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    Git & GitHub Page
    Certificates/T academy

    Git & GitHub Page

    Git & GitHub Page 2021/02/21 수료 후기 Git의 개념과 GitHub의 사용법 및 기본 명령어에 대해 다루고 GitHub Page로 블로그 만들기 등 GitHub Page 활용 방법에 대해 알아볼 수 있는 강의. Github Page 블로그 만드는 데 도움이 많이 됨(결국 티스토리로 옮겼지만..)

    Python을 활용한 데이터분석 기초
    Certificates/T academy

    Python을 활용한 데이터분석 기초

    Python을 활용한 데이터분석 기초 2021/02/22 수료 후기 빅데이터/데이터 과학/데이터 분석의 정의와 Jupyter Notebook 환경에 대해 이해하고, 빅데이터 처리 및 시각화에 활용되는 Python 라이브러리 (pandas,matplotlib, seaborn 등) 사용방법에 대해 알아보는 수업. 간결하고 핵심적임.

    모두를 위한 파이썬 (PY4E)
    Certificates/Edwith(Boostcourse)

    모두를 위한 파이썬 (PY4E)

    PYthon for Everyone 2021/02/17 수료 후기 파이썬 문법 및 주요 개념들을 빠르게 정리하기에 좋음. 파이썬 강좌로 전세계에서 손에 꼽힐 정도로 유명한 만큼 강의력이 매우 뛰어나신 듯함. 파트너 기업과 함께 설계하고, 7만명이 선택한 인증 교육 Connect Foundation by Naver www.boostcourse.org

    Kaggle 실습으로 배우는 데이터 사이언스
    Certificates/Edwith(Boostcourse)

    Kaggle 실습으로 배우는 데이터 사이언스

    Learning Data Science With Kaggle Practice 2021/03/02 수료 후기 간단한 머신러닝 알고리즘과 시각화를 통해 데이터 인사이트를 찾아보는 연습을 하기에 좋음. Kaggle을 비롯한 여러 데이터 분석 경연대회에 참여하기 위한 기반을 다질 수 있음. 파트너 기업과 함께 설계하고, 7만명이 선택한 인증 교육 Connect Foundation by Naver www.boostcourse.org

    Fundamentals of Data Science With Python
    Certificates/Edwith(Boostcourse)

    Fundamentals of Data Science With Python

    파이썬으로 시작하는 데이터 사이언스 2021/05/24 수료 후기 전처리부터 시각화까지 데이터 분석의 전반적인 내용을 빠르게 훑어볼 수 있었다. 데이터 분석을 위한 라이브러리(pandas, seaborn 등) 연습에 좋음. 실생활 데이터를 활용함(서울 종합병원 분포, 건강검진 데이터, K-Beauty 온라인 판매 분석 등) 파트너 기업과 함께 설계하고, 7만명이 선택한 인증 교육 Connect Foundation by Naver www.boostcourse.org

    [MIT] 데이터 사이언스 기초
    Certificates/Edwith(Boostcourse)

    [MIT] 데이터 사이언스 기초

    [MIT] Introduction to Computational Thinking and Data Science 2021/06/02 수료 후기 데이터 과학이라는 분야를 시작하기 위한 알고리즘과 통계학 그리고 기계학습의 내용을 조금씩 나눠서 다루고 있으며, 프로그래밍 실습보다는 문제 해결방법에 대해서 집중적으로 다룸. 본격적인 데이터 과학 분야에 진입하기에 앞서, 해당 분야를 배우기 위해서는 어떤 것을 더 학습해야 하는지 파악할 수 있는 강의. 깊이가 많이 깊진 않지만 데이터 과학에 필요한 여러 분야를 거시적으로 느껴볼 수 있음. 파트너 기업과 함께 설계하고, 7만명이 선택한 인증 교육 Connect Foundation by Naver www.boostcourse.org

    [MIT] Data Science - 15. Statistical Sins and Wrap Up
    Data Science, ML/MIT- Introduction to Data Science

    [MIT] Data Science - 15. Statistical Sins and Wrap Up

    Introduction to Computational Thinking and Data Science (6.0002, Fall 2016) Introduction to Computational Thinking and Data Science 6.0002 is the continuation of 6.0001 Introduction to Computer Science and Programming in Python and is intended for students with little or no programming experience. It aims to provide students with an understanding of the role computation can play in sol ocw.mit.e..

    [백엔드 기초] 7. DB Parallelization
    Web/Backend

    [백엔드 기초] 7. DB Parallelization

    Scale up vs Scale out Scale up vs Scale out 구분 Scale up Scale out 명칭 스케일업 스케일아웃 관점 서버의 하드웨어 성능을 높이는 것 서버의 수를 증가 설명 · 보통 말하는 업그레이드 · CPU 클럭 속도, 코어 수 나 메모리 그리고 하드디스크 등 서버자원을 추가하여 처리능력을 향상시키는 방식. · 기존 스토리지에 필요한 만큼의 용량 증가 · 동일한 서버/DBMS를 병렬로 구축 · 용량과 성능 요구조건에 맞추기 위해 node단위 (스토리지)로 증가되고 하나의 시스템처럼 운영 · 서버의 수를 증가시켜서 처리능력을 향상시키는 방식 · 여러 대의 서버를 하나의 시스템으로 인식시키는 방법 비용 · 컨트롤러나 네트워크 인프라 비용은 별도로 발생하지 않고 디스크만 추..

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