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데이터모델과SQL SQLD시험준비
목차
1. 데이터 모델 개요
2. 관계형 데이터베이스의 이해
3. SQL 기본 문법과 활용
4. SQLD 시험 주요 유형 분석
5. 실전 문제 풀이 전략
6. 시험 준비 팁 및 학습 방법
데이터모델과SQL SQLD시험준비
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데이터 모델과 성능
1) 성능 데이터 모델링의 개요
2) 정규화와 성능
3) 반정규화와 성능
4) 대량 데이터에 따른 성능
5) 데이터베이스 구조와 성능
6) 분산 데이터베이스와 성능
제3장 SQL 기본
1) 관계형 데이터베이스 개요
2) DDL(DATA DEFINIT
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의하여 실습평가와 시험 평가가 있다.
5. 과정별 수강자 명단과 수료증을 출력한다.
6. 교육과정별 통계분석과 교육 수료자에 대한 조회를 한다. 1. 데이터베이스
2. 관계형 데이터모델
3. 정규화(Normalization)
4. RDB구조 튜닝
5. 실습
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[건국대학교] 데이터베이스 시험정리
목차
1. 데이터베이스 개념
2. 데이터 모델
3. 관계형 데이터베이스
4. SQL 기본문법
5. 데이터베이스 설계
6. 트랜잭션과 동시성 제어
[건국대학교] 데이터베이스 시험정리
1. 데이터베
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2023년 SQLD 기초부터 핵심까지 요약정리
목차
1. 데이터 모델링의 이해
2. 데이터 모델과 성능
3. SQL 기본
4. SQL 활용
5. SQL 최적화 기본 원리
1. 데이터 모델링의 이해
데이터 모델링은 데이터베이스를 설계하고 구축하는 과정에
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시험준비 과열방지
3. 새로운 승진 제도의 제안
가. BSC의 발전
나. 균형의 개념
다. 성과평가 지표
라. 성과중심의 관리체계 모델로서의 BSC
마. 타회사의 BSC 도입 사례
제3절. 교육훈련에 관한 고찰
1.
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시험결과 .............................. 23
제 5 장 결 론 .................................................... 26
참고문헌 ................................................... 27
부록 ..................................................... 28
그 림 목 차
[그림 1] 현재 상용화 되어 있는 대
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모델에 맞는 eCRM 구축 실행 가이드 " 거름
2. "송현수 "CRM 경영혁명 " 새로운 제안
3. 송현수, 「e-CRM 구축과 운용 전략」, 새로운 제안, 2001
4. 이유재 “서비스마케팅”
5. 최정환, 이유재 "죽은 CRM과 살아있는 CRM", 2001
6. 삼성경제연구소 (2000.9) "인
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모델에 맞는 eCRM 구축 실행 가이드」 2001 거름
☞ 송현수 「CRM 경영혁명」 2002새로운 제안
☞ 송현수 「e-CRM 구축과 운용 전략」 2001 새로운 제안
☞ 이유재 「서비스마케팅」 2004 학현사
☞ 최정환, 이유재 「죽은 CRM과 살아있는 CRM」 2001 한언
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1. 조직 구성 9
2. 분석 9
3. 설계 10
4. 구축 12
5. 구현 13
6. 프로토타이핑(Prototyping) 13
7. 데이터변환(Data Conversion) 13
8. 시스템 평가 13
Ⅵ. ERP(전사적자원관리)의 도입 14
Ⅶ. 향후 ERP(전사적자원관리)의 전망 15
Ⅷ. 결론 18
참고문헌 18
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데이터 분석 프로젝트를 수행했고, 이 과정에서 고객 만족도를 15% 향상시키는 성과를 거두었습니다. 이후 금융권 인턴십에서는 고객 데이터를 체계적으로 분석하여 신용평가모델을 개발했고, 이 모델은 직전 연도 대비 신용등급 부실율을 8%
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준비 과정을 통해 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 의류 산업의 문제를 해결하는 일에 깊은 흥미를 갖게 되었으며, 실제 산업 현장에서 의미 있는 성과를 만들어내고 싶은 열망이 더욱 강해졌습니다. 한국의류시험연구원에서 제공하는
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데이터를 통해 문제를 발견하고 해결책을 제시하는 과정을 체득하였으며, 앞으로도 데이터 분석 역량을 지속적으로 강화하여 회사의 전략적 의사결정에 기여할 준비가 되어 있습니다. 1. 본인의 데이터 분석 경험과 성과에 대해 구체적으
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모델 구축과 비정형 데이터 분석 영역에서 기여할 수 있습니다. Python, SQL, R 기반 분석 경험이 풍부하며, 실제 데이터로 인사이트를 도출하고 시각화하는 보고서 구성에도 익숙합니다. 빠른 적응과 실행력으로 실무에 바로 기여할 준비가 되어
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모델, 통계분석 기법 등을 학습하며 관련 지식을 체계화하였고, 실전 사례로 생명보험 손해율 개선 프로젝트에 참여하여 기존 손해율 15%에서 10%로 낮추는 성과를 이끌어냈습니다. 보험 상품 설계 분석에서도 시장 데이터를 분석하여 다양한
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