혼자 복습하고 필기하는

[1] 제4차 산업의 개요 및 특징1. 포괄적 사물인터넷 (IoT) ICT(Information & Communications Technology) 기반으로 실세계(Physical World)와 가상세계(Virtual World)의 사물들을 연결하는 서비스 인프라사물 통신(M2M) → 사람-사물, 사물-사물 간 지능 통신 확장센서 기술 + AI 접목 → 산업 경쟁 구도를 바꾸는 핵심 동력 2. 사물 인터넷 사업방식의 변화 경쟁 방식 변화: 제품 판매 → 서비스 제공경쟁 심화: IoT 기반 독창적 제품/서비스 출시 가속경쟁 범위 확대: 구글·애플 등 IT 기업이 스마트 자동차 산업 진출맞춤형 대량생산 가능: 소비자 필요(Needs)에 유연 대응[2] 산업혁명의 정의1. 산업혁명 18세기 영국에서 시작과학기..

[1] 데이터형 1. 데이터형(Data Types) - R에서 기본으로 지원하는 데이터형 - 논리형(Logical) > TRUE(참), FALSE(거짓)의 값을 가짐 # 논리 데이터형 테스트 > TRUE -> 1 > class(1) [1] "logical" - 숫자형(Numeric) > 실수를 표현하기 위한 데이터형 # 숫자 데이터형 테스트 > 3.1415 -> n > class(n) [1] "numeric" - 정수형(Integer) > 소수점이 없는 정수를 표현 # 정수 데이터형 테스트 > 1147L -> i > class(i) [1] "integer" - 복소수형(Complex) > 복소수를 표현하고자 할 때 사용 # 복소수 데이터형 테스트 > 3+5i -> c > class(c) [1] "co..

[1] R의 이해와 설치1. R이란? - 통계 분석, 그래픽 표현, 보고 작성을 위한 프로그래밍 언어 및 소프트웨어 환경 - 통계 분석 = 선형 및 비선형 모델링, 통계 검정, 시계열 분석, 분류, 군집화 등의 기능 - 그래픽 표현 및 보고 작성 = 막대형 그래프, 원형 그래프, 3차원 그래프 등 출력 - GNU GPL Vercion 2 라이선스에 의하여 관리 - Windows, Linux, Mac 등 다양한 운영체제 환경 지원 - 효과적인 데이터 핸들링 및 저장소 기능 - 선형대수 연산에 적합한 연산자 제공 - 일관성 있으며 통합된 데이터 분석 도구 - 데이터 분석의 그래픽 및 출력 기능 - 견고하면서도 간결하고 효과적인 프로그래밍 언어 (조건문, 루프, 사용자 정의 재귀 함수, 입출력 기능 등) 2..

[1] 빅데이터 저장소 개요1. CAP 이론 일관성 Consistency → 모든 노드 동일 시점 동일 데이터 출력 보장가용성 Availability → 일부 노드 불가능해도 다른 노드 정상 작동 보장지속성 Partition Tolerance → 데이터 손실 발생해도 시스템 정상 작동 보장→ RDBMS의 한계 존재 2. RDBMS의 대안 하둡 Hadoop → 하둡 분산파일시스템(HDFS), 대용량 데이터 처리NoSQL → 비관계형 데이터 저장소, 데이터 손실 대응레디스 Redis → NoSQL의 일종, 키-값 구조 저장, 인메모리 기반우지 Oozie → 자바 서블릿 컨테이너 기반 작업 엔진, DAG 기반 작업 제어[2] 빅데이터 저장소 설계1. 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS) 구성 요소네임노드(Nam..

학습 목표인공지능과 빅데이터를 공부하기 전에 컴퓨터 발전과 4차 산업혁명의 의미 이해학습 내용현대인의 삶에 지대한 영향을 미치는 스마트폰과 SNS 시대의 관계 검토 1. 4차 산업혁명의 개념농경사회 → 전기, 자동차, 비행기 등의 발명 → 2차 산업혁명 시작빠른 컴퓨터 발전과 인터넷 영향 → 3차 산업혁명 도래개인이 컴퓨터를 소지하고, 사진 촬영, 인터넷·문자 교류, 데이터 공유스마트폰 없이는 현대 생활이 어려움젊은 세대 → 폰 사용 의존 심화→ 자기소개서 작성, 소설 번역 등 AI 도구(예: 챗 GPT) 활용→ 초등학생, 대학생도 스마트폰을 통해 학습과 검색 진행Phone Sapience → 스마트폰 없으면 불안, 두통 등 신체적·심리적 반응 발생 2. ICT 기반 소프트웨어 혁신 과정1970년대 후반..

학습 목표인공지능과 빅데이터를 공부하기 전에 컴퓨터 발전 과정과 4차 산업혁명의 의미 이해학습 내용최초 컴퓨터 탄생부터 손안의 스마트폰까지의 흐름개인 데이터와 정보의 가치 이해 1. 컴퓨터 발전에 대하여최초 컴퓨터 → 전산실 대형 컴퓨터→ 데이터를 저장하기 위한 메모리와 운영 프로그램(Operating System)→ 주변 장치: 디스크, 테이프 등 대형 저장 장치컴퓨터 구성 → 하드웨어 + 소프트웨어 + 데이터→ 현재 스마트폰에서 사용하는 운영 프로그램이 소프트웨어에 해당 2. 데이터와 정보의 차이데이터(Data) → 사실이나 결과를 기록한 작은 단위→ 예: 카드 사용 내역, 커피 선호 기록정보(Information) → 데이터를 가공하여 활용→ 예: 카드 사용 기록이 누적되어 고객 관리·혜택 제공Ga..

[1] 빅데이터의 수집 개요1. 빅데이터의 생성 데이터와 정보(Information)데이터 Data → 관찰 및 측정을 통해 얻은 단순한 사실이나 결과, 가공되지 않은 상태정보 Information → 데이터를 가공하여 얻은 결과, 의사결정에 기여데이터의 존재론적 특징에 따른 구분정량적 데이터 Quantitative Data → 수치로 계량 가능한 형태, 정형·비정형 형태정성적 데이터 Qualitative Data → 언어·개념 등 추상적 형태, 비정형 형태데이터의 구성에 따른 구분정형 데이터 Structured Data → 사전 정의된 모델 존재, 최적화된 자료구조 적용 가능ex) 스프레드시트, DBMS반정형 데이터 Semi-structured Data → 정형·비정형의 중간 형태ex) HTML, XM..

[1] 빅데이터란 무엇인가1. 빅데이터 (Big Data) - 기존의 데이터 처리 응용 소프트웨어가 처리하기에 매우 거대하거나 복잡한 데이터 집합- 데이터를 취급하기 위한 새로운 방법론의 필요성 대두- 정보 통신 기술의 주도권이 기술에서 데이터로 이동- 제타(Zeta) 시대 돌입 → 현존하는 데이터 양 1ZB 초과- 모바일 시대에서 스마트 시대로 넘어오면서 중요성 증대- 미래 경쟁력과 가치 창출의 원천 2. 빅데이터의 역사 PC 시대→ 데이터베이스 개념 정립, PC통신 시작→ 데이터 규모 작고 교류 적음인터넷 시대→ 초고속 인터넷 도입, 포털 서비스 등장→ 데이터 규모 및 교류량 증가모바일 시대→ 모바일 인터넷 혁명, 소셜 네트워크 확산→ 빅데이터 개념 정립 및 문제점 대두스마트 시대→ 인공지능 AI, ..

✍🏻 다시 시작하는 코딩 공부와 두 달간의 인턴십 오랜만에 블로그에 글을 남기게 되었습니다. 개발과 관련된 마지막 포스팅은 1월, 취업 준비와 관련된 글은 4월이 마지막이었는데,그 이후로는 코딩 공부와 블로그 작성을 잠시 멈췄습니다. 하지만 최근 다시 공부를 시작하게 되었고 이번 글에서는 다시 공부를 이어가게 된 계기와8월부터 진행 중인 인턴십 경험, 그리고 앞으로의 계획을 정리해보려 합니다. 먼저 다시 공부를 시작한 이유로는 잠시 쉬는 동안 "내가 정말 개발자가 될 수 있을까?"라는 고민이 많았습니다.하지만 결국 내가 원하는 길은 백엔드 개발자라는 것을 다시 확인하게 되었습니다. 📝 다시 공부를 시작한 이유 잠시 쉬는 동안 “내가 정말 개발자가 될 수 있을까?” 하는 고민이 많았습니다. 그런데도 ..

안녕하십니까 한 달 만에 작성하는 채용박람회 후기입니다. 저는 지난 3월 19일 2025 대한민국 채용박람회에 참여하였습니다.행사는 오전 10시부터 시작되었으며 선착순으로 입장한 분들에게는 소정의 기념품이 제공되었습니다.저는 약 11시 30분경 도착하여 선착순 선물로 제공된 행사 가이드북은 받지 못하였으며,행사 가이드북을 받은 분들은 기업 정보를 사전에 파악할 수 있어 박람회를 더욱 효과적으로 활용했을 것으로 생각됩니다.이번 박람회는 정부와 경제단체가 공동 주최한 대규모 행사로청년 구직자에게 다양한 취업 기회를 제공하고 기업과 인재가 함께 성장할 수 있는 의미 있는 자리였습니다.행사장은 기업 부스 채용 상담관 면접관 이력서 컨설팅관 등으로 구성되어 있었습니다. 박람회를 다녀오며 느낀 점은 다음과 같습니다..