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) 그 결과가 데이터베이스에 계속 유지되어야 한다 1. 빅데이터의 특징
2. 빅데이터 분석 기술
3. 빅데이터의 표현기술
4. 빅데이터의 저장기술
5. 빅데이터의 사례
6. 빅데이터의 단점
7. 빅데이터의 미래전망
8. 데이터베이스
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빅데이터 시대이다.
사용자가 직접 제작하는 UCC등의 등장, 스마트폰의 대중화, 트위터와 같은 SNS의 발달은 Petabyte이상의 큰 데이터를 생산했고 과거 RDBMS (Relational DataBase Management System)가 개발되어 사용되었을 때와는 비교할 수 없을 정도로
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데이터를 누적해 분석하면 제품 판매량 추이를 좀 더 정확하게 예측할 수 있다. 또한 예상되는 판매량에 따라 마케팅 투자를 배분한다면 마케팅 투자수익은 급속하게 증가할 것이다. 바로 이것이 마케팅 분야에서 빅 데이터 기술을 주목하는
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Bigdata
DBMS의 특징 및 기능
1. DBMS의 특징
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1) ORACLE
❖ 전세계적으로 가장 많은 수요자 층을 확보하고 있는 제품이며 입증된 제품의 우수성이 있다.
❖ 특징
▪ SQL Compati
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데이터베이스 . (n.d.). 네이버 지식백과 https://terms.naver.com/entry.naver?docId=1082446&cid=40942&categoryId=32840.
AI, 빅데이터 시대의 데이터베이스 활용 : 그래프 데이터. (2019) .
SAMSUG SDS 김민수 애널리스트 https://terms.naver.com/entry.naver?docId=1082446&cid=40942&catego
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데이터와 스트리밍 기술의 개요
1. 멀티미디어 데이터의 특성
2. 멀티미디어 데이터베이스 관리시스템
2.1 멀티미디어 DBMS 구조
2.2 멀티미디어 데이터의 효율적 저장
3. 미디어스트리밍 기술의 발전
Ⅲ 모바일 스트리밍의 동향 및 기
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데이터베이스 마케팅관점에서의 고객세분화 5
(2) 신경망을 이용한 고객세분화 6
III. 데이터마이닝을 이용한 고객세분화 7
1. 데이터마이닝의 개요 7
2. 연구방법 9
(1) 자료의 구성 10
(2) 실험데이터의 기초 분석 10
3. 변수선정 11
(1) 성별
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대량 공용 데이터베이스의 관계형 모델
대량 데이터베이스의 미래는 기계에서 데이터가 어떻게 정렬되는 지에 대해 알려지는 것을 보호해야 한다.(대량 데이터베이스의 미래는 서버에서 데이터의 보안이 필수적이다.) 정보를 제공하는 서비
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데이터베이스를 위한 설계 방법론……………………………………4
2…2…1 객체-관계형 모델 SQL:1999………………………………………………………4
2…2…2 객체-관계형 DBMS Oracle11g……………………………………………………5
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제 1장 서론
1.1 연구배경
전 세계에서 1년간 생성된 디지털 정보의 양은 2011년에는 1.8제타바이트(ZB)였으며, 2012년에는 2.8제타바이트였다. 2012년에 생성된 데이터 2.8제타바이트는 전 세계 해변에 있는 모래알의 수인 7억 50만조의 약 4배
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데이터킹(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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데이터킹(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현황,
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한국평가데이터(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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한국평가데이터(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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한국데이터정보사회연구소사회적협동조합에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주
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베이스 관리에 대한 이해를 높이기 위해 SQL을 활용한 프로젝트에도 참여했습니다. 실제 기업의 데이터를 활용하여 데이터베이스를 설계하고, 쿼리를 작성하는 경험을 통해 데이터 관리의 중요성을 깨달았습니다. 이러한 경험들은 제가 빅데
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빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 혁신적인 기술들이 사회에 큰 영향을 미치고 있습니다. 서울대학교는 이러한 최신 기술을 적극적으로 도입하여 연구 및 학문적 성과를 높이고 있으며, 저는 이와 같은 기술 혁신을 통해 전산 시스템의 효율성을
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데이터를 관리하고 있으며, 이를 안전하게 보호하고 효율적으로 운영하는 것이 매우 중요한 기관입니다. 저는 이러한 시스템을 효과적으로 유지·개선할 수 있도록 데이터베이스 및 보안 기술을 적극적으로 활용하고, 공공 데이터를 기반으
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데이터의 구조를 파악하고 데이터 경영과 관리 및 활용 방법을 교육받았습니다.
무엇보다 데이터베이스 개론과 다양한 실험을 통해서 데이터베이스의 기초이론을 학습하고 응용
했습니다. 또한 데이터 분석론과 관련 강연을 수강하며 데이
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데이터 분석과 인공지능 기술에도 역량을 키워 4차 산업혁명 시대를 선도하는 개발자가 되고자 합니다. 풀스택 개발 역량을 바탕으로 빅데이터 분석과 머신러닝, 딥러닝 등의 최신 기술을 익혀 다양한 산업 분야에 인공지능 솔루션을 적용할
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