STUDY (15) 썸네일형 리스트형 [기초 정리] 금융·경제 상식 / 전산이론 ✅ 1. 금융 기본 개념📌 금융 시장과 기관금융 시장: 자금이 거래되는 시장 (단기: 콜시장, CP시장, 장기: 채권시장, 주식시장)금융 기관: 은행(예금, 대출), 증권사(투자), 보험사(위험관리), 새마을금고(지역밀착형 금융)기준금리: 한국은행이 정하는 금리로, 시중금리에 영향콜금리: 금융기관 간 초단기 대출 이자율CD(양도성예금증서): 만기 전 양도가 가능한 정기예금CP(기업어음): 기업이 단기자금을 조달할 때 발행하는 어음📌 금리 관련 개념기준금리 상승 → 대출금리 상승 → 소비 감소 → 물가 안정 (긴축정책)기준금리 하락 → 대출금리 하락 → 소비 증가 → 경제 활성화 (확장정책)명목금리 vs 실질금리: 실질금리 = 명목금리 - 물가상승률단리 vs 복리: 단리는 원금만 이자 지급, 복리는 원.. [면준] DBA 면접 질문 준비 1️⃣ 기술 면접 (DBA 핵심 질문)📌 데이터베이스 기본 개념1. RDBMS와 NoSQL의 차이점은 무엇인가요?✔ 답변:RDBMS(관계형 데이터베이스)는 정형 데이터를 테이블 기반으로 저장하며, SQL을 사용하여 데이터를 조회합니다.대표적인 예: MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL ServerACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 준수하여 데이터 무결성을 보장함.반면, NoSQL은 비정형 데이터 저장에 적합하며 수평 확장이 용이한 구조입니다.대표적인 예: MongoDB, Redis, Cassandra트랜잭션보다는 고속 데이터 처리와 유연한 스키마를 지원하는 것이 강점입니다.2. 인덱스(Index)란 무엇이며, 어떻게 성능.. [자격증] AICE PROFESSIONAL 텍스트토크나이징- 노이즈 캔슬링: 띄어쓰기 체크- 토크나이징: 말뭉치를 토큰 단위로 - POS 태킹: 품사 판별 - 필터링: 불필요한 단어 제거 벡터 표현- BOW (Bag of Words): 단어 빈도만 포커스 - DTM (Document-Term matrix): 단어들의 빈도 행렬 - TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): 단어의 중요도를 계산하여 표현- One-hot-encoding 표현: 차원 커지고 유사성 표현 X- Dense/Distributed representation: N차원 공간 벡터로 의미적 유사성 표현- 코사인 유사도: 문서의 유사도 구함 임베딩- 워드 임베딩: 자연어를 좌표평면 위에 표현, 희소표현 -> 밀.. [자격증] 빅데이터 분석 기사 실기 준비 실기환경작업형1: 문제 풀이 후 답안 제출, 답안만 채점하므로 만점 or 0점, 3문항작업형2: 예측 결과를 CSV 파일로 제출, 코드 점수는 없는데 구간별 점수작업형3: 1과 마찬가지, 2문항 판다스 활용- dir(pd): 판다스 함수명- help(pd.함수명): 함수 사용 방법 및 예시 코드사이킷런 활용- sklearn.__all__: 사이킷런 함수명- dir(preprocessing): 전처리 함수명- help(preprocessing.함수명): 함수 사용 방법 및 예시 코드사이파이 활용- dir(stats): 전처리 함수명- help(stats.함수명): 함수 사용 방법 및 예시 코드 작업형1판다스(pandas)- df.to_csv('temp.csv')- pd.read_csv('temp.csv').. [자격증] ADsP 준비 데이터 이해데이터의 이해- 존재적 특성, 당위적 특성- 정성적 데이터, 정량적 데이터- 지식경영의 핵심 이슈: 암묵지, 형식지- SECI 모델 - 공화: 암묵 -> 암묵 - 표출화: 암묵 -> 형식 - 연결화: 형식 -> 형식 - 내면화: 형식 -> 암묵- DIKW 피라미드 - Data(데이터): 객관적 사실 - Information(정보): 데이터간 연관관계&의미도출 - Knowledge(지식): 정보를 구조화&일반화 - Wisdom(지혜): 깊은이해 -> 창의적 아이디어- 바이트 크기: KMGT PEZY(페타, 엑사, 제타, 요타)- 데이터베이스의 특징 - 통합된 데이터: 중복X - 저장된 데이터: 저장 매체에 저장 - 공용 데이터: 여러 사.. [자격증] 정보처리기사 실기 준비 코드-포인터, 오버라이딩 빈출 JAVA- new를 통해 새로운 주소값을 생성하면 a==b가 false- 오버로딩: 메소드명은 같지만 매개변수의 개수나 타입이 다름- 오버라이딩: 메소드명, 매개변수, 리턴 값이 모두 같아야함- void: 아무 출력이 없는 메서드- static: 모든 인스턴스 공유, 클래스 자체에 종속, 그래서 바로 호출 가능 C언어- *배열: 배열의 첫번째 값 반환 (여기서 배열에 +1을 하면 1을 더한게 아니라 다음 값, 이것도 사실 포인터)- &변수: 변수의 주소- '\0': 문자열 끝을 의미 (문자열 크기가 문자 길이보다 클 수가 있음)- 포인터 연산자(->): 구조체(struct) 포인터가 가르키는 구조체 멤버에 접근 (*로 포인터 변수 선언했으면 이걸 쓴다고 보면 됨)- if(조.. [자격증] DAsP 준비 전사아키텍처 이해전사아키텍처 개요- 뷰: 비즈니스 아키텍처, 애플리케이션 아키텍처, 데이터 아키텍처, 기술 아키텍처- 관점: 계획자(개괄적), 책임자/분석자(개념적), 설계자(논리적), 개발자(물리적)- 사례: ZEAF, FEAF, TEAF, DoDAF, TOGAF, 공공부분EAF- 참조 모델: 성과 참조 모델 (PRM), 업무 참조 모델 (BRM), 서비스 참조 모델 (SRM), 데이터 참조 모델 (DRM), 기술 참조 모델 (TRM)- EA 비전 수립 - EA 구축 - EA 관리 정의 - EA 활용 정의전사아키텍처 구축- EA 기본 원칙: 업무 지향, 성과 지향, 고객 지향, 상호운용- 현행 아키텍처, 목표 아키텍전사아키텍처 관리 및 활용- IT 기획 관리, IT 구축 관리, IT 운영 및 통제데이터.. [자격증] 빅데이터 분석 기사 필기 준비 * 암기할 부분을 위주로 정리* 기본적이라 생각되는 부분이나 비효율적인 부분은 과감히 생략 빅데이터 분석 기획빅데이터의 이해- DIKW 피라미드 - Data(데이터): 객관적 사실 - Information(정보): 데이터간 연관관계&의미도출 - Knowledge(지식): 정보를 구조화&일반화 - Wisdom(지혜): 깊은이해 -> 창의적 아이디어- 바이트 크기: KMGT PEZY(페타, 엑사, 제타, 요타)- 빅데이터 특징: 3V - 5V - 7V (순서대로 추가) - Volume(규모), Variety(다양성), Velocity(속도) - Veracity(신뢰성), Value(가치) - Validity(정확성) Volatility(휘발성)- 빅데이터 유형: 정형 데.. 이전 1 2 다음 목록 더보기