[DP-900] 핵심 데이터 개념 살펴보기

Q1. 관계형 테이블의 데이터는 어떻게 구성되나요? (1)

1. 행과 열
2. 머리글과 바닥글
3. 페이지와 단락

[해설]

정형 데이터는 일반적으로 데이터베이스 테이블에서 행과 열로 표시되는 표 형식 데이터입니다.

 

Q2. 다음 중 비정형 데이터의 예는 무엇인가요? (2)

1. 직원 ID, 직원 이름, 직원 직함 열이 있는 직원 테이블
2. 오디오 및 비디오 파일
3. SQL Server 데이터베이스 내의 테이블

[해설]

오디오 및 비디오 파일은 비정형 데이터입니다.

 

Q3. 다음 중 스트리밍 데이터 세트의 예는 무엇인가요? (1)

1. 센서 및 디바이스의 데이터
2. 지난 달의 매출 데이터
3. 회사에서 근무하는 직원의 목록

[해설]

센서 및 데이터 피드는 지속적으로 게시되는 스트리밍 데이터 세트의 예입니다.

 

Q4. 다음 중 데이터베이스 관리자 역할의 태스크는 무엇입니까? (1)

1. 데이터베이스 백업 및 복원
2. 대시보드 및 보고서 인쇄
3. 데이터 품질 문제 식별

[해설]

데이터베이스 관리자는 데이터베이스를 백업하고, 데이터가 손실되거나 손상되면 복원합니다.

 

Q5. 다음 중 시각화 및 보고 도구는 무엇입니까? (2)

1. SQL Server Management Studio
2. Power BI
3. SQL

[해설]

Power BI는 수준 높은 그래픽 대시보드 및 보고서를 만드는 표준 도구입니다.

 

Q6. 다음 중 하나는 데이터 작업 역할이 아닌 것은 무엇입니까? (1)

1. 시스템 관리자
2. 데이터 분석가
3. 데이터베이스 관리자

[해설]

시스템 관리자는 데이터 센터의 네트워크, 가상 머신 및 기타 물리적 장치 같은 인프라 구성 요소를 처리합니다.

 

Q7. 다음 중 관계형 데이터베이스의 특징은 무엇일까요? (2)

1. 모든 데이터를 문자열로 저장해야 합니다.
2. 테이블의 행은 단일 엔터티를 나타냅니다.
3. 하나의 테이블에서 서로 다른 행은 다른 열을 포함할 수 있습니다.

[해설]

테이블의 각 행에는 해당 테이블의 단일 엔터티에 대한 데이터가 포함됩니다.

 

Q8. 인덱스란? (1)

1. 인덱싱된 값을 사용하여 테이블의 행을 빠르게 찾을 수 있도록 해 주는 구조체
2. 쿼리의 결과 세트를 기반으로 하는 가상 테이블
3. 데이터를 저장하는 데 사용하는 행과 열을 구성하는 구조체

[해설]

인덱스를 만들어서 쿼리 속도를 개선할 수 있습니다.

 

Q9. 다음 중 온-프레미스 시스템 대신 PaaS 서비스를 사용하여 데이터베이스 관리 시스템을 실행하는 경우의 장점은 무엇일까요? (2)

1. 일상적인 관리 비용 증가
2. 향상된 확장성
3. 향상된 기능

[해설]

PaaS 솔루션을 사용하면 하드웨어를 직접 조달하지 않고도 스케일 업할 수 있습니다.

 

Q10. 비관계형 데이터베이스를 구현하는 데 사용해야 하는 서비스는 다음 중 무엇인가요? (1)

1. Azure Cosmos DB
2. Azure SQL Database
3. Gremlin API

[해설]

Cosmos DB는 키-값 저장소, 그래프 데이터베이스, 문서 데이터베이스, 열 패밀리 저장소를 포함하는 몇 가지 일반적인 비관계형 데이터베이스 모델을 지원합니다.

 

Q11. 다음 중 비관계형 데이터베이스의 특징은 무엇일까요? (3)

1. 비관계형 데이터베이스에는 플랫 고정 열 레코드가 있는 테이블이 포함되어 있습니다.
2. 비관계형 데이터베이스에서는 데이터 정규화 기술을 사용하여 데이터 중복을 줄여야 합니다.
3. 비관계형 데이터베이스에는 스키마가 없거나 완화된 스키마가 있습니다.

[해설]

비관계형 데이터베이스의 각 엔터티에는 필요한 필드만 포함되며, 이러한 필드는 엔터티마다 다를 수 있습니다.

 

Q12. 사무실 블록 전체의 온도를 모니터링하고 쾌적한 실내 온도가 유지되도록 각 블록에 있는 각 방의 에어컨을 설정하는 시스템을 빌드한다고 가정해 보겠습니다. 시스템은 국가나 지역에 분산된 수천 개 건물의 에어컨을 관리해야 하며, 각 건물에는 일반적으로 에어컨이 있는 방이 100개 이상 있습니다. 신속하게 처리할 수 있도록 온도 데이터를 캡처하는 데 가장 적합한 NoSQL 데이터 저장소 유형은 무엇일까요? (1)

1. 키-값 저장소
2. 열 패밀리 데이터베이스
3. Azure Blob Storage에서 blob에 온도를 씁니다.

[해설]

키-값 저장소는 대량의 데이터를 신속하게 수집할 수 있습니다. 각 방에 있는 온도계는 데이터베이스에 데이터를 보낼 수 있습니다.

 

Q13. 데이터 수집이란? (3)

1. 원시 데이터를 의미 있는 정보를 포함하는 모델로 변환하는 프로세스입니다.
2. 변칙에 대한 데이터 분석
3. 다양한 원본의 원시 데이터 스트리밍 캡처 및 저장

[해설]

데이터 수집의 목적은 원시 데이터를 수신하고 가능한 한 빨리 저장하는 것입니다. 그런 다음 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다.

 

Q14. 다음 중 선택한 결과 또는 값에 대한 주요 기여자를 표시하는 시각적 개체는 무엇인가요? (1)

1. 주요 영향 요인
2. 세로 막대형 차트 및 가로 막대형 차트
3. 행렬 차트

[해설]

주요 영향 요인 차트는 선택한 결과 또는 값에 대한 주요 기여자를 표시합니다. 주요 영향 요인을 통해 주요 메트릭에 영향을 주는 요인을 이해하도록 도울 수 있습니다.

 

Q15. 과거에 발생한 상황에 관한 질문에 대답하는 데 도움이 되는 분석 유형은 무엇인가요? (1)

1. 설명적 분석(Descriptive analytics)
2. 처방적 분석(Prescriptive analytics)
3. 예측 분석

[해설]

설명적 분석을 통해 발생했던 상황에 대한 질문에 대답할 수 있습니다.