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💪 Today I Learned Brunch ERD 수정 AqueryTool 이용 데이터 구축을 위한 ERD 최종본 🏃‍♂️ 한마디 ERD 설계를 완성짓는 데 생각보다 너무 오래 걸렸다. 그 외 모든 시간은 한 방 쿼리 작성하는 데 쏟았다. 중요한 몇몇 쿼리문을 정리하여 포스팅하고 싶지만 과제를 기간 안에 끝마치지 못할 것 같아 수요일 이후에 여유가 생기면 작성해야겠다.

💪 Today I Learned Brunch ERD 수정 AqueryTool 이용 어제 설계했던 ERD를 수정했다. 큰 맥락에서 보면 User / Post / Comment / Follow 네 개의 테이블이 주축을 이룬다. 나머지 테이블들은 모두 카테고리컬한 테이블이라고 봐도 무방하다. aquerytool의 모든 테이블 생성 SQL 기능을 이용해 테이블을 생성했으니 데이터를 넣는 일만 남았다. 🏃‍♂️ 한마디 사실 오늘 헌혈해서 많은 시간을 할애하지는 못했다. 그래도 어제보다 더 그럴싸하게 다이어그램을 만들어낸 것 같다. 내일은 DB에 데이터를 넣어 실제 앱 화면처럼 데이터를 뽑아내는 한 방 쿼리를 작성해야겠다. 그리고 생각보다 쿼리문에 대한 베이스가 너무 없어서 코딩이 안된다. 데이터베이스 수업 열심히..

💪 Today I Learned Brunch ERD 설계 AqueryTool 이용 원래는 당근마켓 ERD 설계를 하려고 했으나 너무 어려워 보여서 Brunch 로 타겟을 바꿨다. attribute 뽑아내는 것까지는 여차저차 했는데, entity로 묶는 것부터가 난관이었다. 아마 내일 싹 엎어야할 것 같지만 기록해둘겸 사진으로 저장해놨다. 생각보다 many-to-many 관계를 정의하는 것이 어려웠다. 🏃‍♂️ 한마디 ERD 설계가 끝나야 쿼리문을 작성하고 진도를 나가는데 굉장히 더딘 속도로 진행중인 것 같다.

💪 Today I Learned Support Vector Machine 경계에 있는 몇 개의 점으로 hyperplane 찾음 차원(kernel) 늘리기 이번주 딥러닝/클라우드 수업 내용은 SVM이었다. 앞부분에 나온 Decision tree나 Random forest는 인공지능 수업 때 배웠기도 해서 과제 진행하는 데 별 무리가 없었다. ICT 인턴십 면접 때 CTO 분께서 SVM에 대해 설명해달라 하셨는데 대답하지 못한 경험이 있다. 그래서 더 열심히 수업들은 것 같다. SVM은 분류 알고리즘 중 하나로 다른 알고리즘과 다르게 몇 개의 점만을 이용하여 초평면을 구한다. 이렇게 경계에서 가까운 몇 개의 점을 support vector라고 부른다. 또한 kernel 방식을 사용해 차원을 늘려서 구하기도 ..

💪 Today I Learned 탄력적 IP 고정된 IP 주소 AWS에서 탄력적 IP (EIP, Elastic IP)를 할당할 수 있다. AWS 인스턴스의 퍼블릭 IP는 유동적인 IP 주소이기 때문에 인스턴스를 중지하고 다시 시작할 경우 해당 IP 주소가 변경된다. 따라서 실제 서비스를 만들고자 할 때 유동 IP를 사용해서는 안된다. 이럴 때 사용하는 것이 고정 IP이다. 단, EIP는 유료 서비스이므로 항상 주의하자. phpmyadmin VS mysql workbench 둘 다 mysql 접근 소프트 스퀘어드 2주차 과제를 진행하며 phpmyadmin과 mysql workbench를 사용하여 mysql에 외부 접속을 해봤다. 하지만 정작 각각의 경우가 어떠한 차이를 갖고 있는지는 인지하지 못하고 있었다..

💪 Today I Learned rDBMS 테이블 간 관계가 형성된 데이터베이스 나는 사실 디비를 잘 모른다. 2학년 1학기 때 수업을 듣긴 했는데 공부를 안하기도 했고, 그 이후 프로젝트 진행할 때도 다루지를 않았다. 연구실에서 데이터 분석 공부를 할 때 필요성을 느꼈고 꼭 배워보고 싶었는데 드디어 제대로 해볼 기회가 생겼다. 위에서 정의했듯이 rDB는 테이블 간 관계가 형성된 데이터베이스를 뜻한다. 이것을 관리하는 rDBMS의 예로는 MySQL / postgreSQL / Oracle 등이 있다. 데이터 모델링 정제된 데이터를 만들기 위한 과정 SQL은 항상 정제된 데이터를 필요로 한다. 데이터가 없다면 어떻게 쿼리문을 사용하겠는가. 따라서 데이터 모델링 과정이 꼭 필요하고 이는 쉽게 말해 현실 세계를..