kdb+ Training in 부산

kdb +는 inmemory, columnoriented database이고 q는 내장 된 해석 벡터 기반 언어입니다 kdb +에서 테이블은 벡터의 열이며 q는 테이블 인 것처럼 작업을 수행하는 데 사용됩니다 kdb + 및 q는 고주파수 거래에서 일반적으로 사용되며 Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan 등 주요 금융 기관에서 널리 사용됩니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 kdb + 및 q를 사용하여 시계열 데이터 응용 프로그램을 만드는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 roworiented 데이터베이스와 columnoriented 데이터베이스의 차이점 이해 고급 분석을 수행하기위한 데이터 선택, 스크립트 작성 및 함수 생성 주식 및 상품 거래 데이터와 같은 시계열 데이터 분석 대형 데이터 세트를 고속으로 저장, 분석, 처리 및 검색하려면 kdb +의 메모리 기능을 사용하십시오 표준 함수 (논증)보다 높은 수준의 함수 및 데이터를 비 벡터 언어에서 일반적인 접근 방식으로 생각하십시오 에너지 거래, 통신, 센서 데이터, 로그 데이터, 기계 및 네트워크 사용 모니터링을 포함하여 kdb +에 대한 시간 민감성 응용 프로그램을 탐색하십시오 청중 개발자 데이터베이스 엔지니어 데이터 과학자 데이터 분석가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

청중 * KDB + / Q 개발자 과정 형식 50 % 강의, 40 % 실험실, 10 % 시험