데이터 이해와 활용 출제기준

데이터 연관 시스템과 데이터 응용 분야로 구분되어있다.
인공지능 및 빅데이터 분야에서의 데이터 지식을 강조하고 있다.

1 데이터와 데이터베이스 이해

데이터, DB, DBMS, DB 시스템의 구성 및 역할

데이터 베이스 시스템 이해

데이터 처리 이론

• ANSI-SPARC의 3레벨 데이터베이스 아키텍처

• 데이터 독립성

  핵심 관계자

• DBA, DA의 역할

데이터베이스 종류 이해

• 관계형 데이터베이스
• 객체지향 데이터베이스
• XML 데이터베이스
• NoSQL 데이터베이스

2 데이터베이스 설계

실전, 업무적인 특징이 제일 강조되는 분야

데이터베이스 설계 및 구축 절차

개발 라이프사이클에서 개념-논리-물리적 설계에서 수행하는 내용

• 데이터 영역과 프로세스 영역을 구분하여 설계에서 수행하는 내용
• 데이터 전화, 튜닝, 관리 영역 이해

데이터 모델링

지식과 기술영역중 가장 중요

데이터 정규화

PK, FK등 무결성 관점에서 고려점 찾기

반정규화

물리 설계에 있어서 성능 관점으로 설계

• 반정규화 지식
• 반정규화 기술
• 인덱스

데이터베이스 품질과 표준화

전체 데이터 통합 및 외부에 제공 시 중요

• 단어사전, 용어사전, 도메인사전, 공통코드 등 메타정보 평가

3 데이터베이스 프로그래밍

관계 연산

• 일반 집합연산
• 순수 관계연산
• 확장된 관계대수 연산

관계 데이터베이스 언어

• DDL
• DCL
• DML

데이터베이스 질의 응용

• SQL을 DBMS에 포함하여 실행하는 부분
• 프로그래밍 언어에 포함하는 부분
• 동적으로 실행되는 SQL

4 데이터베이스 운영

DBA 직무자의 관점에서 지식과 기술 부분이 출제

동시성 제어

• 트랜잭션의 개념과 특징
• 병행 제어 이론
• 교착상태
• 격리 수준(트랜잭션을 방해 받지 않고 실행하는 수준)

데이터베이스 복구

• 데이터베이스 장애 개념 및 유형
• 데이터베이스 복구 지식 및 방법
• 데이터 백업 방법

5 데이터 분석 및 응용 이해

데이터 분석 이해

• 데이터웨어하우스의 개념과 특징
• ETL
• OLAP(온라인 분석처리)의 개념과 특징
• 데이터마이닝 알고리즘

빅데이터 이해

빅데이터 관련기술

• 정형데이터, 비정형데이터, 반정형데이터 특징 비교
• 하드웨어, 소프트웨어 구성 학습
• 통계 분석 및 자연어 처리

NoSQL

• NoSQL의 개념
• Basically Available, Soft-Statem Eventually Consistent (BASE) 이론
• NoSQL의 분류 및 설계 방식

인공지능 이해

• 인공지능 개념
• 기계학습 유형 (지도, 비지도, 강화)
• 딥러닝 개념 및 알고리즘 유형 (CNN, DNN, RNN 등)