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GIT 명령어 정리 깃과 깃헙의 차이점 깃(Git)은 버전 관리 시스템(VCS, Version Control System)의 일종으로, 소스 코드나 파일의 변경 사항을 추적하고 관리하는 도구입니다. 개발자는 깃을 사용하여 코드의 변경 사항을 관리하고, 다른 개발자와 협업할 수 있습니다. 반면, 깃헙(GitHub)은 깃을 기반으로한 클라우드 기반 코드 호스팅 플랫폼입니다. 개발자들은 깃헙을 사용하여 자신의 깃 저장소를 업로드하고, 다른 개발자와 협업하며, 개발 프로젝트를 관리할 수 있습니다. 깃헙은 깃을 사용하는 개발자들이 코드를 공유하고, 문제를 해결하며, 더 나은 소프트웨어를 만들기 위한 커뮤니티를 형성하는 플랫폼으로, 오픈 소스 소프트웨어의 개발 및 관리에 매우 중요한 역할을 합니다. 따라서, 깃은 코드 관리 도구이고,.. 2023. 5. 9.
FTP / SFTP(SSH파일전송프로토콜)/ FTPS / SMTP / TCP/IP & FileZilla FTP / SFTP(SSH파일전송프로토콜)/ FTPS / SMTP / TCP/IP & FileZilla 0. 프로토콜 프로토콜은 네트워크 상에서 컴퓨터나 장치들이 서로 통신하기 위해 사용하는 규칙의 집합( 전자기기가 서로 통신하는데 필요한 절차나 규칙)입니다. 이 규칙은 컴퓨터나 장치들이 데이터를 교환하는 방법, 데이터가 전송되는 시간 및 순서, 오류 발생 시 처리 방법 등을 정의합니다. 프로토콜은 서로 다른 컴퓨터나 장치들이 효율적이고 안정적으로 통신할 수 있도록 보장합니다. 인터넷에서 사용하는 프로토콜에는 HTTP, FTP, SMTP, TCP/IP 등이 있습니다. 예를 들어, HTTP 프로토콜은 웹 브라우저와 웹 서버 간에 데이터를 교환하는 데 사용되며, FTP 프로토콜은 파일 전송을 위한 규칙을 정.. 2023. 5. 9.
[SQL]. 25 Maria DB 와 Mysql은 어떤 부분이 다른가 ? 1. Maria db와 MySQL은 뭐가 다른가요 ? MariaDB와 MySQL은 모두 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. MySQL은 1995년에 개발되었습니다. 초기 MySQL 버전은 오픈 소스로 개발되었지만, 2008년 이후로 Sun Microsystems와 Oracle Corporation이 소유하고 있습니다. MariaDB는 MySQL의 원래 개발자 중 한 명인 Michael Widenius가 MySQL의 구 버전에서 포크(fork)하여 개발한 데이터베이스입니다. 즉, MySQL을 기반으로 합니다. MariaDB는 MySQL과 유사하지만, 일부 기능이 다릅니다. MariaDB는 MySQL에서 발전된 부분을 포함하여 여러 가지 기능을 추가하고, 기존 기능을 개선하였습니다.. 2023. 5. 7.
Docker 도커란 ?? 도커는 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼입니다. 즉 , 도커는 컨테이너를 관리하는 플랫폼입니다. 도커는 왜 필요한가 도커가 나오게 된 히스토리 하나의 서버에 여러개의 프로그램을 설치하는 것도 문제였는데 서로 사용하는 라이브러리의 버전이 다르거나 동일한 포트를 사용하는 경우는 설치가 굉장히 까다로웠습니다. 차라리 서로 다른 서버에 설치하는게 나았고 그렇게 조립PC는 늘어나고 자원은 낭비됩니다. 시간이 흐르면서 서버 환경이 계속 바뀌는데 CentOS에 익숙해지면 Ubuntu를 써야하는 일이 생기고 AWS에 익숙해지면 Azure를 써야하는 일이 생깁니다. Chef의 cookbook에 익숙해지면 Ansible의 playbook을 작성해야 하는 일이 생깁니다. 야호 DevOps의 등장으로 개발주.. 2023. 4. 21.
IBM Data Engineer - Introduction to Relational Databases (RDBMS) Review of Data Fundamentals 데이터는 의미 있는 정보로 처리되는 사실, 관찰, 인식, 숫자, 문자, 이미지 등입니다. 데이터는 구조화, 반구조화, 비구조화로 분류됩니다. 다양한 데이터 소스에서 다양한 유형의 데이터를 얻을 수 있습니다 (예: 소셜 미디어에서 얻은 데이터는 비구조화 또는 반구조화일 수 있음). 데이터는 관계형 데이터베이스와 비관계형 데이터베이스 등 다양한 저장소에 저장할 수 있습니다. 데이터는 CSV, XML, JSON 파일로 전송할 수 있습니다. Information and Data Models 정보 모델과 데이터 모델의 차이: 정보 모델은 개념 수준에서 추상적이며, 객체 간의 관계를 정의합니다. 반면 데이터 모델은 더 구체적인 수준에서 정의되며, 세부 사항을 포함합.. 2023. 4. 19.
IBM Data Engineer - Extract, Transform, Load (ETL) Extract, Transform, Load (ETL) 이 비디오에서는 ETL(추출, 변환, 로딩) 프로세스를 소개하고 간단한 Python 프로그램을 작성하는 방법을 배웁니다. ETL은 다양한 소스에서 데이터를 추출하고, 변환하여 원하는 형식으로 만든 다음, 데이터베이스 또는 목표 파일에 로드하는 과정입니다. 예를 들어, 당뇨병 위험을 예측하는 AI를 개발한 스타트업을 운영한다고 가정해보겠습니다. 일부 데이터는 CSV 형식이고, 다른 데이터는 JSON 파일에 있습니다. 이러한 데이터를 AI가 읽을 수 있는 하나의 파일로 병합해야 합니다. 또한, 데이터를 변환하여 미터법 단위로 바꾸고 최종적으로 하나의 큰 CSV 파일로 데이터를 로드해야 합니다. ETL을 Python으로 구현하려면 다음 단계를 수행합니다... 2023. 4. 18.
IBM Data Engineer - Python for Data Science, AI & Development 3 REST APIs & HTTP Requests - Part 1 이 동영상에서는 HTTP 프로토콜에 대해 다룹니다. 주요 주제로는 다음과 같습니다: 일관된 리소스 로케이터(URL), 요청(Request), 응답(Response). 이전 섹션에서는 REST API를 간략하게 다루었습니다. HTTP 프로토콜은 웹을 통한 정보 전송의 일반적인 프로토콜로, 많은 종류의 REST API를 포함합니다. REST API는 요청을 보내고 이를 HTTP 메시지를 통해 통신하는 방식으로 작동합니다. 일반적으로 HTTP 메시지는 JSON 파일을 포함합니다. 클라이언트가 웹 페이지를 사용하면 브라우저가 해당 페이지가 호스팅되는 서버에 HTTP 요청을 보냅니다. 서버는 기본적으로 "index.html"과 같은 원하는 리소스를 찾.. 2023. 4. 18.
IBM Data Engineer - Python for Data Science, AI & Development 2 Numpy in Python One Dimensional Numpy 안녕 친구! 이번에는 numpy라는 걸 배울 거야. numpy는 과학 계산을 도와주는 도구인데, 이걸 사용하면 많은 것을 할 수 있어. numpy를 사용하면 빠르게 계산할 수 있고, 컴퓨터 메모리도 적게 사용하게 돼. 그럼 이제 numpy를 이용해서 어떻게 쓰는지 몇 가지 예시를 보여줄게! numpy 배열 만들기: numpy 배열은 숫자들이 모여 있는 것이야. 파이썬 리스트처럼 생겼지만, 모든 요소가 같은 타입이어야 해. 그래서 numpy 배열을 만들 때는 이렇게 해볼게: import numpy as np my_list = [1, 2, 3, 4, 5] my_array = np.array(my_list) 배열에서 숫자 바꾸기: numpy .. 2023. 4. 12.
IBM Data Engineer - Python for Data Science, AI & Development Types Types 이 동영상에서는 Python의 다양한 데이터 유형에 대해 설명합니다: 정수(int): 정수는 양수와 음수를 모두 포함하는 정수입니다. 파이썬에는 정수의 범위가 넓지만 한정되어 있습니다. 부동 소수점(float): 부동 소수점은 정수와 정수 사이의 숫자를 포함하는 실수입니다. 파이썬에서 부동 소수점의 정밀도에는 한계가 있지만 그 폭은 매우 작습니다. 문자열(str): 문자열은 문자의 시퀀스입니다. 텍스트나 숫자를 텍스트로 표현하는 데 사용할 수 있습니다. 부울(bool): 부울에는 True(대문자 T 포함)와 False(대문자 F 포함)의 두 가지 값이 있습니다. 이진 상태 또는 조건을 나타내는 데 사용됩니다. 유형 변환은 한 데이터 유형을 다른 데이터 유형으로 변환하는 프로세스입니다.. 2023. 4. 5.
IBM Data Engineer - Introduction to Data Engineering Responsibilities and Skillsets of a Data Engineer Responsibilities and Skillsets of a Data Engineer 데이터 엔지니어의 주요 책임은 데이터 사용자에게 분석 준비가 완료된 데이터를 제공하는 것입니다. 데이터 엔지니어는 다양한 출처에서 데이터를 추출, 조직화, 통합하고, 분석 및 보고를 위해 데이터를 변환하고 정제하며, 데이터 파이프라인을 설계하고 관리하고, 데이터 처리와 저장에 필요한 인프라를 설정하고 관리합니다. 데이터 엔지니어에게 필요한 기술 중 기술적인 기술로는 운영 체제, 인프라 구성 요소, 클라우드 기반 서비스, 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스, 데이터 파이프라인 솔루션, ETL 도구, 쿼리 및 프로그래밍 언어, 쉘 및.. 2023. 4. 4.
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