김대우 부장님이 진행했고, sqler.com의 제작자다.
Machine Learning은 수학공식을 많이 사용하고 어려운게 아니라고 한다.
Machine Learning의 영역은 통계적 방법, 데이터마이닝 등 기존 분석기법들을 포괄한다.
많이 사용되는 언어
- python
- R
MS의 Cloud Machine Learning서비스는 이미 만들어진 것을 돈울 지불하고 사용할 수 있다.
Machine Learning을 하는 이유는 예측을 받기 위해서다.
모든 기술에 필요충분 조건이 될것이다.
실제로 게임기업들은 유저의 이탈율을 낮추고 수익을 극대화 시키는데 사용한다.
Azure Machine Learning Studio는 무료로 체험이 가능하다.
프로그램의 본질은 데이터다.
데이터의 흐름을 제어하기 위해 프로그램을 만든다.
소프트웨어를 해부하면 크게 도장과 데이터로 나눌 수 있다.
모델은 데이터의 고나계 흐름등을 추상화한 모형이다.
소프트웨어 모델링은 객체나 DB를 그림으로 표현하는 것이다.
장점 :
- 만들고자 하는 바를 명확하게 알 수 있다.
- 조금 더 잘 만들 수 있다.
- 이해하고 소통하기 편하다.
- 면접을 볼 때 좋다.
- 보여줄 때 좋다.
- 만들고나면 뿌듯하다.
- RDBMS의 설계까 쉬워진다.
- ER-win
- Mysql Workbench
ERD에는 식별자가 있다.
ERD Symbol을 검색하면 나온다.
모델링에서는 DB를 Schema라고 부른다.
정규화란?관계형 데이터베이스의 설계에서 중복을 최소화하게 데이터를 구조화하는 프로세스를 정규화라고 한다. 그리고 다시 되롤리는 것을 역정규화라 한다.
실습 : 
