품목정보
발행일	2014년 09월 05일
쪽수, 무게, 크기	228쪽 \| 392g \| 15021014mm
ISBN13	9791195247905
ISBN10	1195247907

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DAY 01. SQL의 개요 story·인문학도 김 대리, 데이터베이스에 입문하다 01 데이터베이스란? ■ 데이터베이스(Database)의 정의 ■ 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 특성 ■ SQL 사용을 위해 필요한 데이터베이스 용어 02 SQL이란? ■ SQL의 개요 ■ SQL의 종류 03 SQL의 활용 ■ 빅 데이터의 세상 ■ 빅 데이터 시대의 SQL 활용 김·대·리·의 실습~! DAY 02. SQL의 기초 story·인문학도 김 대리, SQL의 기초에 첫 발을 내딛다 01 데이터 가져오기 ■ 지정한 열 가져오기 ■ 모든 열 가져오기 02 데이터 정렬하기 ■ 한 가지 열로 데이터 정렬하기 ■ 여러 가지 열로 데이터 정렬하기 ■ 오름차순으로 데이터 정렬하기 ■ 내림차순으로 데이터 정렬하기 김·대·리·의 실습~! DAY 03. SELECT문에 추가적으로 필요한 키워드 story·인문학도 김 대리, SELECT문 마스터를 위해 추가 개념을 배우다 01 SELECT문에서 많이 사용되는 키워드 ■ DISTINCT 키워드 ■ ALLIAS(별칭) 김·대·리·의 실습~! DAY 04. WHERE 조건절을 활용한 데이터 조건 주기 story·인문학도 김 대리, WHERE 조건절을 이용한 데이터 추출을 배우다 01 WHERE 조건절에 대해 알아보기 ■ 숫자 및 문자/날짜형 데이터 필터링 ■ 비교/산술연산자 ■ NULL값의 처리 김·대·리·의 실습~! DAY 05. 논리연산자를 활용한 데이터 조건 주기 story·인문학도 김 대리, WHERE 조건절에 두 개 이상의 조건을 주는 방법을 배우다 01 논리연산자 AND, OR 알아보기 ■ AND 연산자 ■ OR 연산자 02 논리연산자 IN, NOT IN 알아보기 ■ IN 연산자 ■ NOT IN 연산자 김·대·리·의 실습~! DAY 06. 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 조건 주기 story·인문학도 김 대리, 비정형 데이터 추출을 배우다 01 텍스트 마이닝(Text mining) ■ LIKE 연산자를 활용한 필터링 ■ 필드 결합하기 ■ 공백 제거하기 김·대·리·의 실습~! DAY 07. 기본 함수 배우기 story·인문학도 김 대리, 기초 함수를 배우다 01 문자/숫자/날짜 함수 배워보기 ■ 문자 함수 ■ 숫자 함수 ■ 날짜 함수 김·대·리·의 실습~! DAY 08. 함수 활용하기 story·인문학도 김 대리, 다양한 함수를 배우다 01 숫자 데이터 요약하기 ■ COUNT 함수 ■ SUM, AVG, MAX, MIN, STDENV, VARIANCE 함수 02 조건문 이해하기 ■ CASE WHEN 문장 김·대·리·의 실습~! DAY 09. 데이터의 그룹화, 필터링 story·인문학도 김 대리, 데이터를 그룹화한, 심도 있는 데이터 분석 방법을 배우다 01 데이터의 그룹화 02 그룹화된 데이터의 필터링 김·대·리·의 실습~! DAY 10. 테이블 합치기 story·인문학도 김 대리, 두 개 이상의 테이블을 합치는 데이터 분석 방법을 배우다 01 열(Column) 합치기 ■ 내부 조인 ■ 외부 조인 02 행(Row) 합치기 ■ UNION 연산자 ■ UNION ALL 연산자 김·대·리·의 실습~! DAY 11. 하위 쿼리 story·인문학도 김 대리, 하위 쿼리를 사용하여 효율적으로 SQL 문장을 만들다 01 하위 쿼리의 이해 ■ FROM절의 하위 쿼리 ■ WHERE 조건절의 하위 쿼리 김·대·리·의 실습~! DAY 12. 데이터 및 테이블 조작 story?·인문학도 김 대리, 데이터 및 테이블을 직접 조작하다 01 데이터 조작 ■ 데이터 삽입 ■ 데이터 삭제 ■ 데이터 수정 02 테이블 조작 ■ 테이블 생성 ■ 테이블 변경 및 삭제 김·대·리·의 실습~! 부록 A - 테이블 부록 B - 인덱스

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저자 : 김지훈

연세대학교 상경대학 응용통계학과 학사 졸업하고 국제FRM(국제재무위험관리사) 자격증을 취득했다. 현재 스탠다드차타드은행 리테일고객분석부 고객분석팀 과장이다.
(신용카드·개인여신 데이터 분석 및 데이터를 활용한 타깃마케팅, 통계적 모형을 사용한 신용카드·개인여신 마케팅 모델링, 웹 로그 및 funnel 분석, 고객의 생활주기(Life cycle)별 데이터를 활용한 타깃마케팅 담당)

감수 : 김재현

성균관대학교 수학 학사
(美) 웨스턴일리노이 주립대학교 컴퓨터공학 석사
(美) 일리노이 공과대학교 컴퓨터공학 박사
(현) 성균관대학교 컴퓨터교육과 교수
(현) 한국인터넷정보학회 부회장
(현) 한국컴퓨터교육학회 부회장
(현) 이러닝학회 이사
(현) 한국산업기술평가관리원 지식경제 기술혁신 평가단 위원
KB국민은행 전산본부 CTO 역임

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장별 요약
DAY 01_SQL의 개요
데이터베이스의 전반적인 개념에 대해 살펴보고, SQL이 어떤 언어이며 어떻게 활용되는지 등에 대해서 알아본다.

DAY 02_SQL의 기초
SQL 문법은 영어 어순과 동일하고, 하나의 영어 문장을 만드는 것과 비슷하다. ‘SELECT 열 이름 FROM 테이블명 ORDER BY 열 이름’을 활용하여 데이터를 추출 및 정렬하는 방법에 대해서 알아본다.

DAY 03_SELECT문에 추가적으로 필요한 키워드
SQL의 시작과 끝은 ‘SELECT 열 이름 FROM 테이블명 WHERE 조건절’이다. 이번 장에서는 추가적으로, SELECT문에서 자주 사용하는 DISTINCT, ALLIAS 키워드에 대해 알아본다.

DAY 04_WHERE 조건절을 활용한 데이터 조건 주기
지금까지는 ‘SELECT 열 이름 FROM 테이블명’을 활용해서 데이터를 조건 없이 출력하는 방법에 대해서 배워보았다. 이번 장에서는 조건을 지정하여 테이블에서 자료를 추출하는 방법을 살펴본다.

DAY 05_논리연산자를 활용한 데이터 조건 주기
논리연산자를 이용하여 WHERE 조건절에 두 개 이상의 조건을 주는 방법에 대해 알아본다.

DAY 06_텍스트 마이닝을 활용한 데이터 조건 주기
현대사회에서는 정형화된 숫자형, 범주형 변수뿐만 아니라 비정형 데이터에 대한 관심이 증대하고 있다. 이번 장에서는 비정형 문자형 데이터를 활용한 텍스트 마이닝(Text mining)에 대해 배워본다.

DAY 07_기본 함수 배우기
함수는 SQL 사용자가 꼭 알아야 할 기능 중 하나이다. 많은 함수를 알고 있을수록 코딩을 간단하게 만들 수 있고 효과적으로 데이터를 다룰 수 있다. 이번 장에서는 기본 함수인 문자 함수, 숫자 함수, 날짜 함수에 대해서 살펴본다.

DAY 08_함수 활용하기
데이터를 요약하기 위해서는 평균, 합계, 최솟값, 최댓값 등을 계산해야 한다. 조건문을 주는 것 또한 데이터 분석 작업에서 많이 사용한다. 이러한 작업들은 SQL에서 간단한 함수를 통해 실행할 수 있다. 이번 장에서는 데이터 분석 작업에서 많이 사용하는 집계 함수 및 조건절에 대해서 알아본다.

DAY 09_데이터의 그룹화, 필터링
데이터를 요약 및 분석하여 집단 간 차이에 대해서 알아보는 경우가 많다. 특히 집계 함수를 통해 그룹 간 평균, 합계, 최댓값, 최솟값의 차이를 많이 알아보는데 GROUP BY절을 사용하여 그 결과를 쉽게 나타낼 수 있다. 이번 장에서는 GROUP BY절을 사용하여 데이터를 그룹화하는 방법에 대해 알아보고, HAVING절을 사용하여 그룹화된 데이터를 필터링하는 방법에 대해서도 배워본다.

DAY 10_테이블 합치기
하나의 테이블에서는 원하는 데이터를 모두 검색할 수 없는 경우가 많다. 이러한 경우 두 개 이상 의 테이블을 논리적으로 결합해서 데이터를 필터링하여 원하는 결과값을 출력할 수 있다. 테이블을 열로 합치거나 행으로서 합치는 두 가지 경우에 대해서 배워본다.

DAY 11_하위 쿼리
지금까지 배운 내용에 하위 쿼리 개념을 응용하면 오류를 줄이면서, 빠른 처리 속도로 SQL 문장을 만들 수 있어 훨씬 효율적이다. 이번 장에서는 하위 쿼리를 이용하는 방법을 배워본다.

DAY 12_데이터 및 테이블 조작
데이터를 삽입, 수정, 삭제하거나 테이블을 생성, 변경, 삭제하는 조작 방법에 대해 배워본다.

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