백엔드 개발 혹은 인공지능 데이터 분석가를 꿈꾸고 있는 학생, 전공자 혹은 일반인 여러분,

어떤 서비스를 이용할 때, 우리 눈에 보여지는 모든 것들은 모두 데이터베이스에서 저장되고, 처리되고, 가공된 데이터 입니다.

또한 거의 모든 서비스들은 이제는 기본으로 인공지능 알고리즘을 이용해 데이터를 추천, 예측, 분류하고 있고, 이러한 인공지능의 밑바탕에는 잘 가공된 대량의 빅데이터를 기반으로 한 머신 러닝과 같은 기술이 필요합니다.

따라서 단순히 백엔드 서비스 개발 뿐만이 아니라 향후 지금과는 비교할 수 없을 정도로 발전하게 될 인공지능(머신 러닝) 분야에 종사하기 위해서는 기본적으로 관계형 데이터베이스를 디자인하고, 다를 수 있는 능력이 필수라고 할 수 있습니다.

이번 강의에서는 백엔드 서비스와 인공지능(머신러닝)에 입문하려는 분들을 대상으로, 아주 쉽게 관계형 데이터베이스를 익힐 수 있도록 도와 드립니다. 강의에 사용되는 데이터베이스 프로그램은 Microsoft MSSQL 2019 버전입니다만, Ansi-SQL의 문법이 크게 다르지 않으므로 MySQL 사용자들도 충분히 적용 가능합니다.

강의를 들으시고 과제를 하다 보면 어느 새 데이터베이스를 다루는 데 친숙하게 되어 있는 자신을 발견하게 될겁니다.

또한 어지간한 책 한 권 분량의 PDF 자료와, 강의에서 사용된 모든 샘플 소스 및 문제 정답 소스 코드를 제공해 드립니다.
강의 PDF 및 소스 파일들은 2차시 강의에서 다운받으실 수 있습니다.

이번 강의를 수강하신 뒤 MongoDB, 하둡과 같은 빅데이터, 파이썬을 이용한 데이터 분석 기법, 그리고 머신러닝 기술을 익히시면 미래를 선도하는 데이터 분석가, 테이터 엔지니어가 되실 수 있습니다.