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    강좌코드 : db_P080364
    열공이

    데이터베이스 생존 가이드 (철벽 제약조건, 초고속 인덱스, 그리고 무결성 데이터 클렌징)
    담당강사 : 이성용

    강의구성 총 9강좌 (강의시간 : 총 ) 수강기간 30일
    강의형식 동영상 수강료 36,000원 이 강좌의 80% 이상 수강 시
    출력이 가능합니다.
    강의수준 초급 강의에서 사용하는
    프로그램 & 버전
    postgreSQL ver 18.x(무료)
    담당강사
    강사사진
    이성용 강사
    • - 조선대학교 컴퓨터공학과 졸업
    • - 롯데캐논 컴퓨터사업부
    • - 에이스정보기술
    • - 디지털미디어솔루션
    • - 코리아네트웍
    • - 아이티고 이러닝 강사
    참고도서
    강의구성 총 9강좌 (강의시간 : 총 )
    수강기간 30일
    강의형식 동영상
    수강료 36,000원 이 강좌의 80% 이상 수강 시
    출력이 가능합니다.
    강의수준 초급
    강의에서 사용하는
    프로그램 & 버전
    postgreSQL ver 18.x(무료)
    담당강사
    이성용 강사
    • - 조선대학교 컴퓨터공학과 졸업
    • - 롯데캐논 컴퓨터사업부
    • - 에이스정보기술
    • - 디지털미디어솔루션
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    • - 아이티고 이러닝 강사
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    과정소개
    PostgreSQL 테이블 설계와 제약조건, 집계함수 기반 데이터 분석, 실무 데이터 정제 및 안전한 업데이트 방법을 학습하는 과정입니다
    학습목표
    무결성 보장 테이블 설계와 집계 쿼리 작성법을 익히고, 사전 백업을 통해 실무 데이터 오류를 찾아 안전하게 정제하는 실무 능력을 기릅니다
    교육대상
    기초 SQL을 넘어 실무형 테이블 설계와 분석을 원하거나, 쓰레기 데이터를 찾아내고 안전하게 정제하는 방법을 익히려는 개발자 및 DB 관리자입니다.
    선수 과정
    postgreSQL 초급 #2
    차시별 학습목표
    01. 올바른 네이밍 규칙을 이해하고, 행을 유일하게 구분하는 기본 키의 종류와 설정법을 배운다.
    02. 외래 키를 통해 테이블 간 연결을 보장하고, 연쇄 삭제 동작(CASCADE)을 이해한다.
    03. 잘못된 데이터 입력을 데이터베이스 단에서 사전에 차단하는 다양한 제약 조건의 역할을 학습한다.
    04. 운영 중인 테이블의 제약 조건을 안전하게 변경하고, 검색 성능을 획기적으로 높이는 인덱스를 이해한다.
    05. 다량의 데이터를 특정 그룹 기준으로 묶어 개수, 합계, 평균 등의 의미 있는 통계 정보를 산출한다.
    06. WHERE와 HAVING의 차이를 파악하고, 여러 테이블을 조인하여 연도별 방문자 데이터 추이를 분석한다.
    07. 실무 환경에서 빈번하게 발생하는 표기 불일치, 누락, 중복 등의 오류 데이터를 SQL로 찾아내는 방법을 배운다.
    08. 잘못된 데이터를 직접 덮어쓰지 않고, 원본을 백업한 뒤 안전하게 표준 형태로 수정하는 절차를 익힌다.
    09. 표기가 불일치하는 강좌명을 표준화하고, 우편번호처럼 판단이 모호한 오류 데이터를 담당자 검토 상태로 관리하는 법을 배운다.
    참고사항
    - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
    - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
    - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
    - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.

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    강좌 리스트
    01. PostgreSQL 테이블 설계 기초 및 기본 키(Primary Key) 설정 [41:5]
    02. 테이블 제약 조건 1: 외래 키(Foreign Key)와 참조 무결성 [40:55]
    03. 테이블 제약 조건 2: CHECK, UNIQUE, NOT NULL [39:54]
    04. 제약 조건 수정(ALTER TABLE) 및 인덱스(Index) 기초 [47:19]
    05. 집계 함수(Aggregate) 활용 및 GROUP BY 데이터 그룹화 [44:25]
    06. HAVING 절을 활용한 그룹 필터링과 다중 테이블 조인(JOIN) [48:23]
    07. 데이터 정제 1: 실무의 문제적 쓰레기 데이터 탐색 및 식별 [41:8]
    08. 데이터 정제 2: 원본 백업 체계 구축 및 안전한 데이터 수정 [46:17]
    09. 데이터 정제 3: 강좌명 표준화 및 불확실한 오류 데이터 처리 [17:11]
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