Spring(스프링)이란?객체 지향 언어가 가진 강력한 특징을 살려내는 Java 기반의 프레임워크로, 좋은 애플리케이션을 개발할 수 있도록 도와준다. 특정 기술에 종속되지 않고(기술 비침투적) 객체를 관리할 수 있는 컨테이너를 제공하는 것이 기본 철학이다.'Spring'이라는 단어는 문맥에 따라 다르게 사용되지만, 최근엔 부트+프레임워크를 모두 포함한 생태계를 일컫는다.스프링 프레임워크(스프링의 핵심)은 다음과 같다.핵심 기술 : 스프링 DI 컨테이너, AOP, 이벤트, 기타웹 기술 : 스프링 MVC, 스프링 WebFlux데이터 접근 기술 : 트랜잭션, JDBC, ORM 지원, XML 지원기술 통합 : 캐시, 이메일, 원격 접근, 스케줄링테스트 : 스프링 기반 테스트 지원언어 : 코틀린, 그루비 Spri..

2557번 : Hello WorldHello World!를 출력하시오.import java.io.*;public class Main { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); }} 1000번 : A+B두 정수 A와 B를 입력받은 다음, A+B를 출력하는 프로그램을 작성하시오.import java.io.*;import java.util.*;public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException { BufferedReader bf = new BufferedReader(new InputSt..

복잡도1. 시간 복잡도알고리즘이 실행되는 데 걸리는 시간의 상한을 입력 크기(n)에 따라 표현한 것빅오 표기법(O)으로 나타냄O(1) : 입력 크기와 무관하게 일정한 시간이 걸림 (상수 시간)O(log n) : 입력 크기가 증가해도 수행 시간이 천천히 증가 (로그 시간)O(n) : 입력 크기에 비례해 수행 시간이 증가 (선형 시간)O(n^2) : 이중 반복문 등에서 나타나는 시간 (제곱 시간)O(2^n) : 재귀 호출 등이 많은 경우 발생 (지수 시간)2. 공간 복잡도알고리즘이 실행될 때 사용되는 메모리 공간의 양을 입력 크기(n)에 따라 표현한 것고정 공간 : 알고리즘에서 사용하는 상수 크기의 메모리가변 공간 : 입력 크기에 따라 달라지는 메모리 정렬 알고리즘원소들을 일정한 순서대로 나열하는 알고리즘으..

입출력 함수Java의 입출력(IO; Input/Output) 처리를 위해 사용하는 주요 함수와 클래스는 Java의 표준 라이브러리 java.io와 java.nio 패키지에 포함되어 있다.입출력은 크게 콘솔 입출력, 파일 입출력, 네트워크 입출력으로 구분된다.일반적으로 System.out.println(""), Scanner를 사용하는데, 코딩 테스트에 사용시 처리 시간이 길어지는 단점이 발생하여, 다양한 입출력 함수를 두고 상황에 따라 사용한다. 1) Scanner[ 장점 ]java.util.Scanner 클래스 : 간단하고 직관적인 콘솔 입출력 클래스로, 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 구조nextInt, nextDouble, nextLine 등 다양한 입력 타입을 처리할 수 있음입력이 예상치 못한 데이..

1. 자료구조1) 자료구조의 정의자료구조(Data Structure)는 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하여 필요한 작업을 빠르게 수행할 수 있게 하는 구조데이터의 조작, 접근 방식을 설계하는 중요한 개념으로 데이터의 성격과 사용 목적에 따라 다양한 형태로 구현'효율적이다' : 데이터를 처리하는 데 필요한 시간과 공간을 최소화하는 것더보기자료의 형태에 따라 다음과 같이 분류할 수 있다.단순 구조 : 기본 자료형 정수, 실수, 문자, 문자열 등 선형 구조 : 자료들 간의 앞뒤 관계가 1:1의 선형 관계를 가지는 자료형 리스트, 연결리스트, 스택, 큐, 데크 등비선형 구조 : 자료들 간의 앞뒤 관계가 1:다, 다:다의 관계를 가지는 자료형 트리, 그래프 등파일 구조 : 레코드의 집합인 파일에 대한 구조 순차..

01. 마스터플랜 수립1. 마스터플랜 수립(1) 분석 마스터플랜의 개념분석 마스터플랜 : 어떤 하나의 분석 프로젝트를 위한 전체 설계도. 분석 방법론과 과제 발굴 과정을 모두 아우르는 광의의 개념마스터플랜 수립 단계에서는 분석 과제의 우선 순위를 결정하고,기업의 상황을 고려하여 분석 과제의 적용 범위 및 방식을 결정하여 분석 구현 로드맵을 수립한다. (2) 분석 마스터플랜 수립 프레임워크 ★★★분석 마스터플랜을 수립하는 가장 첫 단추는, 발굴한 분석 과제의 우선 순위를 정하는 일이다.우선 순위 설정 기준 : 전략적 중요도, 비즈니스 성과 및 ROI, 분석 과제의 실행 용이성우선 순위와 함께 분석 과제의 적용 범위 및 방식을 설정해야 한다.업무 내재화 적용 수준 (분석 과제를 업무에 내재화할 것인지)분석 ..

01. 분석 기획과 분석 방법론1. 분석 기획(1) 분석 기획의 정의와 특징1) 분석 기획의 정의분석 기획 : 실제 분석을 수행하기 전 분석을 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 관리하는 방안을 사전에 계획하는 작업.분석을 직접 수행하는 것은 아니지만, 어떠한 목표(What)를 달성하기 위하여 어떠한 데이터를 가지고 어떠한 방식(How)으로 수행할지에 대한 일련의 계획을 수립하는 중요한 사전작업이다.2) 분석 기획의 특징데이터를 다루는 영역의 특성상 데이터 사이언티스트의 요구 역량인 수학/통계학적 지식, 분석 도구인 데이터 및 프로그래밍 기술, 해당 비즈니스에 대한 이해, 전문성에 대한 고른 역량과 시각 등이 요구된다.3) 분석 대상과 그 방법에 따른 4가지 분석 주제 ★★★최적화(..

01. 빅데이터의 이해1. 빅데이터의 이해(1) 빅데이터의 정의일반적 정의 : 큰 용량과 복잡성으로 기존 애플리케이션이나 툴로는 다루기 어려운 데이터셋의 집합. 단순히 양적인 개념뿐만 아니라 복잡하고 다양한 질적인 개념도 포함되어 있음가트너(Gartner) 정의 : 향상된 시사점과 더 나은 의사결정을 위해 사용되는 비용 효율이 높고 혁신적이며 대용량, 고속 및 다양성의 특성을 가진 정보 자산매킨지(McKinsey) 정의 : 일반적으로 데이터베이스 소프트웨어가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터IDC 정의 : 다양한 종류의 대규모 데이터에서 낮은 비용으로 가치를 추출하고, 데이터의 초고속 수집과 발굴을 지원하도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처일본 노무라연구소 정의 : 데이터와 데..