Course Outline

소개

  • kdb+ 개요 및 사용 사례
  • 열 지향 데이터베이스와 행 지향 데이터베이스 이해

kdb+ 환경 설정하기

  • 설치 및 구성
  • q의 기본 명령 및 데이터 구조

q의 벡터와 리스트

  • 벡터 기반 작업으로 작업하기
  • 목록과 사전 이해

kdb+의 테이블

  • 테이블 생성 및 조작
  • 데이터 세트 로딩 및 가져오기

q에서 스크립팅

  • 간단한 스크립트부터 복잡한 스크립트까지 작성
  • 함수 정의 및 응용 프로그램 이해

고급 q 기능

  • 조건 연산 및 제어 흐름 작업
  • 오류 처리 및 디버깅

시계열 개념

  • 시계열 데이터 소개
  • 타임스탬프 및 표준 시간대 작업

시계열 데이터 쿼리

  • 시간 기반 레코드 선택 및 분석
  • 이동 평균 및 기타 통계 함수 적용

고빈도 거래 분석

  • 금융시장 데이터에 kdb+을 사용합니다.
  • 실시간 데이터 처리 시뮬레이션

kdb+을 다른 Use Case로 확장

  • Telecom통신데이터 분석
  • 센서 데이터 및 IoT 모니터링
  • 네트워크 및 기기 사용 모니터링

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 통계에 대한 이해
  • 금융업계 경험이 도움이 됩니다
  • 관계형 데이터베이스에 대한 이해
  • 프로그래밍에 대한 약간의 경험이 도움이 되지만 필수는 아닙니다.

청중

  • 개발자
  • Database 엔지니어
  • 데이터 과학자
  • 데이터 분석가
 21 Hours

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