 행 전체를 자주 조회할 경우 유리 (OLTP 환경에 적합)그러나 분석용 쿼리에는 불필요한 컬럼까지 읽으므로 성능 저하Parquet의 컬럼 저장 구조 예시다음과 같은 테이블이 있다고 가정하겠습니다. user_id product_id purchase_date price 1 1001 .. Apache Parquet, 컬럼 기반의 저장 방식 데이터가 폭발적으로 증가하는 시대, 우리는 데이터를 보다 효율적으로 저장하고 빠르게 분석할 수 있는 방법이 필요합니다. Apache Parquet은 이러한 요구를 충족하는 강력한 컬럼 기반 저장 형식(Columnar Storage Format) 으로, 빅데이터 분석 및 클라우드 데이터 레이크에서 널리 사용되고 있습니다.1. Parquet이란?Parquet은 Apache Software Foundation에서 개발한 컬럼 기반 저장 포맷으로, Hadoop 에코시스템과 빅데이터 분석에 최적화된 형식입니다.CSV와 같은 로우 기반(Row-Oriented) 포맷과 달리 컬럼별로 데이터를 저장하기 때문에 압축률이 높고, 특정 컬럼만 읽을 수 있어 빠른 데이터 처리가 가능합니다.✅ Parquet의 핵심 특징✔ 컬럼.. 데이터 명명규칙 가이드: 단어, 용어, 도메인 표준화 정리 데이터 관리의 핵심은 일관성입니다. 체계적인 데이터 명명규칙을 적용하면 데이터의 가독성과 유지보수성이 향상되며, 협업이 쉬워집니다. 본 글에서는 단어(Word), 용어(Term), 도메인(Domain) 을 포함한 데이터 명명규칙을 통합적으로 정리하여, 실무에서 활용할 수 있는 가이드를 제공합니다.1. 데이터 명명규칙이 중요한 이유데이터는 기업의 중요한 자산이며, 이를 효율적으로 관리하려면 표준화된 명명규칙이 필요합니다. 명명규칙을 적용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.✅ 일관된 데이터 구조 유지✅ 데이터 검색과 활용 용이✅ 데이터 품질 향상 및 오류 방지✅ 규제 준수 및 보안 강화2. 데이터 명명규칙 적용 시 장점과 미적용 시 단점 사례데이터 명명규칙(Naming Convention)은 데이터.. 벡터 데이터베이스 벡터 데이터베이스(Vector Database)는 데이터(특히 텍스트, 이미지, 오디오 등 비정형 데이터)를 벡터 형식으로 저장하고 검색하는 전문 데이터베이스입니다. 인공지능과 머신러닝(ML) 분야에서 사용되는 유사성 검색에 최적화되어 있으며, 특히 대규모 데이터에서 빠르고 정확한 검색을 수행하는 데 유리합니다.벡터(Vector)벡터는 숫자의 배열로 이루어진 수학적 표현으로, AI 모델이 데이터를 이해하고 처리하는 데 사용됩니다.예를 들어, 자연어처리(NLP) 모델은 텍스트를 숫자 벡터로 변환하고, 이미지 분석 모델은 이미지의 특징을 벡터로 변환합니다.✔ 예제: "고양이"와 "개"의 단어 벡터 표현고양이 → [0.9, 0.3, 0.7, 0.2] 개 → [0.88, 0.35, 0.65, 0.25]이 벡터.. 비정형 데이터베이스 발전 동향 비정형 데이터베이스 분야는 최근 몇 년간 기술 발전과 함께 다양한 트렌드를 보이고 있습니다. 주요 동향은 다음과 같습니다1. 벡터 데이터베이스의 부상생성형 AI와 머신러닝의 발전으로 비정형 데이터를 벡터 형태로 저장하고 검색하는 벡터 데이터베이스의 중요성이 증가하고 있습니다. 벡터 DB는 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 비정형 데이터를 수치화하여 효율적인 검색과 유사성 분석을 가능하게 합니다. [기획특집] 생성형 AI 시대, 꽃피우는 ‘벡터 DB’ - 컴퓨터월드[컴퓨터월드] 생성형 인공지능(Gen AI)이 전 세계 모든 산업분야에서 혁신을 일으키고 있다. 하지만 해결해야 할 문제점도 많다. 엉뚱한 답변을 제시하는 환각(Hallucination) 현상, 학습 데이터에 따www.comworld.co.kr.. 오픈 데이터 정의 오픈 데이터(Open Data)란 누구나 자유롭게 접근하여 사용할 수 있으며, 재사용과 재배포가 가능한 데이터를 의미합니다. 오픈 데이터의핵심 개념은 다음과 같습니다.핵심개념설명공개성누구나 데이터에 접근할 수 있어야 함.비차별성특정 그룹이나 개인만이 아니라 모든 사람이 동일한 조건에서 이용할 수 있어야 함.재사용 가능성데이터를 가공, 분석, 공유할 수 있도록 개방해야 함.무료 또는 저비용데이터 이용에 대한 비용 장벽이 없어야 함.머신 리더블컴퓨터가 쉽게 처리할 수 있는 형태로 제공되어야 함.즉, 오픈 데이터에서 오픈의 의미는 단순히 "공개"하는 것이 아니라 재사용 및 공유를 허용하는 자유로운 접근성을 보장하는 것입니다.오픈 데이터의 5단계 등급 (5-Star Open Data Model)오픈 데이터는 개.. 이전 1 2 3 4 5 다음 목록 더보기
