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1841(12107)
다음 중 오류 없이 실행될 수 있는 올바른 INSERT 문은 무엇인가?
 2-3 DML 자체 통과 매칭 대기 보기
1842(12106)
다음 SQL의 결과로 가장 적절한 것은?
 2-2 PIVOT절과 UNPIVOT절 자체 통과 매칭 대기 보기
1843(12105)
다음 SQL의 결과로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 2-2 계층형 질의와 셀프 조인 자체 통과 매칭 대기 보기
1844(12104)
다음 SQL의 결과로 가장 적절한 것은?
 2-2 계층형 질의와 셀프 조인 자체 통과 매칭 대기 보기
1845(12103)
다음 [SQLD_16] 테이블의 데이터를 바탕으로 아래의 SQL문을 실행했을 때, 조회되는 행의 수로 가장 적절한 것은?
 2-2 계층형 질의와 셀프 조인 자체 통과 매칭 대기 보기
1846(12102)
다음 SQL의 결과로 가장 적절한 것은?
 2-2 계층형 질의와 셀프 조인 자체 통과 매칭 대기 보기
1847(12101)
다음은 급여가 높은 순서대로 상위 3명의 사원 정보를 추출하는 SQL이다. 빈칸에 들어갈 내용으로 가장 적절한 것은 무엇인가? (Oracle 기준)
 2-2 TOP N 쿼리 자체 통과 매칭 대기 보기
1848(12100)
다음 SQL문의 실행 결과와 관련하여 RANGE와 ROWS의 차이에 대한 설명으로 옳은 것은?
 2-2 윈도우 함수 자체 통과 매칭 대기 보기
1849(12099)
윈도우 함수의 세부 옵션과 각 함수의 동작 원리에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
 2-2 윈도우 함수 자체 통과 매칭 대기 보기
1850(12098)
다음 [TAB_X] 테이블에 대한 각 SQL 문의 수행 결과로 옳은 것은?
 2-2 윈도우 함수 자체 통과 매칭 대기 보기
1851(12096)
다음은 사원의 본부별 및 개인별 업무성과 데이터이다. 아래 결과를 도출하기 위한 SQL로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 2-2 그룹 함수 자체 통과 매칭 대기 보기
1852(12095)
다음 SQL 문에 대한 실행 결과로 가장 적절한 설명은 무엇인가? (단, EMP 테이블에는 여러 HEAD와 JOB 조합이 존재한다고 가정한다.)
 2-2 그룹 함수 자체 통과 매칭 대기 보기
1853(12094)
다음은 서브쿼리에 대한 설명이다. 가장 적절하지 않은 것은?
 2-2 서브 쿼리 자체 통과 매칭 대기 보기
1854(12093)
다음 [EMP] 테이블에 대하여 아래의 SQL을 실행할 때, 서브쿼리 오류로 인해 실행되지 않는 경우는 무엇인가?
 2-2 서브 쿼리 자체 통과 매칭 대기 보기
1855(12092)
아래 ERD를 참고할 때, 각 도서 카테고리별로 최초로 대여된 도서의 카테고리명, 도서명, 대여일자를 출력하고자 한다. 빈칸 ㉠에 들어갈 SQL로 가장 적절한 것은?
 2-2 서브 쿼리 자체 통과 매칭 대기 보기
1856(12091)
다음 데이터와 결과 테이블을 확인하고, 부서 마스터인 HDEPT의 모든 부서를 기준으로 사원 수를 집계하는 가장 적절한 SQL은 무엇인가? (단, 사원이 없는 부서도 결과에 포함되어야 한다.)
 2-1 표준 조인 자체 통과 매칭 대기 보기
1857(12090)
다음 중 UNION ALL과 FULL OUTER JOIN에 대한 설명으로 가장 적절한 것은 무엇인가?
 2-1 표준 조인 자체 통과 매칭 대기 보기
1858(12089)
다음 SQL의 결과 출력되는 데이터 중 NULL의 개수는 총 몇 개인지 고르시오. (Oracle이라고 가정)
 2-1 표준 조인 자체 통과 매칭 대기 보기
1859(12088)
다음 SQL의 실행 결과로 옳은 것은 무엇인가?
 2-1 표준 조인 자체 통과 매칭 대기 보기
1860(12087)
다음은 ORDER BY 절에 대한 설명이다. 이에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은 무엇인가?
 2-1 ORDER BY 절 자체 통과 매칭 대기 보기
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1과목 1장 비지니스 모델과 이기요인과 통제방안 데이터의 유형
문제
아래에서 빅데이터 시대의 위기와 통제에 대한 설명으로 가장 타당한 것끼리 묶은 것은?
보기
가) 데이터 익명화(Anonymization)는 사생활 침해에 대 한 근본요인을 차단할 수 있어 빠른 기술발전이 필요하다.
나) 빅데이터 분석은 일어난 일에 대한 데이터에 의존하므로 예측의 정확도는 높지만 항상 맞을 수는 없어 데이터 오용의 피해가 발생할 수 있다.
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 책임제보다 동의제를 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의에서 '행동결과'에 따른 처벌의 모순을 교훈 삼아 빅데이터 사전 '성향' 분석을 통한 통제가 강화될 필요가 있다.
마) 빅데이터가 발생시키는 문제를 중간자 입장에서 중재하며 해결해주는 알고리즈미스트 (Algorithmist)도 새로운 직업으로 부상하게 될 것이다.
  1. 선택지 1 가, 다
  2. 선택지2 나, 다
  3. 선택지3 가, 라
  4. 선택지4 나, 마
정답
나, 마
해설
다) 개인정보 사용자의 정보 사용에 대한 무한책임의 한계로 개인정보 사용 동의제보다 책임체로 더욱 강화시켜야 한다.
라) 민주주의 국가의 형사 처벌과 같이 잠재적 위협이 아닌 명 확하게 행동한 결과에 대해 책임을 묻기 때문에 빅데이터 사전 성향 분석을 실시한다면 책임 원칙을 훼손한다.
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1. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
2. Optimization 유형은 분석 대상과 분석 방식이 모두 명확한 경우에 사용되는 분석 유형입니다. 이 유형은 특정 목표를 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
#빅데이터 #정성데이터 #정량데이터 #데이터의 다양성 #하둡
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