데이터 과학 튜토리얼

명령줄 인터페이스(CLI)라고도 하는 Python 명령줄 인터페이스는 터미널이나 명령 프롬프트에 명령을 입력하여 컴퓨터 프로그램과 상호 작용하는 방법입니다. 이를 통해 사용자는 프로그램을 실행하고 인수를 전달할 수 있으며, 텍스트 형식으로 프로그램의 출력을 받을 수 있습니다. 명령줄 인터페이스는 작업 자동화, 스크립트 실행, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 수행하기 어렵거나 불가능한 고급 또는 복잡한 작업을 수행하는 데 특히 유용합니다.

이 실습에서는 MariaDB 데이터베이스 내에서 JSON 데이터를 처리하는 방법을 배웁니다. 여기에는 JSON 데이터 삽입, `JSON_EXTRACT` 를 사용한 쿼리, JSON 필드 값 업데이트, JSON 속성에 대한 인덱스 생성이 포함됩니다. MariaDB 에 연결하고, 데이터베이스를 생성하고, JSON 데이터를 조작합니다.

이 실습에서는 최적의 성능을 위해 MySQL 서버를 구성하고 튜닝하는 방법을 배웁니다. `SHOW VARIABLES`를 사용하여 현재 구성을 확인하고, InnoDB 버퍼 풀 크기를 조정하고, 튜닝 후 쿼리 성능을 모니터링하고, 구성 변경 사항을 저장하는 과정을 안내합니다.

이 실습에서는 MySQL 복제의 기본 사항을 살펴봅니다. 단일 MySQL 인스턴스를 마스터와 슬레이브로 모두 작동하도록 구성하여 마스터 - 슬레이브 복제 환경을 설정하는 방법을 배웁니다. 이 실습에서는 바이너리 로깅 활성화, 복제 사용자 생성, 마스터에 연결하도록 슬레이브 구성, 복제 상태 확인 등을 다룹니다.

이 랩에서는 PostgreSQL 의 기본 데이터 연산을 살펴봅니다. SQL 명령을 사용하여 PostgreSQL 데이터베이스 내에서 데이터를 삽입하고, SELECT 로 쿼리하고, 레코드를 업데이트하고, 레코드를 삭제하는 방법을 배웁니다. 이는 필수적인 데이터 관리 기술에 대한 실질적인 소개를 제공합니다.

이 실습에서는 `mysqldump` 명령줄 도구를 사용하여 MySQL 데이터베이스를 백업하고 복원하는 방법을 배웁니다. 이 실습은 논리적 백업을 생성하고 데이터 무결성 및 가용성을 보장하기 위해 복원하는 필수 기술을 다룹니다.

이 랩에서는 PostgreSQL 테이블 생성 및 데이터 유형을 탐구합니다. `psql` 을 사용하여 PostgreSQL 에 연결하고, 기본 키가 있는 테이블을 생성하며, `NOT NULL` 및 `UNIQUE` 와 같은 제약 조건을 추가합니다. 그런 다음 테이블 구조를 검사하고 데이터를 삽입하여 데이터 유형을 시연합니다.

이 실습에서는 대규모 데이터셋에 MySQL 파티셔닝을 구현하여 쿼리 성능과 데이터 관리를 개선하는 방법을 배웁니다. 범위를 기준으로 테이블을 파티셔닝하고, 특정 파티션을 쿼리하고, 파티션을 재구성하고, 쿼리 속도에 미치는 영향을 확인합니다.

이 랩에서는 PostgreSQL 에서 데이터 필터링 및 간단한 쿼리를 수행하는 방법을 배우게 됩니다. WHERE 절을 사용하여 데이터를 필터링하고, LIKE 를 사용하여 패턴 일치, ORDER BY 를 사용하여 정렬, LIMIT 및 OFFSET 을 사용하여 결과 집합 크기를 제어합니다. PostgreSQL 데이터베이스에 연결하고 샘플 테이블을 생성합니다.

이 실습에서는 MySQL 에서 사용자 정의 함수를 생성하고 사용하는 방법을 배웁니다. 이 실습은 사각형의 넓이를 계산하는 함수를 생성하여 데이터베이스 내에서 재사용 가능한 로직을 캡슐화하는 데 중점을 둡니다. 단계에는 MySQL 함수 생성, 사용, 테스트 및 삭제가 포함됩니다.

이 랩에서는 LabEx VM 에 PostgreSQL 을 설치하고 초기 설정을 수행합니다. 목표는 PostgreSQL 을 실행하고 기본 기능을 확인하는 것입니다. 기본 데이터베이스를 탐색하고 서버 상태 및 기본 구성을 확인합니다.

이 실습에서는 MySQL 이벤트 스케줄러를 사용하여 작업을 자동화하는 방법을 배웁니다. 이벤트 스케줄러 활성화, 테이블 데이터 주기적 업데이트 이벤트 생성, 이벤트 실행 상태 확인, 마지막으로 이벤트 삭제까지 안내합니다.

이 실습에서는 MySQL 에서 공통 테이블 표현식 (CTE) 을 사용하여 쿼리의 가독성과 유지 관리성을 향상시키는 방법을 배웁니다. 이 실습에서는 `WITH` 절을 사용한 간단한 CTE 정의, 계층적 데이터를 위한 재귀 CTE 작성, CTE 와 테이블 조인, CTE 쿼리 출력 테스트를 다룹니다.

이 실험에서는 Python 의 강력한 플로팅 라이브러리인 Matplotlib 을 사용하여 단일 그림 내에서 여러 서브플롯을 생성하고 사용자 정의하는 방법을 배우게 됩니다. 서브플롯 생성, 데이터 플로팅, 레이아웃 조정 등을 연습하게 됩니다.

이 실습에서는 MySQL 의 전문 검색 기능을 탐색합니다. 데이터베이스와 테이블을 생성하고, 전문 검색 인덱스를 추가하고, 생성 여부를 확인합니다. 이 설정을 통해 MySQL 데이터베이스 내에서 효율적인 텍스트 검색을 준비할 수 있습니다.

이 실습에서는 MySQL 인덱스와 성능 최적화 기법에 대해 배웁니다. 이 실습은 데이터베이스 쿼리 성능 향상을 위한 인덱스 생성 및 관리에 중점을 둡니다. 쿼리 계획 분석, 복합 인덱스 추가, 사용되지 않는 인덱스 제거 등을 수행합니다.

이 랩에서는 PostgreSQL 을 사용하여 데이터베이스 관리의 기본 사항을 배우게 됩니다. 랩에서는 데이터베이스 생성, 목록, 연결 및 삭제를 다룹니다. 기본적인 데이터베이스 관리 작업을 살펴보고 PostgreSQL 에서 데이터베이스 메타데이터를 확인하세요.

이 랩에서는 MySQL 가져오기 및 내보내기 작업을 수행하는 방법을 배웁니다. `LOAD DATA INFILE`을 사용하여 CSV 파일에서 MySQL 테이블로 데이터를 가져오고, 쿼리 결과를 CSV 로 내보내고, 가져온 데이터의 유효성을 검사하는 방법을 살펴봅니다. MySQL 데이터 처리를 마스터하세요!