데이터를 기반으로

IAM 사용자를 하나 생성하여 AWS 모든 권한을 부여해주었다. 그렇게 생성된 계정으로 직접 로그인 하여 결제 정보를 보기 위해 접속해보면 아래와 같이 엑세스 권한이 없다고 나온다. 모든 권한을 다 부여하였지만, 결제 정보를 볼 수 없는 것이 조금 의아했다. 하지만, 방법이 없는 것은 아니다. 루트 계정으로 직접 로그인하여 설정할 수 있는 부분이었다. 루트 사용자로 콘솔에 로그인하여 '계정'에 접속해서 아래로 내리다 보면 "결제 정보에 대한 IAM 사용자 및 역할 액세스" 라는 부분을 볼 수 있다. 해당 부분의 편집을 누르면 활성화 버튼이 나온다. 해당 버튼을 클릭 후 업데이트 해준다. 이후, 다시 로그아웃 하고 IAM 계정으로 접속하여 빌링을 확인해보면 아래와 같이 잘 보이는 것을 확인할 수 있다. 현..

가장 먼저 아마존 사이트에 접속한다. https://aws.amazon.com/ko/free/?gclid=Cj0KCQiAqsitBhDlARIsAGMR1RhqQiONA4ktdi0BovM-lm7YMJlq-_omGuKHs3pqZIwZngZk9ZenSl8aAjKYEALw_wcB&trk=fa2d6ba3-df80-4d24-a453-bf30ad163af9&sc_channel=ps&ef_id=Cj0KCQiAqsitBhDlARIsAGMR1RhqQiONA4ktdi0BovM-lm7YMJlq-_omGuKHs3pqZIwZngZk9ZenSl8aAjKYEALw_wcB:G:s&s_kwcid=AL!4422!3!563761819834!e!!g!!aws!15286221779!129400439466&all-free-tier.sort-by=..

올해 상반기는 해당 자격증을 따면서 AWS 에 대해서 공부를 해볼 예정이다. 데이터 분석에서 역량을 넓히고 더 많은 것을 경험하기 위해 데이터 엔지니어링 공부를 선택했고, 그 첫 걸음을 AWS로 시작하고자 한다. 강의는 udemy 가 가장 추천이 많아서 해당 강의로 진행하고자 한다. -> 링크 : https://www.udemy.com/course/best-aws-certified-developer-associate/ 누구에 비해서 위 자격증을 오래 준비하는 것일 수도 있지만, 처음 접하는 AWS라(물론, 실무에서 사용하기는 했지만 너무 한 부분만 진행했기에...) 기간을 넉넉하게 잡았으며 자격증 신청 비용도 약 20만원으로 큰 돈이라 신중하게 해보고자 한다. 그럼 1개씩 강의를 정리하는 글들을 올릴 예..

도서명 : 데이터 메시(Data Mesh) 효과적인 데이터 활용을 위한 데이터 메시 도입 가이드 출판사 : 한빛미디어 지은이 : 세막 데그하니지음 독서 기간 : 2023-12-25 ~ 2024-01-06 "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 우선 목차 부터 확인해보자. [ 목차 ] 프롤로그 진화적 소프트웨어 아키텍처 P.1 실생활에서의 데이터 메시 P.2 왜 데이터 메시로 변환해야 하는가 P.3 앞으로 가야 할 길 [PART 1 데이터 메시란] CHAPTER 1 데이터 메시를 요약하면 CHAPTER 2 데이터의 도메인 오너십 원칙 CHAPTER 3 제품으로서의 데이터 원칙 CHAPTER 4 셀프 서비스 데이터 플랫폼의 원칙 CHAPTER 5 연합 컴퓨팅 거버넌스의 원칙 [PART..

도서명 : 데이터 드리븐 리포트(상사와 고객을 설득하는 데이터 기반의 의사결정 with 파이썬) 출판사 : 한빛미디어 지은이 : 이상석 지음 독서 기간 : 2023-11-10 ~ 2022-11-22 "한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." 우선 목차 부터 확인해보자. ｜1장 ｜ 데이터 드리븐 보고 1.1 일상의 보고 상황 1.2 데이터 드리븐 의사결정이란 1.3 데이터 드리븐 보고란 1.4 데이터 드리븐 보고 5원칙 ｜2장 ｜ 데이터 드리븐 보고 절차 2.1 데이터 드리븐 보고 전략 2.2 분석 전 알아야 하는 용어 2.3 분석 목표 설정 2.4 계획서 작성 2.5 데이터 선정 2.6 분석 방법 결정 및 해석/검증 2.7 보고 대상자에 따른 보고 방식 ｜3장 ｜ 데이터 드리븐 보고 ..

빅데이터 기술에서 가장 먼저 예로 들 수 있는 것이 'Hadoop'과 'NoSQL'이다. 웹 서버 등에서 생성된 데이터는 처음에는 RDB와 NoSQL 등의 텍스트 데이터에 저장된다. 그 후 모든 데이터가 Hadoop으로 모이고 거기서 대규모 데이터 처리가 실행된다. 기존 RDB에 대용량 데이터들을 처리하는데 한계가 생겼으며 이를 해결하기 위해 'Hadoop'과 'NoSQL'이 각각 다른 형태로 나온 것이다. [ Hadoop ] Hadoop은 다수의 컴퓨터에서 대량의 데이터 처리하기 위한 시스템이다. 전세계의 웹페이지를 모아서 검색 엔진을 만들고자할 때, 방대한 데이터를 저장해둘 스토리지와 순차적으로 데이터 처리를 할 수 있는 구조가 필요하다. 그러기 위해서는 수 백, 수천 대의 컴퓨터가 이용되어야 하며 ..