동호다찌

✅ 소개 리눅스로 운영되는 전세계 80%이상의 스마트폰, 70%이상의 클라우드 서버, 세계 상위의 500대 슈퍼컴퓨터를 비롯해서 5세대 이동통신(5G), 사물인터넷(IoT), 드론, 자율주행차 등 미래성장동력 분야에서 다양한 응용기반기술에 토대가 되는 자격종목으로 리눅스 기반 시스템의 관리능력을 평가하는 1급 자격과 리눅스 운영시스템의 프로그램 사용능력을 평가하는 2급 자격으로 구분된다. 리눅스마스터 1, 2급은 NCS(국가직무능력표준) 등을 바탕으로 SW기술자의 체계적 역량 가이드라인 ITSQF(IT분야역량체계)의 IT시스템관리자(L5, L3)로 인정한다. ✅ 자격종류 자격구분 : 공인민간자격 등록번호 : 2008-0268 공인번호 : 과학기술정보통신부 제2022-02호 ✅ 시험과목 검정과목 차수 검정..

1절 마스터 플랜 수립 프레임 워크 1-1. 분석 마스터 플랜 수립 프레임워크 분석 마스터플랜은 분석 대상이 되는 과제를 도출하고, 우선순위를 계산하여 세부 이행 계획을 수립하는 로드맵을 작성하는 것을 의미한다. 또한 분석 로드맵상의 과제가 잘 수행되기 위하여 분석 거버넌스의 체계를 수립하는 것을 의미한다. 수행 과제 도출 및 우선순위 평가 1. 우선 순위 평가 방법 및 절차 정의된 데이터 과제에 대한 실행순서를 정하는 것이며 우선순위 평가 기준에 따라 평가하여 적용 순위를 조정해 최종확정한다. 2. 일반적인 IT프로젝트의 우선순위 평가 예시 우선순위 평가를 위해 전략적 중요도, 실행 용이성 등 기업에서 고려하는 중요 가치 기준에 따라 우선순위 기준을 수립하여 평가한다. 3. ROI 관점에서 빅데이터의 ..

1절 분석 기획 방향성 도출 1-1. 분석 기획의 특징 분석 기획이란? 실제 분석을 수행하기 전, 과제 정의 및 관리 방안을 사전에 계획하는 작업 어떠한 목표를 달성하기 위해, 어떤 데이터를 가지고, 어떤 방식으로 수행할지에 대한 계획 수립 데이터 사이언티스트의 역량? 수학, 통계학적 지식 및 정보기술뿐만 아니라 해당 비즈니스에 대한 이해와 전문성을 포함한 3가지 영역에 대한 고른 역량과 시각이 필요하다. Math&Statistics Information&Technology Domain&Knowledge 1-2. 분석 대상과 방법 분석은 대상과 방법에 따라 4가지로 나뉜다. 최적화 Optimization 솔루션 Solution 통찰 Insight 발견 Discovery - 분석 대상 알고 있음 O - 분..

1절 빅데이터 분석과 전략 인사이트 1-1. 빅데이터 열풍과 회의론 빅데이터 열풍은 "빨리 끓어 오른 냄비가 빨리 식는다."는 일종의 거품현상을 우려하는 시선도 있기에 빅데이터 분석에서 찾을 수 있는 수많은 가치들을 제대로 발굴해 보기도 전에 그 활용 자체를 사전에 차단해 버릴 수 있다. 1-2. 빅데이터 회의론의 원인 및 진단 1. 투자 효과를 거두지 못했던 과거의 CRM(고객관계관리)와 같은 프로젝트들 2. 빅데이터의 성공 사례라고 하는 것들이 실제 빅데이터가 아닌 단순 데이터 분석 프로젝트인 경우가 많았음 참고로, 한때 CRM만 구축하면 모든 문제들이 해결이 된다라는 붐이 일어난 적이 있었다. 하지만 대다수 프로젝트들은 큰돈으로 CRM을 구축하고 대부분 실패하게 되었는데 사실 빅데이터도 이미 비슷한..

1절 빅데이터의 이해 1-1. 빅데이터 관점에 따른 정의 빅데이터는 관점에 따라 3가지로 정의한다. 3V(volume, variety, velocity)로 요약되는 데이터 자체의 특성 변화에 초첨을 맞춘 좁은 범위 데이터 자체뿐 아니라 처리, 분석 기술적 변화까지 포함되는 중간 범위 인재, 조직 변화까지 포함한 넓은 관점에서의 빅데이터에 대한 정의 3V 양 (vloume) : 데이터의 규모 측면 (센싱데이터, 비정형데이터) 다양성 (variety) : 데이터 유형과 소스 측면 (정형, 비정형데이터 ) 속도 (velocity) : 데이터 수집과 처리 측면 (원하는 데이터의 추출 및 분석 속도) 4V 가치(value), 진실성 (veracity), 정확성(validity), 휘발성(volatility) * ..

1절 데이터와 정보 1-1. 데이터의 정의와 특성 데이터의 정의 데이터는 추론과 추정의 근거를 이루는 사실이다. 데이터는 단순한 객체로서의 가치뿐만 아니라 다른 객체와의 상호관계 속에서 가치를 갖는 것으로 설명되고 있다. 데이터의 특성 존재적 특성 : 객관적 사실 당위적 특성 : 추론, 예측 전망, 추정을 위한 근거 1-2. 데이터의 유형 구분 형태 예시 특징 정성적 데이터 언어, 문자 등 회사 매출이 증가함 등 저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모됨 정량적 데이터 수치, 도형, 기호 등 나이, 몸무게, 주가 등 정형화된 데이터로 비용 소모가 적음 정성적 데이터 - 비정형 데이터이며 주관적인 내용으로 통계분석이 어렵다 정량적 데이터 - 정형 데이터이며 객관적인 내용으로 통계분석이 용이하다. 1-3. 지..

ADsP란 데이터분석 준전문가(ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional)란 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터분석 기획 및 데이터분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 말한다. 데이터분석 준전문가의 직무 데이터 기획 비즈니스 목표 달성을 위해 내부 업무 프로세스를 기반으로 다양한 분석기회를 발굴하여 분석의 목표를 정의하고, 분석대상 도출 및 분석 결과 활용 시나리오를 정의하여 분석과제를 체계화 및 구체화하는 빅데이터분석과제 정의, 분석로드맵 수립, 성과 관리 등을 수행한다. 데이터분석 분석에 대한 요건을 구체적으로 도출하고, 분석과정을 설계하고, 요건을 실무담당자와 합의 하는 요건정의, 모델링, 검증 및 테스트, 적용 등을 수행한다. ADsP 시험 주..

제6 장 테스트 지원 도구 테스트 지원 도구 테스트 도구 고려 사항 테스트 도구의 분류 테스트 자동화의 효과와 리스크 테스트 실행 및 테스트 관리 도구 고려 사항 도구의 효과적인 사용 도구 선택의 주요 원칙 도구 도입을 위한 파일럿 프로젝트 도구 성공 요인 테스트 지원 도구 테스트 도구 고려 사항 테스트 도구는 하나 이상의 테스팅 활동을 지원하는 데 사용할 수 있으며, 다음과 같은 종류가 있다. 테스팅에 직접 사용하는 도구 (예: 테스트 실행 도구, 테스트 데이터 준비 도구) 요구사항, 테스트 케이스, 테스트 프로세스, 자동 테스트 스크립트, 테스트 결과, 테스트 데이터, 결함을 관리하고, 테스트 실행 보고와 모니터링을 지원하는 도구 분석과 평가에 사용하는 도구 테스팅을 지원하는 모든 도구 (이런 의미에..

제5 장 테스트 관리 테스트 조직 독립적인 테스팅 테스트 관리자 및 테스터의 역할 테스트 계획과 추정 테스트 계획의 목적과 내용 테스트 전략과 테스트 접근법 시작 조건과 종료 조건 (준비의 정의와 완료의 정의) 테스트 실행 일정 테스트 노력에 영향을 미치는 요소 테스트 추정 기법 테스트 모니터링과 제어 테스팅의 사용하는 메트릭 테스트 보고의 목적, 내용, 독자 형상 관리 리스크와 테스팅 리스크의 정의 제품 및 프로젝트 리스크 리스크 기반 테스팅과 제품 품질 결함 관리 테스트 조직 독립적인 테스팅 개발자가 아닌 전문 테스터가 하는 테스팅(조직에 따라 독립성 수준이 달라짐) 테스트 독립성의 잠재적 이점 독립적인 테스터는 그들이 가지고 있는 다양한 배경, 기술적인 관점, 성향이 달라 개발자와는 다른 유형의 장..

제4 장 테스트 기법 목차 테스트 기법의 종류 테스트 기법의 종류와 특성 블랙박스 테스트 기법 동등 분할 경곗값 분석 결정 테이블 테스팅 상태 전이 테스팅 유스케이스 테스팅 화이트박스 테스트 기법 구문 테스팅과 커버리지 결정 테스팅과 커버리지 구문 및 결정 테스팅의 가치 경험 기반 테스트 기법 오류 추정 탐색적 테스팅 체크리스트 기반 테스팅 테스트 기법의 종류 테스트 기법의 목적은 테스트 컨디션, 테스트 케이스, 테스트 데이터 식별을 지원하는 것이다. 테스트 기법의 선택은 다음과 같은 여러 요소를 기반으로 이루어진다. 컴포넌트나 시스템의 복잡도 규제 기준 고객 또는 계약 요구사항 리스크 수준과 유형 사용 가능한 문서 테스터의 지식과 역량 사용 가능한 도구 시간과 예산 소프트웨어 개발 수명주기 모델 컴포넌..