Programming

2021 정보처리기사 실기 2회 합격 후기

최근에 2021년도 정보처리기사 실기 2회차를 보고 오늘 합격자 발표날이기에 찾아서 확인해봤는데 생각보다 높은 점수.. 85점으로 합격했네요 프로그래밍/정보처리 분야 전공자라면 책을 한 두번 훑어보는 정도로 합격할 수 있을 정도로 점점 더 쉬워지고 있는 추세입니다(3번이나 도전해서 잘 압니다...흑) C언어, Java, Python 이 3가지의 코딩 문제는 필수적으로 출제가 되고 비중은 약 30~40퍼 정도 되는 것 같습니다. 상속과 for문과 같은 반복문, C언어의 포인터, Python의 문자열과 배열의 사용방법에 대해 잘 알고 계시면 문제 없을 거라 생각합니다. 그 외로 비중이 높은 곳은 데이터베이스 관련 문제입니다! 쿼리문에 대한 문제가 1~2개 정도 무조건 적으로 출제가 되니 Create, Upd..

Maria DB cent os home 경로에 설치하기

현재 /home/database/mariadb 라는 절대 경로에 mariadb 10.3을 설치를 한다는 것을 배경으로 정리한다. 만약 yum 패키지를 이용해 mariadb를 설치했다면 아래 명령어를 따라 관련된 파일을 전부 삭제해준다. yum remove mariadb* mariadb-server rm -rf /etc/my.cnf rm -rf /var/log/mysql rm -rf /var/lib/mysql 해당 경로로 들어가서 mariadb, mysql과 비슷한 느낌의 파일이 있다면 전부 삭제해준다. 1. maria db tar gz 다운 받기 wget -O mariadb.tar.gz https://downloads.mariadb.com/MariaDB/mariadb-10.3.30/bintar-linux..

2021 정보처리기사 실기 2회 가채점(문제 및 후기)

출처는 http://dumok.net/ 두목넷입니다. 이번에 7월 10일날 실시된 정보처리기사 실기 2021년 제2회를 보고 왔습니다. 저는 필기를 82점인가 붙고, 실기는 이번에 3번째 트라이를 하는 시험이었습니다.(작년에 55점, 58점 ㅠㅠㅠ...) 이번에는 꼭 붙길 바라면서 공부를 했었는데, 가채점 결과를 보니 놀랍게도 70~80점 사이가 나오는 것 같더군요! 전체적인 총평을 하자면 현직 개발자인 저에게는 꽤나 난이도가 낮은 시험이었습니다. 쿼리문과 프로그래밍 언어 문제가 8문제 가량 출제가 되니 거의 40점은 먹고 들어갈 수 있는 이유도 있지만, 이번 시험에서는 서술형이 1문제 밖에 출시가 되지 않았고, 나머지는 주관식이기도 한데 보기를 주고 고르라는 문제가 3개 정도 있었습니다!! 또 문제 1..

2021 정보처리기사 실기 요약(전체)(20210709 수정)

2021 시나공 정보처리기사 책을 참고로 작성하고 있습니다. 요약 내용이 추가될 때마다 수정하고 있습니다. 필자는 이번에 3번 째 정보처리기사 실기를 보는데...(지난 번에는 58점으로 떨어짐 ㅠㅠ) 매번 나왔었던 부분이나, 애매하게 알았던 부분 등 꼭 필요한 요소들만 요약해서 정리하고 있습니다. 내용이 상당히 깁니다. 제 기준 대로 별표를 붙혔고, 5점은 꼭 숙지하시고, 4점 이상인 부분은 서술형으로도 쓸 수 있게 잘 외우셔야 합니다. * 필자는 2021 2회차 실기에 85점으로 합격했습니다. 감사합니다! 요구사항 설계 및 개발 프로세스 모듈 ★★ 공통 모듈 : 기능을 분할하고 추상화하여 성능 향상 및 유지보수를 효과적으로 하기 위한 공통 컴포넌트 구현 기법 모듈 : 하나의 소프트웨어 또는 하드웨어 단..

제 2회 빅데이터분석기사 필기 후기

4월 17일 날 보았던 빅데이터분석기사 필기 시험 결과입니다. 아.. 네.. 참혹하게도 떨어졌어요 사실 그렇게 아쉽지도 않은게 공부를 많이 안했거든요. 저는 전공이 소프트웨어 공학 전공인데, 요즘 트렌드가 빅데이터, 인공지능이어서 관심이 생겨가지고 시험 준비를 해보았는데, 더 많이 공부를 할 걸 그랬나봐요. 시험을 보고서 느낀 점은 시험 문제들이 그렇게 난이도가 높지 않았다는 것이었습니다. 충분히 3주에서 4주 정도 2시간 씩만 공부하면 충분히 통과할만한? 그런 난이도였어요. 하지만 빅데이터 분석이라는 종목이 사실 통계학적인 부분이 많이 접목이 되어있다보니 분산이라던가, 표준편차, 잔차 등 이런 통계학 용어에 대해 이해하는게 전공이 아니다보니 굉장히 어려웠어요. 그래서 그런지 공부 효율도 영 안잡혔던 그..

[RDF4J] 설치 및 사용법

1. RDF4J 설치 방법 https://rdf4j.org/download/#rdf4j-35 링크 접속 1) RDF4J 3.6.3 SDK를 다운로드 2) 압축 파일 해제 3) .war 파일 Eclipse로 Import 2. Tomcat Server 8.0 설치 현재 테스트한 톰캣 버전은 8.0.36 버전이다. # 톰캣 서버에 꼭 rdf4j-server와 rdf4j-workbench 2개의 .war 파일이 동작해야 정상적으로 동작한다. 3. RDF4J 서버와 워크벤치 가동 http://localhost:8080/rdf4j-workbench/ 링크를 통해 워크벤치 웹페이지에 접속해본다. 위 워크벤치에서 Repository를 자유롭게 생성할 수 있고, Repository에 RDF와 같은 Triple을 업로드하..

[MySQL] 파티셔닝 자동화 프로시저 코드

MySQL 데이터베이스 테이블을 파티셔닝 할 일이 생겨서 프로시저로 작성하고, 이벤트 스케쥴러를 통해 매일 매일 실행시키는 것으로 자동화를 진행해보았습니다. 완전한 자동화이긴한데 처음에 설정을 해주어야 하는 것이 있습니다. 프로시저 동작 조건 1. 파티셔닝할 테이블에서 PK를 DateTime 컬럼으로 설정해주어야 합니다.(추가적인 PK가 있어도 무관) 즉, 날짜를 기준으로 Range 파티셔닝을 진행하니 날짜 컬럼이 있어야 합니다. 2. 그리고 프로시저를 동작시키기 전에 pFuture라는 파티션이 있어야 합니다. ALTER TABLE `His_Ai` PARTITION BY RANGE( to_days(his_time)) ( PARTITION pFuture VALUES LESS THAN MAXVALUE ); ..

[InfluxDB] 설치 및 사용법

[InfluxDB] 설치 및 사용 방법 1. InfluxDB란 TSDB(시계열 데이터베이스; Time Series Database)로 이루어진 데이터 베이스다. 시계열 데이터는 즉 시간과 값이 한 쌍을 이루는 데이터인데, 시간에 따라 순차적으로 저장하고 서비스하는 시스템이 바로 이 TSDB이다. 스마트 팩토리와 빅데이터가 등장하면서 데이터에 대한 가치가 높아지고, 데이터를 가공하고 처리하는 기술이 중요해졌는데, 특히 수많은 센서들로부터 나오는 센서 데이터 즉, 실시간으로 변화하는 데이터를 처리하는데 용이한 데이터베이스가 필요해졌다. 이런 실시간 데이터는 수 초 단위로 쌓이게 되고, 이 수많은 데이터를 처리하기에는 기존의 RDBMS, 관계형 데이터베이스로는 한계가 생기기 시작했다. 관계형 데이터베이스로 시..

[MySQL] 파티셔닝 개념 및 사용법

MySQL 데이터베이스 파티셔닝 1. 개념 논리적인 데이터 element들을 다수의 entity로 쪼개는 행위이며, 큰 테이블이나 인덱스를 관리하기 쉬운 Partition이라는 작은 단위로 물리적으로 분할하는 것을 말합니다. 2. 성능 특정 DML과 Query의 성능을 향상시키고, 주로 데이터가 실시간으로 쌓이는 데이터베이스 환경에서 효율적이다. 특히 Full Scan에서 데이터의 접근 범위를 줄여 성능 향상을 가져올 수 있습니다. 물리적인 파티셔닝으로 인해 전체 데이터의 훼손 가능성이 줄어들며, 각 파티션 별로 독립적으로 백업하고 복구할 수 있습니다. 다만, 테이블 간 Join이 일어날 경우 비용이 증가하며 테이블과 인덱스를 별도로 파티셔닝 할 수는 없습니다. 3. 종류 기본적으로 파티셔닝은 수평 분할..

[빅데이터분석기사 필기 요약] 1장 빅데이터 분석 기획 - 데이터 분석 계획(1)

[빅데이터분석기사 필기 요약] 1장 빅데이터 분석 기획 - 빅데이터 기술 및 제도(1) 1. 분석 문제 정의 1) 분석 문제의 의미 과제는 처리해야할 문제이며, 분석은 과제와 관련된 현상이나 원인, 해결방안에 대한 자료를 수집 및 분석하여 의사 결정에 활용하는 활동이다. 문제라는 것은 기대 상태와 현재 상태를 동일한 수준으로 맞추는 과정이다. 이 과정에서 제약조건을 파악하고, 잠재 원인을 진단하고 관련된 데이터를 수집, 가공, 분석하는 활동을 수행한다. 하향식 접근 방식과 상향식 접근 방식을 반복적으로 수행하면서 상호보완하여 분석 과제를 발굴한다. 과제 발굴 이후 분석 과제 정의서 산출물을 작성한다. 2) 하향식 접근 방식 - 하향식 접근 방식의 개념 하향식 접근 방식은 분석과제가 정해져 있고 이에 대한..