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# 정보 요구사항 생명주기 (수/분/상/검)

정보 요구사항 수집

  • 사용자의 정보 요구사항을 수집하는 단계.
  • 사용자 면담, 관련 문서, 설문, 워크샵, 현행 시스템 분석 등을 통해서 수집.

정보요구사항 분석 및 정의

  • 사용자로부터 수집된 정보 요구사항을 정리.
  • 방법론에서 제시하는 다양한 기법을 이용, 분석 및 정의

정보 요구사항 상세화

  • 정보 요구사항의 개별 사항을 상세히 분석 및 기록
  • 정보 요구사항이 시스템에 정확히 반영될 수 있도록 상세히 작성한다.

정보 요구사항 검증

  • 사용자의 정보 요구사항을 비즈니스 관점, 조직 관점, 애플리케이션 관점과 상관분석을 통해 누락 없이 반영되었는지 검증.
상관분석이란?

도출된 정보 요구사항을 다른 영역과 비교분석하는 방법.

이를 통해서 정보 요구사하이 완전하고 효거ㅏ적으로 도출되었는지 파악한다.
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# 데이터베이스

  • 여러 사람이 공유하고 사용할 목적으로 컴퓨터 시스템에 전자적 방식으로 저장된 구조화된 정보 또는 데이터의 체계적인 집합.
  • 자료를 구조화하여 중복을 없애고 효율적인 처리를 할 수 있도록 관리된다.
  • 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) : 데이터베이스를 관리 및 제어하고, 다수의 사용자가 데이터베이스 내의 데이터에 접근하여 이용할 수 있도록 해주는 소프트웨어.
  • 데이터베이스 유형 : 계층형, 네트워크형, 관계형, 객체 지향형, 객체 관계형, NoSQL, NewSQL 등 존재.
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# UNION, UNION ALL

## UNION (DISTINCT)

  • 쿼리문1, 2에 Union 진행 시 쿼리 결과를 합침 (이때 중복된 row 제거)

## UNION ALL

  • 쿼리문1, 2에 UnionAll 진행 시 쿼리 결과를 합침 (중복 row 그대로 표시 -> UNION 보다 빠름)
1. Union (Distinct)
쿼리문1
Union
쿼리문2


2. UnionAll
쿼리문1
UnionAll
쿼리문2

 

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# 데이터분석 준전문가 (ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional)

  • 데이터분석 준전문가는 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 의미.
  • 데이터분석 준전문가의 직무 : 데이터 기획 / 데이터 분석

## ADsP 시험 과목 및 내용

1. 데이터 이해 데이터의 이해 데이터와 정보
데이터베이스의 정의와 특징
데이터베이스 활용
데이터의 가치와 미래 빅데이터의 이해
빅데이터의 가치와 영향
비즈니스 모델
위기 요인과 통제 방안
미래의 빅데이터
가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 빅데이터분석과 전략 인사이트
전략 인사이트 도출을 위한 필요 역량
빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
2. 데이터분석 기획 데이터분석 기획의 이해 분석 기획 방향성 도출
분석 방법론
분석 과제 발굴
분석 프로젝트 관리 방안
분석 마스터 플랜 마스터 플랜 수립
분석 거버넌스 체계 수립
3. 데이터분석 통계분석 통계학 개론
기초 통계분석
다변량 분석
시계열 예측
정형 데이터 마이닝 데이터 마이닝 개요
분류분석(Classification)
군집분석(Clustering)
연관분석(Association Analysis)

## 출제 문항 및 배점

  • ADsP의 경우 필기시험 진행
  • 총 문항수 : 50문항 (객관식 40문항 / 단답형 10문항)
구분 과목명 문항수 배점 시험시간
객관식 단답형 객관식 단답형
필기시험 데이터 이해 8 2 80점
(각 2점)
20점
(각 2점)
90분
(1시간 30분)
데이터분석 기획 8 2
데이터분석 24 6
100점
  • 합격기준 : 총점 60점 이상
  • 과락기준 : 과목별 40% 미만 취득.

## 준비물

 

ADsP 데이터 분석 준전문가(2021):합격을 위한 완벽 요약집

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