Introducing the modern data warehouse solution pattern with Azure SQL Data Warehouse

(신나는 전자 음악) -올라가서 Azure를 살펴 보겠습니다 최신 데이터웨어 하우스 솔루션 패턴 강력한 기초를 제공합니다 SQL 쿼리에 걸친 모든 엔터프라이즈 분석 머신 러닝과 AI를 통해 이제부터 살펴 보도록하겠습니다 Azure의 SQL Data Warehouse에 대한 핵심 업데이트 주변의 세분화 된 보안에서부터 행 및 열 수준 보안까지 줄어 듭니다

쿼리 성능을 크게 개선 새로운 워크로드 중요 기능으로 더 많은 기능을 제공합니다 그리고 우리는 또한 당신을 안내합니다 실제 현대 데이터웨어 하우스 예 Microsoft Digital Crimes Unit의 시추 방법 최신 데이터웨어 하우스를 활용하고 있습니다 트랙에서 기술 사기꾼을 중지합니다 (신나는 전자 음악) 오늘 Charles Feddersen과 함께합니다 Azure Data Team에서 쇼에 오신 것을 환영합니다 -여기있어 좋네요 저를 주셔서 감사합니다

몇 달 전에 존 매킨타이어를봤을 때 실제로 Azure의 데이터웨어 하우징을 살펴 보았습니다 Data Warehouse Gen 2의 이점을 보여주었습니다 그리고 당신이 정말로 혜택을 줄 수있는 방법 쿼리 성능 측면에서 높은 쿼리 동시성, 저렴한 비용 그 쇼를 놓치면 표시된 링크에서 확인할 수 있습니다 -맞아,하지만 다이빙하기 전에 최신 데이터웨어 하우스에 다른 것들을 보여 드리겠습니다 이는 Azure Data Warehouse Service를 통해 더욱 향상되었습니다

현재 진행중인 초점 중 하나는 쿼리 성능, 당신은 너무 빠를 수 없기 때문에, 그렇지? 맞습니다 속도는 항상 좋은 것입니다 -우리가 얼마나 멀리 왔는지 보여 드리겠습니다 존이 공연을 시작한 이래 여기에 간단한 데모가 있습니다 여기에 두 개의 쿼리가 설정되어 있습니다 내가 시작 할게요 왼쪽에있는 것은 마지막 쇼의 Data Warehouse Gen 2 오른쪽에있는 것은 현재 버전입니다 고객이 사용할 수 있습니다

이제 정확히 같은 쿼리, 집계, 조인, 실제로 일반적인 데이터웨어 하우스 및 쿼리 유일한 차이점은 기본입니다 서비스 버전 여기 오른쪽에있는 것은 우리는 이것이 비교적 빨리 끝나기를 기대합니다 거기에 약 16 초가 있습니다 왼쪽에있는 것이 여전히 실행 중입니다

다시 한 번, 성능이 향상되었습니다 지난 몇 달 동안 만 우리는 이것을 실행 시키도록하겠습니다 잠시 후에 다시 확인하겠습니다 하지만 우리가 진행 한 모든 진전을 보는 것이 정말 좋습니다 짧은 시간 동안 성능에 그러나 성능을 넘어 셀프 서비스 분석 및 민주화 회사 내부의 데이터가 점점 일반화되고 있습니다 그러나 여전히 모든 사람의 마음에 가장 중요한 것은 보안입니다

네, 맞습니다 성능이 훌륭합니다 생산성에 매우 중요합니다 그러나 보안은 항상 최고입니다 이 데모로 돌아가서 확인해 봅시다

여기에서 우리가 끝났고 59 초가 걸렸음을 알 수 있습니다 -[Jeremy] John의 유사한 검색어 세트는 약 4 배 더 빠릅니다 -맞습니다 기본 서비스 일뿐입니다 오늘날 고객은이 혜택을 누릴 수 있습니다

그러나 보안으로 돌아가 봅시다 보안이 없으면 다른 것은 중요하지 않습니다 분석을 위해 더 많은 데이터를 중앙 집중화하면 이 데이터의 잠재적 통찰력 더 많은 사람들에게 흥미로워집니다 조직에서 Power BI와 같은 최신 시각화 도구 모든 사람이 데이터 분석가가 될 수 있도록했습니다 그러나 조직 전체의 가치 충분히 세분화 된 액세스가 가능한 경우에만 실제로 실현 될 수 있습니다

데이터에 적용 할 수 있습니다 데이터에 대한 청중이 증가함에 따라 가능성도 커집니다 모든 사람이 모든 데이터에 액세스 할 수있는 것은 아닙니다 우리는 보안에 대해 매우 전체적으로 생각합니다 그리고 엔터프라이즈 급 기능 세트를 구축했습니다 당신이 호스팅 할 수 있도록 Azure에서 가장 중요한 데이터까지도 여기에는 모든 것이 포함됩니다 위협 보호, 네트워크 보안, Azure Active Directory를 사용한 인증 액세스 제어 및 데이터 보호

그러나 가장 최근에 액세스 제어에 추가 기본 행 수준 보안 나는 우리가 빠른 데모를 줄 수 있다고 생각 이것이 오늘날 어떻게 작동하는지 여기 쿼리가 있습니다 국가 분석가로 로그인 한 것을 볼 수 있습니다 여기부터 시작하겠습니다 53 행의 결과 집합을 반환합니다 모든 상태를 나타냅니다 미국의 몇몇 영토

따라서 이것은 전체 테이블의 집계를 나타냅니다 하지만 다른 사용자가 있다면 어떨까요? 다른 권한을 가진 다른 수준의 데이터로? 이제 다른 분석가를 살펴 보도록하겠습니다 우리가 여기있는 것을 봅니다 하단에서 볼 수 있습니다 서버 이름이 정확히 같습니다 양쪽 상단에 내가 정확히 같은 데이터베이스를 가지고 있음을 알 수 있습니다

여기서 유일한 차이점은 왼쪽의 워싱턴 주 로그인 오른쪽에 뉴욕 주 로그인이 있습니다 양쪽에서 똑같은 쿼리를 실행 해 봅시다 워싱턴과 지금 뉴욕, 서로 다른 결과를 반환한다는 것을 알 수 있습니다 이것들은 상황에 민감합니다 사용자가 가진 보안 해당 테이블의 행 -심지어 같은 쿼리 언어가 있습니다 국가 분석가를 위해 좋은 점이 여기 있습니다

사용자는 기본적으로 자신이 모르는 것을 모릅니다 동일한 쿼리 구문입니다 많은 변경이 필요하지 않았습니다 하지만 과거에 어떻게 이런 일을 했습니까? -몇 가지 일반적인 방법이 있습니다 일반적으로 필터링 된보기 또는 시스템 기능을 사용했습니다

쿼리가 실행될 때 사용자 이름을 결정하기 위해 그러나 이것들은 관리하기가 정말 어색했습니다 기본 행 수준 보안은 관리를 단순화합니다 또한 데이터 모델의 소비 모든 사람에게 일관성이 있기 때문입니다 -이게 정말 강력 할 것 같아요 멀티 테넌시가 발생한 시간에 대해 생각하고 특정 규정 준수 요구가있을 수 있습니다 다른 데이터웨어 하우스를 가동시키고 싶지 않을 수도 있습니다 지역 또는 다른 부서 또는 액세스 요구에 따라 다른 사업부

여기서 정말 멋진 또 다른 것은 공급 업체, 심지어 해외 개발자가 있다면 그 사람들은 액세스 할 필요가 없습니다 다른 모든 데이터 세트 데이터의 모든 행과 열 거기에서도 차별화 된 액세스가 필요합니다 네, 이것들은 모두 좋은 예입니다 행 수준 보안이 매우 강력한 곳입니다 그러나 방금 보여 드린 성능과 보안 외에도 또 다른 중요한 영역이 있습니다 이것이 플랫폼이 지원하는 방식입니다 다른 작업 부하의 변동성

중요한 시나리오가 있습니다 주어진 쿼리 또는 쿼리 세트 항상 예측 가능하게 실행하십시오 -전에는 분석가 그룹이 있었을 겁니다 아마도 자원을 놓고 경쟁 할 수도 있습니다 그리고 당신은 그것이 어떤지 알고 있습니다 다른 모든 쿼리 대기열이 있습니다 100 개의 검색어가있을 수 있습니다 다음에 오는 것은 줄의 뒤로 대기열의 뒷면 어쩌면 먼저 실행해야 할 수도 있습니다

-때로는 다음 번의 쿼리 즉시 실행해야합니다 정말 중요한 질문 일 수 있습니다 제출 될 때 예측 가능하게 실행되어야합니다 이를 위해 개념을 소개했습니다 작업 부하의 중요성과 분류 여기 내가있어 두 가지 작업 분류 기준 첫 번째는 정상보다 중요도가 높고 이것이 기본값입니다 모든 것이 정상일 때 그것은 선착순으로 운영됩니다

우리는 모든 것을 처리합니다 도착한 순서에 따라 그러나 이제 쿼리의 중요성을 계획 할 수 있습니다 이전에 국가 분석가가 그들의 쿼리가 도착하고 우리는 그들의 쿼리를 알고 있습니다 아마도 주 수준보다 더 중요 할 것입니다 이 할당 된 것을 볼 수 있습니다 더 높은 중요도 시스템이 자동으로 팝업 즉시 실행하기 위해 대기열의 전면에 세분화 된 제어가 가능합니다 워크로드의 중요성보다 모든 리소스를 효율적으로 활용할 수 있습니다

-이 모든 것은 정말 멋진 혁신입니다 Azure에서 엔터프라이즈 데이터웨어 하우스를 실행하는 사람들에게 하지만 생각할 때 어떻게 지금 진화합니까 Modern Data Warehouse와 그 솔루션 패턴에 대해 -응, 방금 봤어 정말 Azure SQL Data Warehouse입니다 데이터웨어 하우스 자체는 실제로 초석이었습니다 수년 동안 엔터프라이즈 분석을 그러나 데이터의 다양성이 계속 증가함에 따라 수행하려는 분석 유형이 발전함에 따라 우리는 만날 수있는 기능이 필요합니다 이러한 진화하는 요구 사항 Azure에서 Modern Data Warehouse는 솔루션 패턴입니다 모든 분석을 수행 할 수있는 SQL 쿼리에서 고급 기계 학습에 이르기까지 데이터의 충실도를 손상시키지 않으면 서 또는 초과 프로비저닝 프로비저닝 리소스 낭비

-맞아, 우리는 이런 것들을 전에 본 적이있어 실제로 여기의 기본 더 많은 데이터를 가져오고 싶다는 것입니다 과거에 필요하다고 생각했던 것보다 또는 당신은 그것을 필터링했습니다 다른 일을하거나 원래 형태로 나중에 더 많은 유연성을 제공합니다 미래에 원하는 통찰력을 끌어 내기 위해 지금 당장 필요하다는 사실조차 모릅니다 -맞습니다, 제레미 온 프레미스 데이터웨어 하우스를 통해 특히 기기 폼 팩터, 스토리지 대 계산 비율이 실제로 고정되었습니다 더 많은 스토리지에 컴퓨팅 비용을 추가하고 필요 여부에 관계없이 그것은 그들이 실제로 어떻게 설계되었는지입니다 과거 또는 매우 세분화 된 데이터를 유지하고 있습니다

그것은 귀중하지만 자주 사용되지는 않았습니다 정말 빨리 비싸졌습니다 이 문제를 해결하려면 섭취 데이터를웨어 하우스에 저장해야했습니다 또는 원격 스토리지에 보관 전략 고용되었다 다른 도전은 그것은 매우 행과 열에 집중되었습니다 반 구조화 된 데이터 많은 선행 변형이 필요했습니다

이미지와 같은 것은 전혀 맞지 않았습니다 그럼 어떻게 바뀌 었습니까? 최신 데이터웨어 하우스 패턴 측면에서? -Azure는 게임을 완전히 바꿔 놓았습니다 이러한 유형의 워크로드 공간이 정말 혼란 스러웠습니다 Azure를 사용하면 정말 비용 효율적이며 분석 최적화 스토리지 플랫폼 Azure Data Lake Store Gen 2라는 이는 모든 컴퓨팅 엔진과 완전히 독립적입니다 이것은 플랫폼을 제공합니다 데이터 축적 및 구성 시작 그런 다음 이러한 분석 응용 프로그램에 연료를 공급할 것입니다

그러나 거대한 데이터 레이크를 사용하려면이를 채우는 방법이 필요합니다 이를 위해 완벽하게 관리되는 서비스를 제공했습니다 Azure Data Factory라는 대규모 데이터 통합이 가능합니다 80 개가 넘는 즉시 사용 가능한 커넥터를 제공합니다 SaaS 애플리케이션의 모든 것에 연결 Salesforce 또는 Google AdWords와 같은 S3와 같은 다른 구름, SQL 또는 Oracle과 같은 하이브리드 연결 온 프레미스 데이터 센터에 존재합니다 데이터에 많은 시간을 보냈다면 섭취는 실제로 전투의 절반에 불과하다는 것을 알고 있습니다

일단 착륙하면 정말 방법이 필요합니다 목적에 맞게 변환합니다 그리고 확장 가능한 컴퓨팅 엔진이 등장합니다 Azure Databricks Spark 클러스터는 필요에 따라 프로비저닝 할 수 있습니다 그리고 그들은 매우 강력한 도구입니다 대규모로 복잡한 변환을 수행합니다 또한 Databricks가 발생합니다 환상적인 플랫폼이되기 위해 데이터 과학으로 예측 모델을 생성합니다 -[제레미] 맞습니다

그러면 실제로 탐험 할 수 있습니다 Azure Data Warehouse로 이동하기 전에 -[찰스] 데이터웨어 하우스에서 한 번 이것은 당신에게 데이터를 제공하는 방법을 제공합니다 그 소비자들과 우리가 보여준 것처럼 Azure SQL Data Warehouse 확장 가장 까다로운 워크로드 지원 성능, 동시성, 그리고 물론 보안 마지막으로 Power BI와 같은 시각화 도구를 사용하면 우리는 모두에게 힘을 실어주었습니다 스스로 데이터를 분석 Azure SQL Data Warehouse는 엔진입니다 그것은 이러한 통찰력을 강화합니다 그러나 이것은 단순한 선형 프로세스가 아닙니다

데이터가 데이터 레이크에 도달하면 매우 반복적입니다 따라서 클라우드 모델처럼 보입니다 현대 데이터웨어 하우징 더 유연하고 확장 가능할뿐만 아니라 하지만이 경우에도 그것으로부터 얻을 수있는 많은 비용 절감 네, 독특한 탄성이 있다고 생각합니다 클라우드는 매우 잘 알려져 있습니다 그러나 분석 워크로드는 특히 하나의 시나리오입니다

신축성이 실제로 빛나는 곳 데이터 과학은 매우 다양한 작업량입니다 필요한 컴퓨팅 용량과 관련하여 주어진 시점에 대화식 SQL 분석은 일반적으로 항상은 아니지만 일반적으로 이러한 플랫폼은 근무 시간 동안 지속적으로 바쁩니다 최신 데이터웨어 하우스 스토리지와 컴퓨팅을 완전히 분리 계산은 조정될 수 있습니다 귀하의 요구 사항에 가장 비용 효율적인 방법으로 -이거 정말 좋은데 그러나 실제 사례를 볼 수 있습니까? – 당연하지

이에 대한 좋은 예는 디지털 범죄 부서입니다 또는 Microsoft DCU라고합니다 디지털 범죄 부서는 전 세계적으로 사이버 범죄와 싸우고 있습니다 기술, 법의학, 민사 소송, 형사 소개 등 보안을 보호하면서 고객의 프라이버시 여기에는 다음과 같은 범죄가 포함됩니다

기술 지원 사기, 더 취약한 인구에 영향을줍니다 문제를 해결하기 전에 Microsoft는 전세계 14,000 건의 고객 불만 기술 사기에 대해 매월 이 중 일부를 들어 보셨을 것입니다 기술 사기꾼이하는 일 그들은 당신의 장치에 문제가 있음을 확신 시키려고 노력하고 있습니다 사기는 종종 전화로 시작됩니다 발신자의 신원 확인 Microsoft를 대신하여 전화 또는 다른 잘 알려진 보안 공급 업체

그들은 심지어 웹에서 팝업으로 당신을 유혹 할 수 있습니다 피해자로서 당신은 확신합니다 기기에 심각한 보안 문제가 있음 범죄자에게 기술 지원의 필요성을 강조 그런 다음 불필요하게 지불하게됩니다 이 기술 지원 우리는 그런 일이 일어나기를 원하지 않으며,이 경우에는 이 사람들을 추적하기가 정말 어렵다고 생각합니다 트랙을 쉽게 덮을 수 있기 때문에 그리고 사기꾼은 자주 아마도 IP 주소 또는 전화 번호를 변경하십시오 여기에 많은 증거가 있습니다 며칠, 때로는 몇 시간 동안 만 살 수 있습니다 이 신호는 매우 작을 수 있습니다

보안과 함께 플랫폼은 데이터를 해결하는 데 필요한 규모를 제공합니다 가장 세부적인 수준으로 이 원시 데이터는 충실도를 유지하기 때문에 데이터에서 신호의 -고객이 이러한 유형의 기술 사기를 신고함에 따라 실제로는 구두로만 설명 할뿐입니다 그들의 기억에서 무슨 일이 있었는지 사기꾼이 PC에 원격으로 연결되었을 수 있습니다 그리고 그들은 사라 졌을 수도 있습니다 커피 나 커피를 마시고 돌아와서 그들의 기계에서 실제로 무슨 일이 일어 났는지 전혀 알지 못합니다 -많은 것이있을뿐만 아니라 처리 할 여러 유형의 데이터 그러나이 많은 데이터는 지저분합니다

관계가 정확하지 않습니다 가입하기가 어렵습니다 데이터 내에서 패턴을 분리합니다 DCU에서는 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 활용합니다 40 개 이상의 소스에서 그리고이 데이터는 Azure 및 비 클라우드 플랫폼에서 생성됩니다

따라서 하이브리드 연결은 성공에 중요합니다 기술 사기 사례를 생각하면 데이터가 형태로 올 수 있습니다 고객이 사기를 신고하기 위해 보고서를 작성했음을 자동화 된 소스에서 온 것일 수도 있습니다 웹에 나타나는 이미지 사용자에게 기술적 인 문제가 있다고 생각하게합니다 -너무나 많은 데이터 소스 그러나 DCU는이 모든 데이터를 어떻게 캡처합니까? 정말 이해가됩니다 이러한 유형의 사기로부터 사람들을 보호하기 위해? -그들이 한 것은 그들이 갔다는 것입니다 Azure에서 솔루션을 구축했습니다 전체 파이프 라인을 처리하는 섭취부터 시각화까지, 방금 설명한 많은 시나리오를 사용합니다

오늘날에는 현대 데이터웨어 하우스 전략을 사용합니다 호수에 데이터를 수집 그런 다음 다른 컴퓨팅 엔진을 해당 데이터로 가져옵니다 여기서 볼 수 있듯이 처리는 전적으로 Azure Data Factory를 사용하여 구축됩니다 다양한 소스에서 데이터 흐름을 오케스트레이션 데이터 레이크에 착륙시킵니다 -[제레미] 그러면 어떻게 다음 단계로 넘어가나요? -데이터 레이크에서 한 번 DCU 분석가는 데이터를 탐색하고 준비 할 수 있습니다

기계 학습 모델 교육 이 의심스러운 활동을 실제로 찾고 있습니다 여기의 과정은 정말 혼합입니다 대규모 기계 자동화, 인간의 조사와 결합 Databricks를 사용할 곳입니다 여기에서 볼 수 있듯이 다양한 Python 스크립트를 실행하고 있습니다 텍스트 분류와 같은 일을 또는 다른 통찰력을 얻습니다 그런 다음 데이터도 데이터웨어 하우스로 흐릅니다

그런 다음 DCU 분석가에게 제공됩니다 이러한 사례를 전 세계적으로 조사하고있는 -좋아요, 그래서 그들은 할 수있었습니다 실제로 데이터를 가져 와서 탐색합니다 그러나 어떻게 쿼리하고 모든 것을 이해할 수 있었습니까? 그리고 데이터에서 무슨 일이 있었습니까? -그 기술 사기 사건에서 그들이하고 싶은 것은 리버스 엔지니어링이 가능한지 확인하는 것입니다 사기꾼이 사용자를 어떻게 타겟팅했는지 SQL 기반 분석을 수행했습니다 사기 탐지를 수행하기 위해 그들이 이미지 분류에 합류 한 곳 텍스트 분류 표 그리고 이것들은 출력이었습니다 방금 살펴본 Python 스크립트 중 여기서 볼 수 있듯이 SQL Data Warehouse를 위해 우리가 변화시킨 멋진 기능 중 하나 그래픽 실행 계획을 볼 수있는 능력 이렇게하면 문제를 디버깅하는 데 도움이됩니다

쿼리에 매우 빠르고 효율적일 수 있습니다 -그럼 다음 부분으로 어떻게 가나 요? 실제로 실행 가능한 통찰력을 얻는 곳은 어디입니까? -내가 전에 언급 한 기억 이 고전적인 위치 식별자는 매우 자주 변경 될 수 있습니다 그러나 어떤 것이 더 어렵습니다 실행중인 코드를 수정하고 있습니다 또는 사용자 인터페이스와 같은 것을 변경하고 있습니다 또는 물리적으로 이동하는 콜센터도 훨씬 오래 걸립니다 스크린 샷을 분석하면 URL, 리디렉션, IP 주소, 그들은 실제로 패턴을 삼각형으로 시작할 수 있습니다 이 사기를 저지르는 나쁜 행위자에게 오 탐지와 정확성을 확인할 수 있습니다 통찰력의 질을 이해하기 위해 우리는 매우 타깃 된 방식으로 연락합니다 이러한 활동을 중단하기 위해 현지 법 집행 기관에

-DCU가하는이 모든 작업이 얼마나 효과적입니까? 실제로 기술 사기꾼을 중지하고 있었습니까? -전반적인 효과는 DCU의 자체는 말합니다 Microsoft 사기 불만이 삭제되었습니다 2017 년 한 달에 14,000에서 2018 년 말에는 한 달에 8,400 개만 따라서 법 집행 기관과의 훌륭한 파트너십입니다 예를 들어, 약 16 개의 콜센터 공격이 있습니다 인도에서 63 명이 체포되었습니다 지난 3 개월 동안 만 -이것은 정말 훌륭한 구현입니다 정말 개선을보고있는 다른 사람들을 도울 것입니다

미래의 데이터웨어 하우징 증거 하지만 사람들이 더 많은 정보를 얻기 위해 어디로 가라고 추천 하시겠습니까? -가장 중요한 것은 모든 구성 요소를 제공한다는 것입니다 완벽한 분석 솔루션을 구축해야합니다 하지만 당신은 작은 시작할 수 있습니다 진화에 따라 기능을 추가 할 수 있습니다 최신 데이터웨어 하우스에 대해 자세히 알아 보려면 Azure의 솔루션 패턴 표시된 링크를 클릭하십시오 고마워, 찰스 기술 사기의 피해자라고 의심되면 지금 Microsoftcom/reportascam에서보고 할 수 있습니다

Microsoft Mechanics를 계속 시청하십시오 최신 기술 업데이트 시청 해 주셔서 감사합니다 다음에 see겠습니다 (신나는 전자 음악)

[책리뷰] 내게만 보이는 남자 | 영화 및 웹툰 제작 예정 | 윤자수기

오늘 가져온 책은 최광희 작가님의 '내게만 보이는 남자'입니다 최광희 작가님은 영화 평론가로 활동하고 계신데요 영화 시나리오 작업에 본격적으로 들어가기 전에 트리트먼트 작업으로 시작한 것이 이렇게 한 권의 책으로 나왔습니다 배우 유지태 님과 함께 시나리오를 공동집필하고 웹툰으로도 만들어질 예정이라고 하는데요 그럼 이 책 '내게만 보이는 남자' 리뷰 시작해보도록 하겠습니다 여자주인공은 남편과 단둘이 살고 있습니다 여느날처럼 남편의 출근길을 배웅하고 문을 닫으면서 집으로 돌아왔는데요 이상한 느낌이 있어요 냉장고 옆에 못 보던 남자가 서있는거죠 방금 전까지만 해도 없었는데 갑자기 왠 남자가 서있습니다 그러니까 정말 무섭잖아요? 갑자기 내 집에 모르는 사람이 들어와있으니까 그래서 이 여자 주인공은 집을 나와서 주변에 도움을 요청합니다 "우리 집에 이상한 남자가 있어요!" 라고요 주변 사람들도 도와주고 경찰도 왔는데 "집에 아무도 없어요" 라고 이야기를 합니다 그래서 용기를 내서 따라서 들어갔는데 거기 버젓이 서있는거예요 그래서 여자 주인공이 "여기 있잖아요! 냉장고 옆에 있잖아요!"라고 했는데 아무도 그녀의 말을 믿지 않습니다 책 제목처럼 정말 내게만 보이는 남자였던거죠 그 남자는 아무 말도 하지 않고 아무 행동도 하지 않고 그저 냉장고 옆에 서있습니다 이 기묘한 남자와 기묘한 동거가 시작됩니다 첫 날은 그냥 무서워해요 둘째날은 남자에게 말을 겁니다 "그렇게 서있으면 다리가 아프지 않나요?" 이런 식으로요 이렇게 차츰 차츰 말 한 마디, 두 마디를 주고 받으면서 두 사람 사이에는 정이 쌓여갑니다 이렇게 기묘한 생활이 이어지지만 남편은 눈치를 채지 못해요 그 남자가 여자 주인공의 눈에만 보이기 때문에 집 안의 달라진 변화를 느끼지 못하기 때문이죠 단지 자기 아내가 이상하다고 생각을 하는데요 혼자서 중얼거리는 걸 봤다는 주변의 증언도 있었고 가끔씩 집에 있을 때 자기한테 대답하는게 아닌 것 같은 이상한 평소에 쓰지 않는 말투를 쓰고 그러거든요 부인이 그래서 '우리 와이프가 좀 아픈가?' '이상한데?' 하는 생각을 하기는 합니다 여자는 남자와의 지속적인 대화를 통해서 치유를 하기도 하고 점점 날이 갈수록 '근데 도대체 이 사람은 누구지?' 하는 의구심이 커집니다 제가 말씀드린 줄거리를 통해서 '이 책은 사랑, 결혼, 현실에 대해서 다루고 있구나' 라는 생각을 하실 것 같아요 저는 이 3가지 중에서 크게 사랑과 현실에 있어서 초점을 많이 맞추면서 이 책을 읽었는데요 현실을 이야기하자면 아이가 없는 부부를 봤을 때 여자에 대해서 쏟아지는 시선들 뭔가 시댁에서 시부모가 그 여자에게 원하는 이야기들 이런 것들이 적혀있는데 그거를 보면서 '맞아 현실이 이렇지' 라는 생각을 하곤했습니다 38쪽과 75쪽에 아주 명확하게 나와있는데요 38쪽을 보면 "생명은 부모가 결혼을 했든 안 했든 똑같이 소중한 것이죠" "그건 공동체가 책임질 문제입니다

" "사랑의 결실로 태어난 아이에게 부모의 결혼 여부를 묻는 것은 미개한 짓입니다" 38쪽의 이 이야기는 불임 부부에게 한정되어 있다라고 말하기는 어렵고 확장된 현실이라고 말씀드릴 수 있을 것 같은데요 흔히 우리가 미혼모라든지 이런 결혼을 하지 않고 아이를 키우는 사람들을 봤을 때 '그러지 말아야지' 하면서도 보내는 시선들이라든지 아니면 아무 죄책감 없이 보내는 시선들이 있잖아요 왜 저 나이에 애를 낳아서 저러고 살지? 저 애는 무슨 죄야? 아이를 봤을 때도 "너 부모님은 뭐 하셔?" 이래서 뭐 "엄마랑 둘이 살아요" 이렇게 하면은 쏟아지는 사회적인 편견 어린 시선들이 있잖아요 그런 것을 38쪽에서 한 번 언급한다는 느낌을 받았습니다 그리고 말씀드린 75쪽 같은 경우에는 "손주 한 명 못 낳는 애가 뭐가 잘났다고 빳빳이 고개나 들고" "아무튼 배운 거 없는 애들이" 라고 말을 합니다 이거는 남편의 어머니, 그러니까 여자주인공의 시어머니가 하는 말인데요 이게 너무나도 현실적이었어요 우리가 불임 부부를 봤을 때 남자에 원인이 있어서 불임이 될 수도 있고 여자에 원인이 있어서 불임이 될 수도 있는데 그냥 대부분의 경우에는 '여자가 아기를 못 가진다'라고 생각을 하고 그리고 특히 모든 가정이 그런 것은 아니겠지만 시댁에서 뭔가 아이를 원하는 경우가 많잖아요 뭔가 주변이나 미디어를 봤을 때는 친정에서 아이를 원하지만 딸에게 부담을 주지 않으려고 그래~ 이렇게 하는 경우가 많은데 시댁 같은 경우에는 어떻게 보면은 자기 친자식이 아니니까 조금 더 편하게 말을 하는 것 같아요 "너네 아이는 언제 가질거야?" "너네 아이 못 갖는 거 문제 있는거 아니야?" "니 땜에 아니야? 우리 아들은 문제 없어" 이렇게 하는 경우가 많단 말이죠 그래서 75쪽을 보면서 '이 세상에 이런 말도 있어?' '누가 이런 말을 해?' 라는 인식이 되는 사회였으면 좋겠다 이게 너무나도 가상의 이야기라서 '아 진짜 소설이네' 라는 생각이 드는 그런 현실이었으면 좋겠다 라는 생각이 들었습니다 제가 아까 현실 말고 사랑에도 포커스를 맞췄다라고 했는데요 사랑을 좀 더 결혼을 포함시킨 내용으로 바라볼 수 있을 것 같아요 37쪽에 이런 문장이 나옵니다 "사랑하는 사람들끼리는 결혼하지 않는 세상이 더 나을지도 모릅니다" 이것은 남자가 한 이야기인데요 결혼을 우리는 흔히 사랑의 결실이라고 합니다 누군가를 너무 사랑해서 하루라도 더 있고 싶어서 혹은 이 사람과 조건이 맞아서 나의 뭔가 현실적인 뭔가를 해결해줄 수 있을 것 같아서 우리는 결혼을 하고는 하는데요 아무리 사랑해서 결혼을 한다고 해도 늘 그 사랑이 한결같이 유지되지는 않고 이혼을 한다든지 내가 몰랐던 이 사람의 모습을 발견함으로써 내가 결혼을 후회한다든지 하는 여러가지 모습들이 결혼 생활에서 나오는데요 사랑하는 사람들은 처음에 기대하는 것들이 있죠 이 사람이 연애 때 나한테 이렇게 했으니까 결혼해도 이렇게 잘해주겠지? 연애 때 내가 막 아프다고 하면 달려와주고 이랬으니까 결혼해서도 내가 아프다고 하면 죽도 만들어 주고 간호도 해주고 이렇게 하겠지? 라고 생각을 한단 말이죠? 그런데 막상 결혼을 했는데 '아 나 너무 아파' 이랬는데 "약 먹어 약 먹으면 나아" "나 너무 아파" 이랬는데 막 "아이 그냥 죽 시켜먹어" 이렇게 할 수도 있어요 그러면 이 사람은 '괜히 결혼했다' '내가 바란 모습, 내가 예상한 모습은 이게 아닌데' '이 사람은 왜 이렇게 해주지?'라고 그간의 뭔가 생각 환상, 기대감이 뭔가 다 무너질 수 있단 말이에요 그러면서 아주 큰 슬픔을 경험할 수 있는데요 그래서 "결혼하지 않는 것이 좋을수도 있습니다"라는 문장을 읽을 때는 이런 많은 생각이 들었어요 여러분은 이 문장에 대해서 어떻게 생각하시는지 아래 댓글로 남겨주세요 '내게만 보이는 남자'는 작가의 말을 포함해서 총 151쪽으로 되어있는 아주 짧은 소설입니다 그런데 흡입력이 굉장히 좋고 담고 있는 내용이 좋았어요 그래서 순식간에 읽어나갈 수 있었는데요 저는 이 책을 버스에서 오가면서 금방 읽었답니다 읽으면서 '영화 같다'는 생각이 들었습니다 뭔가 머리 속에 장면이 촥~ 그려지고 이거는 뭐 소설류를 읽다보면 당연한 건데 그런 영화같음이 아니라 '영화로 만들어지면 굉장히 재미있을 것 같다' '이거를 어떻게 표현을 해나갈까?' 이런 궁금증을 만들게 하는 그래서 영화를 보는 것 같은 책이었는데요 굳이 약간 분야를 나눠보자면 CGV아트하우스에서 상영해야할 것 같은? '그런 영화를 담은 책이다' 라는 생각이 들었습니다 아트하우스의 경우에는 기본적인 상업영화들도 많이 하지만 보통 많은 사람들이 찾지는 않는 그러나 사회에 메시지를 던져주는 그런 영화들을 많이 상영하는데요 이 책도 '많은 사람이 찾아올 것 같다'라는 느낌 보다는 사랑, 연애, 결혼, 현실에 대해서 누군가와 이야기할 수 있고 돌아볼 수 있는 책이다 라는 생각이 들었어요 그래서 아트하우스에서 상영하면 굉장히 좋을 것 같다 적합할 것 같다라는 저만의 결론을 내렸습니다 그리고 영화 측면에서 계속 말을 이어나가보면 이 책이 좀 아쉬운 점이 있는데요 호불호가 굉장히 명확하게 갈릴 부분이라고 저는 생각해요 굉장히 그냥 자연스럽게 받아들여지고 어디 하나 모난 구석이 있는 생각이 안 들거든요? 근데 결말이 열린 결말은 아닌데 '그래서 뭐라는 거지?'라는 생각이 들었어요 설명을 해주시거든요? 이 남자의 정체는 무엇이고 어떻게 해서 이 상황들이 벌어졌고 라고 소설 끝에 설명을 해주시는데 아 이런 거였구나! 이 남자가 이래서 이렇게 됐구나! 라는게 설명되는 것이 아니라 그래서어떻게 된 거예요? 그래

서 이 남자는 누구죠? 라는 생각이 계속해서 듭니다 뭔가 그런 거 있잖아요 영화들 중에서 막 잘 만들었고 이제 결말만 남았어 그래서 딱 결말을 봤는데 불친절한 영화들 있잖아요? 앞에서는 기승전이 아주 착실하게 만들어져가지고 다 이해가 되고 맞아맞아! 공감을 하고 있었는데 결말부에 중요한 소재에 대해서 설명을 하는 부분에서 "이랬어요 아시겠죠?" 이러고 딱 끝나는 느낌? 저만 이해를 못하나 싶어가지고 인터넷을 찾아봤는데 결말에 대해서 이해가 간다는 분들이 계셨고 이게 도대체 무슨 결말인지 모르겠다 하는 분들이 계셨거든요? 그래서 정말 결말에서 호불호가 확 갈렸는데요 저에게 호불호를 묻는다면 저는 불호까지는 아니지만 그래도 막 "와~ 호다!" 는 아니다라고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다 저는 결말이 너무나도 어려웠어요 그래서 오히려 이 책의 영화번전이 굉장히 궁금해지고 기다려지는데요 영화에서는 아무래도 시각적으로 보여줄 수 있는 것들이 많잖아요 소설에서 어떻게 생겼고 어떤 작동 원리로 인해서 운영이 되는거고 그래서 이 사람은 이런 정체였고 이런 것이 있습니다 아시겠죠? 라고 아무리 설명을 해도 내가 상상할 수 있는 한계가 있단 말이에요? 내가 그동안 경험했던 것들 내가 봐왔던 것들 때문에 예를 들어서 여기서는 무슨 기계다 라고 했을 때 MRI 기계 CT 촬영기계 이런 식으로 생각을 할 수가 있는데 이 작가가 의도한 것은 전혀 다른 모양일 수 있고 전혀 다른 작동 체계를 가지고 있을 수 있단 말이죠 그래서 영화로 해설을 봤을 때 조금 더 알 수 있고 이 남자에 대해서 조금 더 공감할 수 있지 않을까 라는 생각이 들었습니다 그래서 '이 책은 영화로 만나보고 싶다'라는 생각이 들었어요 '내게만 보이는 남자'는 '사랑은 외로움의 완성이다'라는 말을 합니다 사랑? 외로움? 어떻게 병렬적으로 갈 수 있을까? 궁금하신 분들은 '내게만 보이는 남자'를 읽어보신다면 그 부분이 조금은 해결될 것 같습니다 제가 말씀드린 이 책의 줄거리 특징, 호불호가 나뉘는 지점에 대해서 이 책을 읽을지 말지 여러분들께서 '어 저는 이 책 읽으면 좋을 것 같아요' '이 책은 포기할래요' 이런 식으로 댓글을 달아주시면 다른 분들이 선택하실 때도 많은 도움이 될 것 같습니다 그럼 이렇게 책 리뷰를 마치고 저는 다음 영상으로 돌아오도록 하겠습니다

Behind the Scenes of the Animation Industry

우리는 감사합니다 컨벤션 컨퍼런스로 애니메이션에 대한 블로그를 만들고 있으며 아직없는 자동차가 있습니다 공식적으로 발표하지 않았지만 자동차가 있습니다 뒤쪽에 베이비 시트가 있어요 그가 운전하는 휴가있다 미친 서울 교통에서 운전에 집중

율은 탁아소에있어 고맙습니다 하나있어, 나 어때? 그들은 하나를 만들고있다 "권선홍" 그래서 이것은 한국인의 이름은 휴라고하지 않습니다 알았어이게 내 이름이야-여기 우리가 간다 우리는 서울 진흥 계획에 있습니다 애니메이션과 캐릭터 회의처럼 캐릭터 디자인 저는 만화가이기 때문에 저에게 흥미 롭습니다 한국에서는 웹툰 가라고해서 한국에서는 만화를 웹툰이라고합니다 우리는 그것을 확인하고 무슨 일이 일어나고 있는지 볼 것입니다 또한 힐튼 호텔에 있습니다 조금 멋진 물건이 있습니다 저기 폭포처럼 끊임없이 소음이 들리고 모든 것이 꽤 비쌉니다 아직 점심을 먹지 않았지만 여기서는 점심을 먹지 않을 것입니다

브로콜리 야? 브로콜리 니 이것은 스피드 데이트와 거의 같습니까? 하지만 속도 데이트는 구매자와 판매자 애니메이션과 물건을 만드는 사람들은 사고 싶은 회사? 그래, 그들이 돈을 벌 수 있도록 20 분 정도이기 때문에 대화 할 수 있습니다 그리고이 스위치에서 다른 것 와우, 정말 재미 있어요 당신이 어떤 것을 모르기 때문에 회사는 당신이 시간을 낭비하고 싶지 않은 것처럼 관심이 없습니다 예, 변경 변경을 변경하십시오

예, 회의가 많이 있습니다 회의의 일부는 다른 네트워크의 사람들이 다른 회사들은 거기에있는 것들에 대해 이야기하고 있습니다 사람들이 다른 전략이 무엇인지 듣고 애니메이션을하는 네트워크 한국 애니메이션은 다른 아시아 국가에서 매우 인기가 있습니다 작은 아이들을 위해 특별히 좋아하는 것은 물론 타요 Pororo가 있습니다 슈퍼 윙즈가 한국말이 맞나요? 그리고 그들은 이것이 어떻게 번역되는지에 대해 이야기하고있었습니다 가치는 친구와 비슷하기 때문에 다른 나라에 정말 잘 가족과 그 유형의 것 그래서 실제로 듣는 것이 정말 재미있었습니다 그 모든 것들

실제로 어떤 일이 벌어지는 지 배후에서 다른 국가에 판매되는 프로그램 여러 나라에서 실제로 듣는 것을 즐겼습니다 많은 사람들이 지금 온라인 만화를 시도하고 팬들은 종종 "애니메이션을 원합니다" "나는 당신이 TV 쇼를 갖고 싶어"그것은 길고 큰 과정입니다 그래서 사람들이 그것에 대해 이해할 수 있기를 바랍니다 웹툰 아티스트 인 모든 사람이 TV에서 애니메이션으로 끝납니다 거기에 많은 돈이 관련되어 있습니다 이 모든 것들이 장면 뒤에 숨겨져 있습니다 물론 나 같은 것을보고 정말 흥미로워 서 아이들이 볼 수있는 애니메이션이지만 실제로 그렇게하는 데 관여했습니다

애니메이션 만 만드는 것이 아니라 비즈니스에 필요한 것들도 마찬가지입니다 그들이 재미 있었다 룩 2D 애니메이션에 대해 이야기하고 Peppa Pig는 Peppa Pig가 여전히 미친 듯이 인기가 있기 때문에 정말 좋은 것 같아요 개인적으로 몇 년 동안 일이 너무 많은 3D가되었다고 생각하기 때문에 애니메이션과 3D 애니메이션은 정말 좋아 보인다 이제 3D 애니메이션은 정말 좋아 보이지만 Peppa Pig와 같은 2D 애니메이션을위한 공간이 여전히 충분한 경우 Peppa Pig는 너무 단순하지만 여전히 인기가 많기 때문에 정말 궁금합니다 더 많은 2D 애니메이션이 계속 나올 것입니다 나는 지금 불리는 다른 나라에 팔린 호주 애니메이션을 외치고 싶다 '블루 리'나는 그것이 내가 바라는 최고의 애니메이션 중 하나라고 생각한다

그것은 곧 다른 나라에서도 나타날 것입니다 그래도 호주에 외쳐 이것은 내가 호주의 플러그를 거기에 꽂아야했던 아시아의 회의 일이다 이것처럼 그들은 거래를합니까? 그들은 서명을 좋아한다 외교적 인 것처럼 내 만화 시리즈의 미래를 누가 애니메이션으로 만들지 누가 알겠습니까? 정말 좋을 것 같지만 저는 얼마나 어려우며 그 과정이 오래 걸리기 때문에 우리는 보게 될 것입니다 블로그에서 만화를 확인하지 않은 경우 구독하십시오

소셜 미디어, 나중에 보자 SBA 감사합니다 (서울 비즈니스 에이전시) 그래 그래

[남자사람친구 14일전]_1화(ENG SUB, VIET SUB)| 등교 중에 전교생 앞에서 고백을 받았다!

아니, 안가 어이, 저 여자는 정말 남자 친구 14 일 전 14 일 전에 이선정 와서 아침을 먹어라 예 오 이런

전화를 받아 이선정 아아 허, 끊었 어? 어제 내가 한 말 기억 나지? 시간이 많지 않습니다 준비해! 아니 이것은 당신을위한 것입니다 잘했다면 나는 그것을 결정하지 않을 것입니다

네 동생 좀 봐 그녀는 모든 것을 스스로 잘 수행합니다 그런 다음 그 소녀를 혼자 보내십시오! 이 얼마나 파울 입! 그런 식으로 계속 나에게 이야기하겠습니까? 어머나 몰라 이선정 (1 학년, 중학교) 특징 : 연구 불쌍 그러나 좋은 사람들 기술 그녀의 첫사랑을 확실히 사랑하십시오 이선정 이봐, 내 전화 빨리 응답 해! 죄송합니다 반 준호 (중학교) 특징 : 연구와 스포츠에 좋은 그러나 14 년 동안 여자 친구는 없었습니다 10 분 남았습니다 준비하고 나오십시오 네

그는 한 번의 전화로 절대 일어나지 않습니다 그녀는 누구의 성격을 가지고 있습니까? 아, 아빠 야 아빠의 성격이 있습니다 엄마 아니야 당신은 정말 어머나 엄마, 책을 사야 해요 돈 좀 줘 알았어 항문 뭐? 아침부터 나와 함께 겁나? 이선진 (1 학년, 고등학교) 풍모 : 좋은 학교, 좋은 그러나 이순정에게 좋은 것은 아니다 당신 때문에, 소녀, 모든 것이 혼란스러워했습니다 소녀? 말해봐? 나는 내 자신의 입으로 이야기하는 이유는 무엇입니까? 언니에게 정중하게 이야기하십시오 야, 지금 학교에가

! 준호입니다 왜 나만 잔소리하는거야? 닥쳐! 지금 학교에 가세요 알 겠지요? 내가 갈거야 정말

엉덩이가 얼마나 아파요! 그녀와 어떻게해야합니까? 모르겠어요 그런 소소합니다 내 아들, 오늘 가자! 학교에서 즐거운 시간 보내세요-엄마- 시간이 부족합니다 저크는 무엇을하고 있습니까? 나는 여기에있다 그렇습니다

이리! 가자 선진은 어때요? 모르겠어요 왜? 싸웠 니? 무엇을 위해 싸웠습니까? 모르겠어요 묻지 마십시오 그냥 궁금 해서요 미스 같이 가자 당신은 매일 반 준호를 고수합니다 거기 무슨 일 이죠? 그는 3 학년 때 우빈 아닌가요? 내 사람은 누군가에게 고백 할 것입니다 지 우빈 (3RD GRADE, MIDDLE SCHOOL) 특징 : 좋은, 좋은 찾고, 연구 잘 하지만 여자 친구는 없어 좋은 아침입니다 허, 선배! 이것은 이 아기의 숨결의 의미를 알고 있습니까? 사랑의 성공입니다 사랑의 성공? 그렇기 때문에이 꽃을 고백하면 내 사랑이 이루어질 것입니다 누군가가 말했다 (시원한!) 선정

난 너의 미소가 좋아 당신이 웃을 때, 나는 당신을 따라 웃습니다 아 이것은 내 마음입니다 감사합니다

이선정! 안녕히 계세요! 오, 선배! 이선정 순정, 기다려 줘 안녕? 그녀는 시트콤을 촬영하고 있습니까? 선정에게 열심히 공부하라고 해 그는 내 꺼야 그는 내 꺼야 그는 신선합니다 그는 너무 화려 보인다 점심 메뉴가 뭐야? 우리는 아직 첫 수업을 시작하지 않았습니다 아, 나는 떡볶기를 원한다 나의 Bovely는 어제 그것을 먹었다

볼리? 어제 밤에 잠자리에 들기 전에 드라마를 보셨습니까? 박보영 사랑합니다! 밀키 화이트 파크 보영! 나도 사랑해! 배위 동 (1 학년, 중학교) 특징 : 부모님의 소중한 아들 그러나 NICKNAME은 TALKATIVE 이후 보트 호른입니다 이승민 (1 학년, 중학교) 특징 : TV 쇼의 큰 팬 그의 NICKNAME은 TV FREAK입니다 밀키 화이트 파크 보영 !!! 와, 이선정! 학교 전체에서 자백을 받았습니다 비밀은 무엇입니까? 나 한테 다시 돌려줘

우빈의 마음을 줘! 고 진실 (1 학년, 중학교) 특징 : 많은 것들을 알다 그러나 대부분 잘못되었습니다 놀리지 마 백서 리 (중학교) 특징 : SUGARY THINGS 그러나 방탄 소년단의 '설탕'을 사랑 우빈의 마음을 훔치는 비결은 무엇입니까? 무엇입니까? 비밀은 무엇입니까? 조용히 해 시끄 럽습니다 당신은 무엇입니까? 무엇 무엇을? 두 번째 커플은 방송 클럽에서 태어 났습니까? 이런! 축하합니다! 당신은 우리의 단계를 따르고 있습니다 당신의 영광입니다

그러나 그들은 따라 잡을 수 없습니다 우리는 초등학교 6 학년부터 3 년 동안 부부였습니다 물론입니다 유나, 당신은 내 인생에서 유일한 여자 야 아 yu! 이세종 (2 학년, 중학교) 김유나 (2 학년, 중학교) 브로드 캐스트 클럽에서 공식적으로 긴 수명을 자랑하는 커플 연장자 오늘 1 학년을위한 집회입니다

선생님은 2 학년이 내일이라고 알려 주셨습니다 흠 맞습니까? 그런 다음 좋은 일을 계속하십시오

좋은 하루 보내세요 아침 모임 일정을 다시 섞었습니까? 모두 여기 있습니까? 예 선정은 오늘 아침 매우 행복해 보입니다 그녀는 고백을 받았다 멈춰 멈춰

자, 오늘의 점심 시간은 오늘 고백을받은 선정 그리고 설리와 진실? 공기를 잘 준비하십시오 특히 백설 리! BTS 노래를 연속해서 연주하지 마십시오

(네!) 좋아 아주 좋아 사탕을 다시 먹어 이제 좋은 일을 계속하십시오! 아침 모임의 끝! 그녀는 고백을 받았다! 먼저 소리를 확인하십시오 모든 교실에 연결되어 있습니까? 아름다운 학교 생활의 꽃, CBC 학교 방송이 시작됩니다 자백을받은 후 왜 긴 얼굴? 난 그냥 파란색 느낌입니다

무슨 일이야? 그렇습니다 어떻게 된 거예요? 나는 너랑 헤어질지도 몰라

뭐? 당신은 파란색에서 무엇에 대해 이야기하고 있습니까? 어제 밤에 엄마가 말 했어요 당신은 정말 파란색에서 유학? 말이 되나요? 난 괜찮아 좋은! 당신 미쳤어? 조용히 해 말하기 전에 생각하십시오 미국, 미국입니다 어린 소녀, 그것은 드문 기회입니다 맞습니다, 선정, 여동생과 함께 미국으로 가십시오

아닙니다 미국은 근처의 이름입니까? 나는 그곳에서 의사 소통을하고 친구를 사 can 수 없습니다 공부할 때 친구를 사 need 필요가 없습니다 엄마! 다른 아이들은 이런 종류의 기회를 원합니다 이번에는 귀하의 의견을 받아들이지 않습니다

그냥 가서 더 이상 말하지 마세요! 아니, 안가 왜 안가? 나에게 묻지 않고 내 인생을 결정하는 이유는 무엇입니까? 유학하지 않겠습니다! 나는 가지 않을 것이다! 뭐? 갑자기 유학? 미국에서? 언제 떠나요, 순정? 이봐, 지금 거의 방송 시간이야 가서 준비해 (큐!) 한 미국 작가가 이것을 말했다 "저는 생계를 유지하기 위해 오지 않았습니다 저는 생명을주기 위해 왔습니다" 오늘은 어떤 삶을 살고 있습니까? 공부? 친구들과 채팅 하시나요? 아니면 여가 시간에 간단한 휴식을 즐기고 있습니까? 어느 쪽이든 괜찮을 것입니다

당신은 오늘 인생에서 의미있는 하루를 보낼 것입니다 초심 중학교, CBC 학교 방송! 오늘의 첫 번째 노래는 존 박의 "당신을 생각했다

" 요청 노래를주세요 오빈은 아침에 일어날 때 당신을 생각한다고 말합니다 어이, 그는 좀 무모한 사람이야? 나는 그것을 좋아한다 지금 그와 함께 나가십시오 당신이 무슨 말을하는거야? 예, 나는 또한 당신이 그를 데이트에 대한 것입니다! 그를 데이트! 그와 함께 나가! 순정! 그를 데이트! 그와 함께 나가! (이 소리가 뭐야?) 우빈은 당신에게 그의 마음을 보여주고 싶어합니다

그를 데이트! 그와 함께 나가! 나는 그를 데이트하고 싶지 않다 멈춰 왜 안돼? 왜 왜? 내 마음 속에 누군가가 있습니다 대단한 이벤트입니다! 정말? 누구입니까? 반 준호 (기침) 이봐, 방송 오류 아닌가요? 우리는 그것을 중단해서는 안됩니까? 왜 안과 의사에게 가지 않습니까? 이봐, 내 눈은 완벽 해 당신의 눈을 보자

고백 했습니까? 아니, 그는 내가 그를 좋아하는지 모른다 물론 그는 그렇지 않습니다 그는 둔한 친구 야 그러나, 당신은 유학을 위해 해외로 갈 것입니다 어떻게 처리 할 수 ​​있습니까? 그래서 하루 종일 화가났습니다

이봐! 무슨 일이야? 무슨 일이야? 뭐가 문제 야? 이봐, 당신은 당신의 마음에서 벗어나 있습니까? 왜 밥 먹는 중이 니? 마이크가 켜졌습니다! 당신이 말한 것은 학교 전체에서 방송되었습니다 발문 이봐, 지금 거의 방송 시간이야 가서 준비해 후배들, 잘 지냈어 요? 허, 선배? 순정 보러 오셨어요? 아니, 당신을 응원합니다 오, 최고야! 음식을 주셔서 감사합니다! 순정! 예? 이것은 나의 요청 노래입니다 첫 번째 노래로 연주하세요 예

좋은 일을 계속하십시오 갈 게요 안녕 JOHN PARK "THOUGHT OF YOU", 내 마음은-UBIN-

[치인트] 치즈 인더 트랩 폰그림 그리기 Cheese in the trap

치즈 인더 트랩 TV드라마 방영 축하합니다! 기념으로 설이랑 유정이 커플을 그려보기로 합니다 이번엔 스케치는 생략할게요 오늘의 브러쉬는 부러쉬!!!!! 설이 볼따구를 슥슥 눈도 동글동글 피카츄 눈은 귀엽죠 눈동자를 꼼꼼히 칠해줍니다 놀란 입모양! 배우분을 닮은 눈썹도 그려줍니다 꼬불꼬불한 설이 머리를 들어갑니다 앞머리부터 꼬불꼬불 오늘은 색칠할때 페인트를 쓰지 않을거라서 굳이 머리 끝부분까지 그려주지 않습니다 설이 머리 모양이랑 닮기도 했고요 치즈색 목도리도 슥슥 입모양이 너무 뚱해보여서 다시 그려야겠어요 샥 지워주고 다시 입을 그려넣어 줍니다 하하 나는 방금 설이에게서 숨쉴 구멍을 빼앗았다 다시 머리를 마저 그려줍니다 아직 많이 남았네요 덜덜덜 아 머리카락을 좀 치워야 겠네요 책을 그릴 자리를 마련합니다 잘못 그린 책의 예 하핫 슥삭 두꿔운 전공 서적을 쥐어 줍니다 저 책 아마 파란색일거야 제 책은 그랬어요 출렁과 찰랑의 사이의 어느께인 설이 머리카락을 좀더 표현하기 위해 작은 머릿결들을 좀더 넣어봅니다 스스스슥 스스스슥 스스스슥 스슥 목도리 좋앟 쪼아아아앟 또 머리를 그립니다 자라나라 머리머리 윗부분도 채워주고 스슥스슥 잔머리를 마저 넣어줍니다 설이의 뽀인트인 코트 다리도 이뽀요 -////- 한쪽 발이 너무 크죠? 과감히 수술 여전히 두 발 크기가 달라 보인다면 이제그만 자신에게 최면을 걸며 넘어갑니다 비슷하다 나는 두 발을 비슷하게 그렸다 그렸다 헷 괜찮아졌네요 문제없어 여기저기 못보고 지나친 부분들을 다듬어줍니다 는 무슨 처음부터 알고 있었지 계속 눈에 밟히니 어쩔 수 없습니다 계속 눈에 밟히니 어쩔 수 없습니다 옆에 유정을 그려야 하니까 잠깐 설이를 유령으로 만듭니다 하 언제 다 그리지 유정 시작! 머리 크기를 맞춰줍니다 이쁘니까 괜찮아 속눈썹쯤 콰콰콰콰 콰콰콰콰 자 표정은 드라마 1화에서처럼 씨익 웃는 표정을 그려줍니다 뻥이야 역시 피카츄 눈엔 피카츄 입이죠 최고 귀여워

캐릭터의 머리가 짧다는 것 그것은 우리에게 축복입니다 유멘 목이 그리기 어려울때는 턱과 칼라 사이를 접착시킨다는 기분으로 그리시면 됩니다 설이의 존재감을 좀더 지워야 겠네요 그러고보니 유정 포즈를 생각 안했네요 커플 전공서저어어어어어억 사랑한다면 깔맞춤! 멋진남자는 주머니에 손 손! 자라나라 다리다리이이이이 이제 설이랑 유정일 다 그렸네요 아냐 잠깐 여기 조금만 더 아잠깐 여기도 진짜로 다 그렸으니 이제 설이를 살려줍니다 난감

어 그래 거기 이쯤에서 저장을 해줍니다 겹치는 부분을 지워줘야 하니까요 슬슬 핸드폰이 힘들어 하는것 같으니 스케치 레이어를 삭제해줍니다 드디어 채색에 들어가는군요 저는 대개 살색부터 칠합니다 노오란 치즈색을 발라줍니다 설이에게도 치즈색

페인트로 붓기엔 너무 많이 뚫려있네요 적당히 여기저기 막아줍니다 붓붓 자국은 꼼꼼히 지워줘요 이때 붓질과 명상을 병행하면 정신건강에 좋습니다 이 과정 반복 신발도 치즈색인게 이쁠것 같아요 전공책은 푸르게 푸르게 청바지도 푸르게 푸르게 이제 머리만 남았네요 무슨일이 벌어질지 모르니 새 레이어를 만듭니다 어어디보자 설이 머리색이이 유정이 머리가 검은색 같기도 하고 갈색 같기도 하고요(눈이 침침 이 이게 아냐! 인호가 될 뻔 했네요 그림이 좀더 샤방해 보이도록 선 색깔을 바꿔줍니다 레이어의 투명도 잠금 기능을 사용하세요(자물쇠 모양을 탭) 적당한 색이 될 때 까지 칠해봅니다 음 머리색 레이어를 복사한 뒤 일반모드로 변경합니다 그리고 투명도를 낮추면

쨘! 설이 머리카락도 똑같이 해줍니다 머리카락 레이어가 두개가 되었으니까 둘 중 하나에 이것저것 칠해봐도 괜찮아요 부담스럽지 않게 변화를 줄 수 있습니다 폰이 부담스럽죠 요래조래 귀여운 피카츄 볼을 만들어 줍니다 어 이 색이 아냐 다시 뀨훗 투명도를 조절해서 자연스러운 볼을 만들어 줍니다 마무리로 분위기를 보정할 수 있는 레이어를 올려줍니다 마음에 드는 색을 골라서 칠해주면 쨘 어떤 색이 될 지 몰라도 괜찮아요 마구 칠하고 투명도를 낮춰 줍시다 치 즈 인 인더 인더 트 랩 허전한 배경을 심심하지 않게 이것저것 채워봅니다 하이라이트도 또렷또렷 자 이제 거의 끝나가네요 마지막으로 하트 뿅뿅 쨘! 드디어 완성했네요! 시청해주셔서 감사합니다!

Big Data Revealed Platform Demo

CCPA 및 GDPR에 필요한 내용에 대한 11 페이지 슬라이드 공유를 게시했습니다 개인 정보 보호 규정 준수를 제공하는 데 필요한 내용과 2 년에서 5 년 동안 말하는 이유를 보여주는 비디오 기술이없고 포괄적 인 기술로 3 개월에서 2 년

더 간단한 DPIA (Data Protection Impact Assessment) 구성 요소로 시작하겠습니다 Hadoop HDFS 파일 시스템에서 IP 주소의 이메일을 검색합니다 나는 처음보고있다 이 경우 IP 주소의 패턴이 발견 된 위치에서 파일 1 2 및 3 및 세 파일 모두에 대해 6 열 다음으로 확인하기 위해 파일의 작은 하위 집합을 살펴보고 있습니다 그들은 실제로 IP 주소 대 오 탐지이며 주변 데이터를 보는 것입니다

올바른 결정을 내리는 데 도움이됩니다 이제이 개인 정보를 보호하기 위해 치료 절차를 밟기로 결정했습니다 몇 가지 선택 방법이 있습니다 전체 파일을 암호화하여 파일을 암호화 된 파일로 옮길 수 있습니다 IP 주소가있는 열을 영역 화하거나 암호화합니다 열을 암호화하도록 선택하고 있습니다

6 IP 주소가 발견되었으며이를 위해 파일 1에 대해서만 그렇게하는 경우 데모 작업이 완료되었으므로 파일 1에서 IP 주소 열을 볼 수 있습니다 예상대로 암호화되고 파일 2도 3이 아닙니다 이제 JDBC RDBMS 호환으로 주로 재구성 된 연결을 설정하고 있습니다 데이터 소스

이제 카탈로그 연결을 통한 응용 프로그램은 데이터베이스에 테이블을 나열하여 선택합니다 그리고 가공 이제 이메일, IP 주소와 일치하는 패턴을 발견 할 것입니다 그리고 사회 보장 번호 데이터베이스에만 데이터를 쓰지 않습니다 광범위한 협업 메타 데이터 카탈로그에 검토를 위해 여기에 여러 스파크 매개 변수 중 두 개가 있으며 나중에 사용할 수있는 다른 스파크가 많이 있습니다

프로세스를 조정하고 속도를 높입니다 여기서 사용자는 미리 결정된 키를 선택할 수 있습니다 파일을 선택하거나 메모리 처리를 위해 파일을 선택하고 레코드 수를 제어하십시오 한 번에 탄원서에 실 렸습니다 이 두 가지만으로 프로세스 속도를 50으로 높일 수 있습니다 75 % 여기서 우리는 어떤 개인 데이터를 발견하고 있는지 검토합니다

여기에서 우리는 빨리 작업의 결과를 살펴보면서 지금 발견 한 파일의 데이터 메타 데이터가 생성되면 작업에서 찾고 있던 값의 패턴을 발견 한 위치를 볼 수 있습니다 열 및 행 레벨에서 발견 된 위치 및 위치 및 각 수 철저한 DPA의 모든 부분 이제 다른 RDBMS 데이터베이스에 대해 실행을 설정하여 Social의 패턴을 찾습니다 보안 및 애플리케이션에서 해당 값을 암호화 할 패턴이 발견 된시기 각 열과 행에, 그리고 완료되면 메타 데이터 카탈로그에 해당 정보를 저장 그런 다음 전체 파일을 새 이름으로 원래 데이터베이스에 다시 씁니다 원본 파일에서 볼 수 있듯이 처리 할 DBA는 사회 보장이 암호화되지 않습니다

새로 고침하면 사회 보장국에 새 파일 이름을 가진 새 파일이 나타납니다 암호화 된 번호와 사회 보장 번호가 의심되는 다른 열 [00:03:10] 또한 데이터베이스의 다른 파일은 영향을받지 않습니다 이제 데이터베이스의 다른 파일은 몇 가지를 사용하여 시민의 소거 권한을 실행합니다 쉼표로 구분 된 값 응용 프로그램은 값을 검색하고 물리적으로 삭제합니다 파일에서 데이터베이스에 다시 쓰고이 정보를 메타 데이터에 저장합니다

카탈로그 여기서 우리는 시민 데이터가 이것에서 나가는 것을 원본 파일에서 볼 수 있습니다 시간이 지나면 새로 명명 된 파일에없는 것을 볼 수 있습니다 이것은 메타 데이터입니다 요청에 의해 삭제 된 시민 데이터가있는 곳 앞에서 설명한 바와 같이 실행 시간을 단축하기 위해 튜닝 할 수있는 spark 매개 변수 이 시간은 약간의 조정만으로 총 실행 시간에서 12 시간에서 2 분까지 이 매개 변수 중 이제 우리는 시민들의 삭제 요청에 대해 실시간 삭제를 실행합니다

우리는 그녀의 정보를 볼 수 있습니다 데이터베이스의 원래 파일에 여전히 존재합니다 이제 그녀의 이메일을 복사하고 갈 것입니다 새로 생성 된 파일에 삽입하면 정보가 더 이상 존재하지 않습니다 후 삭제 프로세스 권한을 실행하는 경우 파일 유틸리티에서 검색을 수행하여이를 확인합니다 파일에 대해 결과가 반환되지 않습니다 이제 우리는 원본 파일에 대해 이메일 값으로 동일한 검색을 수행하고 반환됩니다

파일에 기존 이메일이 있으면 삭제 프로세스가 예상대로 작동하고 있음을 보여줍니다 이제 응용 프로그램의 일부 생체 인식 기능의 결과를 보여주고 있습니다 이리 나는 C 프로그래밍 책을 찾고 있었고 그 사이의 그림에서 성공적으로 발견되었습니다 C 프로그래밍 책과 함께 몇 가지 다른 그림 이제 생체 인식 응용 프로그램의 안면 인식 부분을 검색하고 있습니다

나는 나와 내 Elvis의 큰 데이터베이스를 통해 내 자신의 사진을 찾고 있습니다 다른 사람 숫자가 낮을수록 사진 일치 가능성이 높아집니다 그래서, 이 제로 일치는 내 그림을 반환해야합니다 사진을 일치 시키려고합니다 자체 학습 설정에 대한 자가 학습 데이터베이스의 그림은 얼굴 사진의 가장 정확한 일치 항목입니다

여기에 더 높은 숫자가 표시됩니다 또는 일치하는 사진이있을 확률이 낮으며 엘비스처럼 보 였으면합니다 60 경기로 여기에서는 응용 프로그램에서 pst 파일 전자 메일 파일을 읽고 보는 방법의 예를 보여줍니다 그것 먼저 실제 이메일을 읽고 스캔하여 값과 패턴을 찾습니다

패턴 및 값 라이브러리의 다른 파일 또한 강조 표시된 찾은 값 모든 첨부 파일을 표시하고 첨부 파일도 동일하게 스캔합니다 감지 요청 또한 이메일을 열고 다운로드 할 수 있습니다 첨부 파일로

감지 엔진은 애플리케이션의 핵심 구성 요소 중 하나입니다 패턴 인식 및 가치 발견의 협업 BigDataRevealed 기본 라이브러리 삭제 권한이있는 DPIA 위치 및 이의 더 중요한 구성 요소 포괄적 인 GDPR 및 CCPA 빅 데이터 가속기 기술 이것은 DBA가 나중에 다른 사람이 쉽게 사용할 수 있도록 데이터베이스의 기본 매개 변수입니다 메타 데이터 내보내기를 통해 이러한 모든 개별 카탈로그를 내보내고 선택할 수 있습니다 다운로드 할 날짜와 패턴 및 값 표준 다운로드 형식은 Excel입니다

데이터는 데이터베이스에 저장됩니다 또한, 대부분의 모든 거래는 응용 프로그램 메타 데이터 트랜잭션은 파일 열 행 레벨에 저장됩니다 이상치 발견이 레벨 또는 수신 IOT를 초과 할 때 애플리케이션이 시계를 설정합니다 지명 된 사람에게 SMS 문자 또는 이메일 알림이 즉시 전송됩니다 사용자가 개인 데이터를 입력하면 암호화되어 새로운 ID를 생성합니다

향후 기업과의 커뮤니케이션을위한 암호화 된 키, GDPR에 따른 권리는 다음과 같습니다 곧 CCPA 및 기타 규제 기관 이 섹션에서는 시민이 문서를 업로드 및 다운로드하고 양방향 텍스트를 공유 할 수 있습니다 회사와 통신하고 요청하려는 회사를 선택합니다 한 번에 하나씩 또는 전체 그룹 이제 회사가 로그인하여 새로운 요청을 찾고 있습니다

시민 요청 우리가 이전에 Jennifer가 그녀의 일부를 가지고있는 것을 보았을 때 그것은 Jennifer에서 하나를 발견했습니다 암호화 된 데이터 이것은 암호화되지 않은 데이터에 대한 데이터 검색을 어렵게 만듭니다 데이터

회사는 패턴 발견 아이콘 위로 끌어서 발견 실행을 준비합니다 Jennifer의 데이터 위치를 찾기 위해 회사는 Jennifer의 시작 요청을 선택합니다 우리가 응용 프로그램을 볼 수있는 제니퍼의 개인 데이터에 대한 검색 제출 자동으로 채워진 Jennifer의 개인 데이터는 다시 검색됩니다 이것은 암호화되지 않았습니다 일치하더라도 동일한 파일 마스터 키를 사용해야합니다 이 키들은 그리드에 숨겨져 있습니다 이제 회사는 데이터 검색을 실행하기로 선택했습니다 사용자가 Jennifer의 결과를 드릴 할 수 있도록 메타 데이터 카탈로그를 수집 또는 다른 패턴 발견 작업

이 메타 데이터는 레거시 또는 기타에서 내보내고 사용할 수 있습니다 메타 데이터 카탈로그 경로 및 파일 정보 내의 위치가 필요한 영역 이제 사용자는 원형 차트 이미지 위로 마우스를 가져 가서 발견 된 값을보고 각각 몇 개나 암호화 된 값까지 찾아서 계산했습니다 이것은 알고리즘을 사용하여 백그라운드 프로세스의 애플리케이션에 의해 자동으로 수행됩니다 일치하는 파일을 찾기 위해 즉시 데이터를 변환하는 기능인 파일 암호화 키에 대한 지식 시민이 만든 정확하고 완전합니다 이 능력이 없으면 회사는 CCPA와 GDPR에 위배됩니다 이제 사용자는 표시 할 Jennifer의 데이터를보고 있습니다 일반적으로 찾을 수없는 암호화 된 필드가 있습니다

이는 삭제 권한과 같은 규제 요청을 올바르게 준수하기위한 주요 기능입니다 여기 요약 및 데이터 과학자, 데이터 관리자 및 관리에서 볼 수 있습니다 툴킷 인터페이스 암호화되지 않은 시민과 시민의 가치를 발견했습니다 암호화 된 다른 것

우리는 이제 파일, 다른 레코드 및 행을 실제 메타 데이터로 볼 수있는 메타 데이터 카탈로그 시스템 기록 소스 이 경우 Apache 31 HDFS에 저장됩니다 이는 올바른 사람에 대한 올바른 기록이 있고 허위가 아닌지 확인하는 데 도움이됩니다 긍정적이며 주변 데이터를 사용하여 확인할 수도 있습니다

여기에서 우리는 요청자의 암호화 된 값 우리는 이제 다른 레코드의 파일을 보려고 드릴링하고 있습니다 이 다른 값에 대한 실제 시스템 레코드 소스까지 줄까지 다시, 이것은 올바른 사람에 대한 올바른 기록이 있고 허위가 아닌지 확인하는 데 도움이됩니다 긍정적이며 주변 데이터를 사용하여 확인할 수도 있습니다

이제 사용자는 원형 차트 위로 마우스를 가져 가서 발견 된 값을보고 각각 몇 개나 암호화 된 값까지 찾아서 설명했습니다 우리 엑셀 스프레드 시트 내에서 우리가 찾은 행과 값의 파일 수를 볼 수 있습니다 우리의 검색에서 이를 통해 검색 할 때 필요한 정확한 값을 식별 할 수 있습니다 그들의 요청에 대한 시민 규제 권리

또한 동일한 정보를 표시합니다 전화 번호, 이메일, 주민등록번호 및 무제한과 같은 패턴 검색 다른 사람 이 정보는 기존 메타 데이터 및 ETL과 함께 사용할 수 없게됩니다 레거시 데이터베이스 수준에서 치료를위한 도구 이 메타 데이터는 또한 귀하의 행동, 교정의 증거로 귀중한 것이며 Data Protection Impact Assessments를 실행 한 후 사용하십시오 새로운 게이지, 그래프 및 차트 및 드릴 기능의 응용 프로그램 중 일부를 보여 드리고자합니다 이 모든 것이 와일드 플라이 10 D3

JS 및 앵귤러 JS 오픈 소스입니다 Amazon AWS S3 클라우드에 공개 된 빅 데이터에 오신 것을 환영합니다 이 릴리스는 S3 및 아파치 하둡 폴더 파일 트리에 AWS S3 및 Hadoop의 파일이 있습니다 이 EU GDPR 및 기타를 충족하기 위해 검색하려는 데이터 자산을 선택하는 위치 정부의 규제 요건

Big Data Revealed는 결과를 보는 두 가지 방법을 제공합니다 기술자 대시 보드 및 그래프 및 드릴이 포함 된 전체 요약 먼저합시다 빠른 분류에서 일부 발견 결과를 봅니다 먼저 왜 그런지 물어 보자 우리는이 칼럼의 데이터 자산 중 2 %에서 9 % 만 사회 보장국이 있습니다 이 열은 일부 사회 보장 번호가 실수로 입력 된 IP 주소처럼 보입니다

남거나 실수로 여기에 넣습니다 패턴의 열 데이터 자산을 검색 한 후 사회 보장 우리는 우리가 발견 한 소수의 사회 보장 번호 만 볼 수 있습니다 하나로 드릴하면 파일의 주변 데이터를 볼 수 있습니다 이제 패턴의 길을갑니다 사회 보장국으로 가서 11 번 열을보고 오 탐지가 아닌지 확인하십시오 후 열 값을보고 사회 보장 기록 중 하나에 드릴 그것이 거짓 긍정이 아닌 것을보십시오 사회 보장으로 확인 했으니 이 데이터를 보호하기로 결정

격리 버튼을 선택하고 확인란을 선택하면 기록 및 기존 파일이 삭제되고 암호화하려는 열을 선택하고 선택하십시오 실행 버튼 암호 해독 열기 버튼을 클릭하여 암호화 프로세스가 시작되었습니다 열 11이 암호화되었음을 나타냅니다 이를 확인하기 위해 파일 내용 뷰어를 살펴 봅니다

사회 보장 데이터 자산이 기술자 대시 보드로 암호화되었음을 참조하십시오 데이터 검색 실행 결과를 선택하고보고 추가 정보를 모두 확인합니다 사회 보장 데이터 자산이 암호화되었습니다 다른 데이터 자산 통계도 볼 수 있습니다 감지 실행에서 또한 데이터 자산 중 하나를 드릴 다운하여 시스템 레코드 소스에

이 경우 S3 버킷 열에서 예상대로 암호화됩니다 이제 GDPR을 준수하기 위해 회사가 가장 어려움을 겪을 것이라고 생각하는 것을 살펴 보자 이 단어“간접 식별자 ''를 기억하십시오 이 과정에서 먼저 하나 또는 여러 개를 선택합니다 하나의 파일로 다른 파일에 결합 할 수있는 파일을 찾기위한 주요 직접 식별자 더 많은 키들 이 간단한 예에서는 이메일 키 식별자 만 선택했습니다

이 선택한 모든 파일에서 상관 관계를 찾고 파일을 백분율로 저장합니다 찾은 일치 중 그런 다음 빅 데이터가 공개 된 두 번째 단계에서 사용됩니다 모든 조인트에 걸쳐 모든 순열에서 각각의 모든 고유 한 데이터 자산 가치를 취합니다 사용자가 선택한 간접 식별자를 찾는 파일 이 값은 성별 우편 일 수 있습니다 합당한 백분율 내에서 결합 될 수있는 코드 날짜 및 기타 값 개인 또는 소규모 그룹의 개인 데이터 자산을 파일에 나열합니다 열과 행에

그들은 발견되었고, 발견되고 교정되지 않으면, 이것은 GDPR입니다 위반 이와 동일한 과정을 통해 시민의 소거 권을 찾거나 개선 할 수 있습니다 잊혀 질 권리와 요청 된 특정 요청에 대한 동의를 취소 할 수있는 권리 전자 메일과 같은 다른 사람을 사용할 수 있도록 개인 식별 정보 할인을 받으십시오 이제 특정 이메일의 경우 IP 주소 값의 확인란을 클릭하고 암호화를 클릭하십시오 단추

파일 열 행과 패턴 유형으로 표시되는 데이터 자산 값이 암호화됩니다 암호화 작업이 완료되었으므로 파일 내용에서 결과를 볼 수 있습니다 선택한 시민 이메일의 IP 주소가 암호화되어 있는지 확인하십시오 이것이 잘못되었거나 시민이 동의를 변경 한 경우 가치를 쉽게 얻을 수 있습니다 해독되었습니다 여기서 우리는 해독이 일어 났음을 볼 수 있으며 여기서 우리는 암호화 된 값 이제 IOT 스트리밍 데이터 작업을 실행하는 프로세스를 살펴 보겠습니다

먼저 우리는 소위 스트림 데이터와 자격 증명 및 기타 정보를 식별하는 생산자 파일 필요합니다 완성 된 스트림 결과를 보면 어떤 패턴 발견이 사용자가 선택한 패턴은 사용자가 선택한 패턴을 하나 이상 선택할 수 있습니다 스트림 때 데이터는 데이터 자산 가치가 암호화 될 하나 이상의 패턴과 일치하는 것으로 밝혀졌습니다 이 데이터를 안전하게 저장하고 암호화 된 파일에 즉시 기록합니다 이 암호화 오류가있는 경우 암호를 해독 할 수 있으며 저장된 스트림을 검토 한 후에도 해독 할 데이터 열을 선택하고 암호화 할 새 열을 선택할 수 있습니다 또는 아닙니다 데이터 검색에는 기본 데이터 프로파일 링 결과와 이상치 검색이 있습니다

부품이 마모되거나 뱅킹 활동을 할 수있는 경우를 알려주는 알림 자금 세탁을 감지 할 수 있습니다 제어판은 서버 설정 보안 설정을 허용합니다 사용자 권한 및 훨씬 더 큰 데이터 공개로 보안 및 추적 성을위한 로그 파일 제공 작업 및 프로세스 실행 [00:17:44] 첫 번째 예에서는 고객 파일에 첫 번째 파일에 암호화 된 값이 없습니다 이메일 및 신용 카드 번호뿐만 아니라 성도 암호화되지 않습니다 이제 우리는 이 값을 입력하여 빅 데이터 공개 애플리케이션 인터페이스를 호출하고 시합 회사는 사용자 데이터를 입력하고이 데이터를 다시 가져 와서 회사의 운영 시스템 또는 분석 시스템

정상적인 처리 이제 신청하겠습니다 이메일 및 신용 카드 열에 대한 규정 준수 개선 암호화 빅 데이터 공개 응용 프로그램 인터페이스가 여전히 고객을 찾을 수 있음을 보여줄 수 있음 POS (Point of Sale) 담당자가 입력하거나 분석에서 전달한 암호화되지 않은 데이터를 기반으로 함 또는 연구 시스템 이제 이메일과 신용 카드 열 값이 암호화되어 있음을 알 수 있습니다 고객 및 시민의 개인 데이터를 해커 및 내부로부터 안전하게 유지해야합니다 데이터 도난 이제이 값을 다시 한 번 일반 영어로 입력합니다

이메일 및 신용 카드는 이제 암호화되어 저장되며 빅 데이터 공개 응용 프로그램을 호출합니다 인터페이스와 여전히 일치합니다 회사는 사용자 데이터를 입력하고 올바른 고객을 다시 불러옵니다 회사의 운영 시스템 또는 분석 시스템에 사용 가능 빅 데이터의 정상적인 처리는 응용 프로그램 인터페이스가 사용자 입력을 찾을 수 있음을 밝혀 사용자가 생성 된 일체형 인터페이스 값으로 입력 한 경우에도 암호화되지 않은 값 또는 암호화 된 값 모두에 의해 회사에서 제공합니다 올바른 답례로 처리를 계속하는 고객 기록 우리가 돌아와도 명확히하기 위해 요청 된 데이터에 대해서만 암호화되지 않은 데이터로 처리를 계속할 수있는 메모리 고객 또는 시스템 고객은 시스템 레코드 소스를 해독하지 않습니다 따라서 원본 레코드는 안전하고 준수 상태를 유지합니다

마지막으로 GDPR 및 CCPA 및 모든 데이터 규제 요구 사항을 진지하게 고려하시기 바랍니다 기업과 고객에게 위험과 결과가 끔찍할 수 있기 때문입니다 또한 우리 우리가 느끼는 것을 구축하기 위해 우리의 전문 지식과 시간과 노력을 믿기를 바랍니다 업계 유일의 완전하고 포괄적 인 GDPR 및 CCPA 완전 준수 솔루션 BigDataRevealed와 같은 포괄적 인 솔루션이 없다면 몇 년 동안 준수 및 오류 가능성이 가장 높거나 BigDataRevealed and cut 사용 연중 무휴 배송 시간을 단축하고 많은 경우 24x7x365를 실행하는 달까지 단축됩니다 우리의 주요 구성 요소와 생태계는 전 세계에서 가장 많이 사용되는 기술입니다

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개념 증명, 화이트 라벨링, 심지어 작은 천사 기금 847-791-7838로 연락하거나 steven@gdprcompliancymastercom으로 이메일을 보내십시오 이 비디오를 시청 해 주셔서 감사합니다

베짱이가 부지런하면 벌어지는 일_PC용 [까까마까 2 #순서] (개미와 베짱이)

Kakamaka TV Kakamaka #2 sequence 덜컹 덜컹 휘이이잉(바람소리) 덜컹 덜컹 Ah- Ah- -개미의 집- 얌 얌 / Ah- Ah- Hey, The ant! 더운 여름이 오면 어떡하려고 그렇게 놀고만 있어? / 쯧쯧

/ Ah- Ah- 쨍 쨍 (뜨거운 여름) 끙 끙 / 헉- 헉- 저 새끼 저거, 겨울에 그렇게 놀더니 내가 저렇게 될 줄 알았어! ?? / 이

이게 아닌 거 같은데 wolbut@navercom By Wolbut 그림 안에 6과 9가 숨어있습니다!! 당신은 그것을 찾을 수 있었습니까? Kakamaka TV 를 방문해 주셔서 감사합니다 재미있고 섹시한 K-TOON을 업로드할 계획입니다

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블랜더 웹툰 애니 도토리 스토리(헬파이어) 여정의 시작 4화

배경 음악이나 사운드는 포함되어 있지 않으므로 좋아하는 음악을 연주하고 즐기십시오 눈덩이에 맞았 기 때문에 화났습니까? 아뇨, 가려 웠어요

이미 93입니다 어떻게해야합니까? 침착하자 방법이 있어야합니다 맞습니다! 에디에게 물어 보자 나는 1 년 이상 에디의 집에 가본 적이 없습니다

이번엔 나와 함께 가지 않겠습니까? 당신이 너무 많은 문제를 일으켜서 나를 환영할지 모르겠습니다 걱정마 좋은 생각이 떠 올랐어 나는 깜짝 선물을 준비했다 불쌍한 에디 오늘 늦었으니 내일 일찍 시작하자 예

사실, 할 말이 있습니다 그래, 말해봐 너무 춥지 않습니까? 네, 너무 추워요 말하고 싶은게 뭡니까? 내 말은, 그냥 아 ~~~~~~ 토리, 나는 복수 할거야 어서, 쿠어 링 서두르지 않으면 우리는 오늘 거기에 도착하지 않을 것입니다 운동하지 않고 먹었 기 때문에 체중이 증가하고 속도가 느려졌습니다 나는 눈덩이에서 거의 죽었다 저주로 죽기 전에 날 죽일거야 나는 화가 해요

돌처럼 눈덩이에 심각한 피해를 입었으므로 지금 복수를 할 수 없습니다 그러나 나는 혼자가 아닙니다 동료가 있기 때문에 희망이 있습니다 흠 ~~ 누구 한테 말하고있는 거니? 다람쥐와 대화하고 있습니까? 이것은 내가 가장 좋아하는 도토리입니다 오 내 사랑 도토리 오 예! 기념품으로하겠습니다 오, 젠장 누가 먹었어? 그게 뭐야? 이 이상한 느낌은 무엇입니까? 해가지기 전에 빨리 가려면 서둘러야합니다

당신은 감정이없는 로봇입니다 그는 알고 있습니다 카운트가 너무 빠릅니다 죽음으로 죽어가는 나를 위로하기 위해 당신이 장난하고 있다는 것을 알고 있습니다 시간이 없어서 서둘러야하지만 슬퍼 할 수는 없습니다

내가 슬프다면 슬퍼 할 것입니다 그렇기 때문에이 모든 것을 잊어 버릴만큼 강력한 장난이 필요합니다 당신이 나를 위해 싸우고 있다는 것을 믿을 수 없습니다 지금! 가자 가기! 가기! 마침내, 우리는 도착했다

에디가 집에있을거야? 나는 있을지 모르겠다 토리가 왔어요 여기서 나가 집에 있으면 안됩니다 에디의 행복한 얼굴을 볼 수있을 것 같아요 에디는 행복하지 않을 것이다

그게 뭐야? 무엇입니까? 마술인가요? 나는 그가 김씨라고 생각합니다 에디가 우리를 위해 놀람을 준비했을까요? 저는 토리입니다 나는 그렇게 놀라지 않습니다 내 차례 야, 기다려 나는 멀리서 그것을 볼 수 없었다 언제 설치 했습니까? 초인종을 누를 때만 문이 열립니다

그러나 악어는 나를 물 것이다 좋아요, 에디, 당신은 우리 편에서 잘 지내고 있습니다 먼저 성능을 확인하겠습니다 아 귀여워 나는 그것이 실제로 물릴 것이라고 생각하지 않습니다 지점으로 테스트하겠습니다

완벽하게 작동하지만 토리이므로 두려워하지 않습니다 나는 아무것도 생각하지 않고 살고 있다고 생각하지만 이미 계획이 있습니다 이번에는 쉬운 해결책이 있습니다 쿠어 링, 이리와 줄래? 손이 매우 차갑게 보입니다 녹여 줄게 나 한테 줘

아니! 난 바보가 아니야 오! 넌 똑똑 했어 농담이야 옆에 지점을주세요 나는 당신을 얻었다! 날개가 있습니다 이것은 당신을위한 것입니다 나 한테 맞고 싶니? 나는 무언가를 듣는 것 같아요 집에 누군가가 있다고 생각합니다

침묵! 놀람을 시작할 준비가되었습니다! 젠장 그래, 그거야! 목발을 버린 지 불과 몇 시간이 지났습니다 여기에 있었다 일어나 이봐 요, 아저씨 그는 숨을 쉬지 만 깨울 수는 없습니다 우리는 큰 어려움에 처해 있습니다! 이봐, 토리, 너 너무 놀아 그는 당신의 장난을 치르기에는 너무 늙었습니다

그럼 난 당신에게 두 번째 놀라움을 줄 수밖에 없습니다 내 사랑하는 토리, 집에 온 걸 환영 해 당신의 연기는 너무 서투르고 헤어 스타일은 이상합니다 하하하! 나는 당신을 놀라게 준비했다 당신은 모른다 나는 이것을보고 매일 당신을 생각했습니다

나는 당신이 저를 많이보고 싶어한다는 것을 몰랐습니다 물론 당신은 모른다, 당신은 scoundrel! 나는 매일 당신을 막을 방법을 연구하고 있습니다 이 머리는 실험 도구입니다 내가 만든 함정에 빠지지 않고 어떻게 들어갈 수 있습니까? 나는 그녀의 헤어 스타일로 실험을 완료했습니다 너무 궁금해서 미쳐 가고 있어요

CCTV에 녹화 된 영상을 확인해야합니다 여기까지와 주셔서 감사합니다 이것을 마시고 쉬십시오 ~~~~~~ 예 !! 이 가발은 충분히 따뜻합니다 이 가발을 밖에서 입어야한다고 생각합니다

어쨌든 확인해 봅시다 당신이 어디에 있든 나와요 동동은 바보 야 내가 숨어 있는지 아무도 몰라 무슨 무엇입니까? 분노로 뚜껑이 열립니다 분명히 나는 ​​아이들에게 거기서 놀지 말라고 말했다 함정 3 개, 자식 2 명, 나머지 함정에는 누가 있습니까? 이게 뭐야? 옆집에있는 김 씨처럼 보입니다 대체 왜 거기있어? 어제 너무 많이 마셔서 기억이 나지 않습니다

머리를 씻지 않아서 죄송합니다 1 년간의 노력이 망가졌습니다 시간이 없어요 나는 모든 무기를 다 사용했기 때문에 그녀에게 아첨해야합니다 이봐, 토리 그게 뭐야? Kooring의 머리에 검은 색 숫자가 죽음이라는 저주가 아닌가? 장난이 아무리 좋아도 흑 마법을 모방해서는 안됩니다 농담이 아냐!! Kooring은 파수꾼이 와서 나를 죽이는 것을 막으려 고 저를 위해 저주를 받았습니다 아시다시피, 죽음은 사람들을 즉시 죽이는 저주입니다

그러나 그것은 괴물 세계의 일부 인종에서는 작동하지 않지만 아무도 보지 못했습니다 또한 감시자는 자신의 삶을 불 태워 저주했습니다 그리고 그는 즉시 죽어야했다 이 상황을 전혀 이해할 수 없습니다 지구 온난화 때문입니까? 우리는 그것을 듣지 못했습니다

재미 있지 않습니까? 당신을 응원하기 위해 의도적으로 농담을했습니다 어쨌든 생각해 보자 네! 나는 그가 이것을 알고 있다고 확신한다 전직 마법사 내 화려한 아이디어를 보았습니까? 나를 존중하십시오 걱정마 한 번의 전화로 모든 것을 해결할 수 있습니다

이봐, 그건 리모콘이야 나는 지금 매우 부끄러워합니다 안녕하세요, 김씨? 나는 에디입니다 어제 많이 마신 것 같아요 괜찮아? 어제 마셨지 만 오늘은 어제보다 어지러워 요 나는 당신에게 적당히 마시라고 말했다

(죄송합니다!) 무슨 일이야 진실은, Kooring은 저주를 받았으며, 그는 한 번에 죽지 않고 살아 있으며, 죽음의 카운트가 계속되고 있다는 것입니다 이것에 대해 아는 것이 있습니까? 세상에 쿠어 링을 저주 한 마법사는 여전히 살아 있습니까? 마법사가 있다면 저주를 풀 수 있습니다 그는 목숨을 태워 저주하고 죽었다 저주를 해결하는 유일한 방법은 우리가 아는 방법입니까? 그게 내가 아는 전부 야

그러나 금지되어 있습니다 금지령을 어기더라도 저주를 깨는 것은 불가능합니다 포기하는 것이 좋습니다 그는 포기하는 방법을 모른다 그녀가 아니라 그녀입니다

어쨌든, 그녀는 포기하지 않을 것입니다

Bigdata – hadoop in tamil (2019)

안녕 당신은 명확하게들을 수 있습니다? 누구든지 채팅에서 확인할 수 있습니까? 네 들려요 승인 승인 고마워 고마워 이 세션은 타밀어의 빅 데이터 하둡 전용입니다

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What is Data Science ? | Why Data Science ? | Data Science Tutorial | ZaranTech

알았어요 제 이름은 앨리스입니다

저는 변호사의 선임 데이터 과학자입니다 인도의 조직과 우리는 여러 사람과 인공 지능 변태를 보았다 기본적으로기도의 욕망은 여러 회사에서 일하고 있습니다 7 년간의 디자인 경험과 현실적인 교육 지난 몇 년간의 일로이 세션에서 우리가 할 일은 더 도입 클래스를 추가하면 획득에 더 적합 할 것입니다 물론 우리가하는 일이 적지 만 대화식 세션에 가깝습니다 여기서 정확히 무엇을 제대로 받고 있는지 알게됩니다

데이터 과학이란 무엇이며 기회와 모든 사람들이 어디에 사용됩니까? 맞습니다 가능한 한 대화식으로 유지하여 질문이 전달되고 내가 유지해야 할 것을 내게 올 것입니다 세션 오른쪽 나는 그래, 그래, 첫 번째로 먼저 생각 왜 데이터 과학 또는 Anita angular가 AI를이 모든 일에 사용한다고 생각합니까? 확실히 지금 호황을 누리고 있거나 왜 지금 어떤 생각을하고 있습니까? 누구든지 앞으로 나아갈 수 있고 토론에 참여할 수 있습니다 그것이 좋을 것입니다 왜 우리가 갑자기 우리가 가지고 있다고 생각합니까? 트렌드 작업 또는 기회 우리가하는 일 그것이 현재 추세라고 생각합니다 인도는 모든 생각에 대한 작업 모듈을 종료했습니다 이 오 어쨌든 잘 모르겠습니다

그래서 기본적으로 여러 우리가 지금 그 피치를 보는 이유는 평균 때문입니다 두 개의 다운 Nikita는 매우 많은 양의 데이터가 이 정도 나쁜 일이 아니라 인터넷과 소셜 미디어 및 수많은 XYZ 데이터가 모든 것을 의미합니다 조직은 또한 너무 오래 비즈니스 데이터를 수집하기 시작 수집 우리는 당신이 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 싶어하는 데이터를 원합니다 그런 다음 데이터의 내부 정렬을 찾으려고 노력하십시오 모두가 다른 결정을 내리려고 노력하고 있으므로 우리는 데이터와 약탈 적 의사 결정과 다른 두 가지 중요한 것은 컴퓨팅 능력 자체입니다

우리가 CPU GPU와 CPU를 좋아하는 구글과 아마존을 보아라 쿼리를 더 빠르게 실행할 수 있도록 내부로 들어가서 그 이유 중 하나를 알 수 있습니다 나는 그것이 무엇인지 알 수 있습니다 괜찮아 그래 난 다른 사람을 몰랐어 존 안전 해 안녕 안녕 안전 안녕 Amira의 Sapphira 소파가 안전하다고 들으십니까? 당신은 괜찮아 실제로 실제로 가서 그래 그래 그래 그래 그래 그리고 우리는 심지어 구조화되지 않은 데이터가 많다는 것을 보지 못했습니다 통찰력을 얻는 데 사용될 수 있습니다 그는 할 수 있다면 할당 된 치아에서 나오는 작업을 볼 수 있습니다 그것은 다양한 데이터 과학자들의 미스터리 라인입니다

그렇기 때문에이 시대의 데이터 과학 시대에 실제로이 권리의 일부가되기 위해 필요한 기술은 무엇입니까? 이 기술을 습득하고 데이터 과학자가되기 위해 여러분을 간첩하지 않습니다 그래서 필요한 기술은 무엇입니까? 그 여정이 더 쉬워 지므로 데이터 과학은 학제 간입니다 숄 권리 그것은 단지 하나의 기술이 아니라 실제로 그룹의 조합입니다 기술이 바로 그렇게 간단하지 않은 예금을 얻기 어려운 이유입니다 수학과 함께 제공됩니다 통계라고도합니다 수학 선형 대수와 통계의 필요가있다 수학적 관점에서봤을 때 당신은 무엇을 알고 있을까요? 고갈이 무엇인지 상관 관계를 알고 완료에 이르는 것은 우리가 많은 것들의 수학 부분에서 알아야 할 측면 물론 우리는 컴퓨터 과학 지식이 필요합니다 그때 상식 지식을 말할 때 그것은 깊이가 아니라는 것을 의미합니다 지식은 기본적으로 프로그래밍 언어이므로 파이썬 크기이므로 이러한 종류의 도구를 사용하지만 C는 필요하지 않습니다

C ++ 또는 Java이므로 고급 프로그래밍 도구에 가깝습니다 언어와 작업이 아닌 도구로서 우리는 그것들을 사용하여 데이터가 맞기 때문에 필요한 두 가지가 있지만 가장 중요한 것은 도메인 전문 지식 그 자체입니다 사람들이 도메인 자체를 모르는 문제를 해결할 수 없습니다 예를 들어, 데이터 과학자를 뱅킹 도메인에서 일하고 있으므로 당신의 정신이 어떻게 작용하는지 모르는 문제 당신이 할 수있는 다른 일은 무엇입니까 당신은 바로 살아남을 수 없습니다 또한 도메인 전문 지식이되기 위해 중요한 역할을 수행해야합니다 데이터 과학자입니다 이것이 중요한 세 가지 중요한 기술입니다

필요하지만 물론 더 많은 기술이 있지만 이러한 기술의 일부가 될 것입니다 그렇습니다 다시 한번 그래요 사람들이 일반적으로 가지고있는 분류는 서로 다른 역할 사이에 데이터 분석과 비즈니스가 있으며 데이터 과학 ml 머신 러닝 바로이 점의 차이점은 무엇입니까 세 가지는 일반적으로 학생들이 저에게 묻는 것입니다 추가하려고하면 세션에서 설명하려고 시도하여 개발자가 기본적으로 데이터 분석은 무엇을 이해하려고하는 것입니다 과거에 일어 났으므로 기본적으로 hiv-2가 있습니다

그는 당신이 가기 전에 무의미한 동물원입니다- 알았어 요 세프 확실 할 수 있으면 들려줘 그래 그래 그래 그래 그래 그래 그래서 우리는 지금 당신이 말하는 것의 차이점을 말해 줄 수 있습니까? 이 두 가지에 대해 청소를 취소 할 수 있다면 커패시터가 있지만 당신은 과학을 알고 있습니다 나는 그것에 대해 모르지만 기계 학습은 돈을 알고 있습니다 이전 델타에서 이전 데이터 학습을 얻는 무언가 배우기 거기에 무언가가 있고 지식을 지불했거나 세타가 음수라는 것 규제와 로지스틱 회귀 그렇지 않으면이 모든 사령관이 과거에 신발을 신지 않도록 데이터를 가지고 있고 당신은 단지 과거에 있었을 이해하려고 노력하고 있습니다 예를 들어 지난 몇 년 동안 발생한 일을 이해하면됩니다 해는 무엇을하고 있 었는가 제품 기본적으로 롤업하려고하는 모든 종류의 데이터 및 진행 상황 이해 우리가 알고 싶었던 Utterson과 Louie입니다

예를 들어 수익이 제대로 하락하는 이유 지난 1 년 동안 당신은 왜 수입이 질문 와인을 움직이는 지 알고 싶어합니다 우리가 이유를 묻기 시작했습니다 약간의 통계와 나는 교사와 내가 시도하는 비즈니스 지식을 의미합니다 그 행동이 왜 일어나는지 이해하려고 노력하고 괜찮아 내 임대료가 떨어지고 배달 소년이 큰 일을하거나 저의 선생님은 우리가 데이터 미안 사업에서 주로하는 일입니다 그것이 무엇이고 ml가 우리에게 무슨 일이 일어나고 있는지 예측하려고 시도하는 곳입니다 미래에 맞아 무슨 일이 일어날 지 우주 기계 학습을 사용하세요 알고리즘과 나는 그의 미래가 당신이 방정식을 실행하는 곳에서 무엇을했는지 인정을 잃고 이러한 머신 러닝과 세 가지에 추가 우리가 이해해야 할 것들이 우리가 배울 것입니다

가는 것 그리고 이것도 있습니다 예, 구조화 된 데이터는 열이 필요하고 규칙이 있고 어떤 데이터라도 간단한 예를 들어 쓸 수 있습니다 Excel에서 유치하는 섹스 리더도 올바르게 구성되어 있으므로 열이 있고 행이 있으며 데이터 세트 또는 데이터 또는 데이터를 저장할 수 있습니다 비정형 데이터는 예제 텍스트를 쓰는 인덱스의 무언가를 구체적으로 가리킬 수 없습니다 얼굴과 이미지 파일 오디오 비디오 모든 것이 모든 것에 빠질 것입니다 구조화되지 않은 데이터 (예 : 임의의 데이터에서 검토를 수행) 웹 사이트에 구조가 없지만 내부를 찾아야합니다 이 모든 것이 비즈니스 분석을 할당하고 데이터 과학은 이것이 구조와 사티 타 모두에서 사실이어야하고 그것이 잠재 구조 I로 시작하는 방식으로 우리가 추진할 것입니다

통찰력을 이끌어 내고 최신 텍스트 및 이미지 데이터를 그리고 그것을 처리하고 모델을 구축하는 방법과 실제로 비정형 데이터뿐만 아니라 여기에 게시 할 두 가지 사항이 있습니다 나는 어떤 질문이든 계속 이해하려고 노력할 것이다 그래, 난 그놈처럼 데이트 했어 우리는 이미 기술에 대해 이야기했고 런던 아이 (London Eye)와 함께 필요한 도구 여기에 그들은 배우지 않을 것이고 여기에 있지만 중요한 것은 우리가 진실을 알아야 할 도구는 그의 얼굴이 파이썬에 있으며 기본적으로 SAS를 탭하십시오 오래된 것이기 때문에 아무도 알 수 없습니다 이제 우리가해야 할 중요한 일을 금식했습니다

시장에서 두 가지는 SQL입니다 이 모든 것들을 청소한다고 말한 것처럼 다른 사람들을 변화시키기 위해 댓글이 많이 있습니다 감사합니다 예, 도구입니다 우리가 세션에서 배우게 될 것입니다 앞서 우리는 파이썬이 상호 작용을하고 있다는 것을 알았습니다

사용자가 그렇습니다 IJ가 증가하고 있습니다 그것은 다시 한 번 미안한 이중 세트의 기술과 데이터에 있습니다 지금까지 몇 가지 질문을 진행하기 만하면됩니다 데이터 과학 과정에 몇 분 그렇지 않다면 기본적으로 모든 데이터 과학 문제 그것은 무작위로 사물에 뛰어 드는 과정과 함께 제공됩니다

과학 문제에서 해결하기 위해 취해야 할 구조화 된 부분 비즈니스 지식은 이미 언급했듯이 다시 시작합니다 정말 중요해서 비즈니스 지식을 가져오고 데이터 과학 지식과 함께 모여 정의하고 번역하려고합니다 그 문제를 데이터 과학 문제로 비즈니스 사람과 당신은 당신이 어떤 문제에 대한 결정을 내려야 제대로 해결해야 할지도 모르는 성숙한 문제를 해결하고 싶을 수도 있습니다 회사에서 내 회사 또는 플랫폼을 승인하는 이유를 알고 싶습니다 그것은 문제 세트와 그들의 정신이 간단하고 당신이 변환하고 싶습니다 이것은 이것을 데이터 과학 문제로 해석하고 어떻게 회의적인가? 가나 카는 어떻게 해결할 수 있을지 고민하고 기본적으로 기계 지식 알았어

첫 회귀를 사용하고 싶을 수도 있고 이탈 모델을 만들고 아마도 이유를 알 수 있으므로 시도해보십시오 문제를 클릭하고 실제로 접근하기 전에 접근 방식을 만드는 것 다가오는 장소가 있고 시작하면 솔루션 자체에 뛰어 들기 데이터를 수집하여 그 문제를 해결하십시오 예를 들어 집안일과 같은 문제에 영향을 줄 기능 quiet 100이 좋지 않거나 서비스가 좋지 않기 때문에 100이 맞습니다 사실 어떤 것이라도있을 수 있으므로 데이터 수집을 시작하고 그가 전처리의 종류를 언급했듯이 추가 단계에서 한 번만 사용할 수있는 올바른 변형 청소 또는 브리핑이 완료되면 기능이라고하는 것을 수행합니다 엔지니어링은 기본적으로 새로운 기능이나 미디어를 만드는 것입니다

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그래서 우리는 과학자가 필요로하는 다른 역할은 신의 천재를 작동시킨다 시스템 분석 데이터 마이닝 분석가 제품 관리자 데이터 분석에 적합한 재무 분석가는 차원을 분석하므로 현재 존재하는 다른 역할은 공정하게 이 모든 경로에 대해 거의 동일하게 유지되지만 약간 그것이 바로 우리가 두 가지 주요 역할을 수행하는 이유입니다 데이터 속도를 짧게하여 데이터가 손실되지 않도록 입이 맞아 맞아 그래 그래도 우리는 여전히 틈이 있고 성장하기 위해 기회와 직업뿐만 아니라 기술의 차이도 많기 때문에 사람들이 나중에 친절 해지지 만 그들은 실제로 구입해야 할 것들을 알지 못합니다 그러나 그것은 충분하지 않기 때문에 기술을 가지고 있어야합니다 기술 격차가 채워지도록 요구되므로 NLP 처리 텍스트를 학습하는이 단계에서 이것을 작성하십시오 데이터 애니메이션을 통해 모든 것을 알아야합니다

그렇지 않다면 우리는 컴퓨터 과학자를 만들 것입니다 그렇지 않으면 기술 격차는 포르투갈 측에서 오는 큰 문제입니다 간단히 말해서 고기는 많지만 문제는 있지만 아직 많은 사람들을 인터뷰하는 많은 사람들이 있고 같은 나라 때문에 고용되지 않고 과학자들이 알아야 할 모든 측면이나 모든 것을 알지 못한다 그래서 나는 모든 것을 알고 나서 가서 소개하기 정말 쉬워요 그 후에는 정말 쉽지만 그런 종류의 추세는 일이 가고 상상해서는 안된다는 것을 모르고있다 바로 그것이 다시 한 번 기회의 측면을 보았습니다 여기서 잠시 멈추고 질문 당신 더 많은 질문이 있습니다 목표에있는 모든 사람이 괜찮습니다 산토스 제발 당신이 아는 바도 의심합니다 알았어요 알겠습니다 언제든지 질문이 있으시면 알았어 알았어 그래서 우리가 할 일은 몇 가지를 빠르게 논의 할거야 합병증 바로 내가 다시 몇 분 동안 믿고 열 질문 당신이 대답 할 수있는 질문 당신은 나에게 관련 문자 그대로 요청할 수 있습니다 정의하고 나는 바로 대답하기 위해 노력합니다 세션 우리는 데이터 과학의 몇 가지 응용 프로그램을 빠르게 볼 수 있도록 당신은 당신이 옳은 일을 알고 있습니다

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커미션 산업도 마찬가지입니다 인간은 변호사가 모범을 보이기 때문에 기계를 교체했습니다 법적인 질문을하고 그것에 대해 할 수 있어야합니다 답변 당신은 변호사가 당신의 인생에서 온 것입니다 시각적 분석도 있습니다 물론 이것은 초 인간적인 구조입니다 연구 결과에 따르면 인간이나 인간 의사의 실수는 특정 질병의 엑스레이를 판독하기 위해 기계로 인한 오류 이상 당신은 당신이 질문에 대한 결과가있을 것이다 질병이있다 엑스레이 서비스를받을 자격이 있으며 인간은 한 두 가지를 놓칠 수 있습니다 그로 인해 문제가 발생했지만 기계가 지금은 인간이 옳아 요 아직 시작에 많은 것들이 있습니다

물론 다시옵니다 내가 어떻게 넣어야하는지에 대한 아이디어를 얻을 수 있도록 특정 문제를 해결할 때의 모습 우리는 여러 사례 연구를 통해 사용할 것입니다 여기에서 몇 가지 때문에 우리는 참가자로 n으로 구현됩니다 제품 키트 추천 시스템 또는 제품과 같은 프로젝트 보호에 대한 카테고리 분류 또는 감정 분석 주춧돌 프로젝트와 같은 특정 프로젝트 및 흐름은 정확히 이런 일들이 백엔드에서 이루어지고있는 것입니다 어쩌면 나는 적어도 모든 일이 어떻게 될지 아이디어를 얻었을 것입니다 그래서 나는 여기서 잠시 멈출 것이다 알았어 미안해 여기 질문이 그리워 한가지 질문은 클라우드에서이 모든 일을 할 수 있습니까? 네, 우리는 모두 할 수 있습니다 클라우드에서 이러한 것들이 시작될 수도 있습니다

복잡하지는 않지만, 물론 모든 것을 할 수는 없습니다 구름과 하나의 질문에 더 대답하기 위해 물론 예라고 말할 것입니다 우리가 다루게 될 사이트이지만 우리가 잠깐 동안 할 것들 알았어 그래서 여기서 흐름을 충분히 설명해 하지만 다시 한 번 말씀 드리지만 저는 예술과 SQL의 집안일을 다룰 것입니다 주황색 내 차례와 통계 또는 어느 스위치 정말 중요한 구성 요소이며 줄기 데이터베이스와 데이터를 다룰 것입니다 데이터 과학에 대한 과학 중단 물론 파이썬과 머신 러닝의 통계적 추론 알고리즘과지도 학습은 기계 학습의 일부이며 또한 클러스터링을 수행하는 방법에 대한 감독 학습 그리고 당신은 모든 것들이나 다른 유형의 감독되지 않은 최고를 볼 수 있습니다 키르 스틴 및 물론 권장 시스템 및 흡입 땅콩 예를 들어 감정과 같은 텍스트 데이터 권한을 처리하는 방법에 대한 언어 처리 우리는 NLP도 다루고 우리는 또한 차 계획을 다루어 컨볼 루션 신경망이 무엇인지 또는 물리적 인 단위 작업은 이미지 문제를 해결하는 방법 텍스트를 수행하는 방법 요약과이 모든 것들이 그렇기 때문에 이것은 고대의 일종입니다 커리큘럼 그것이 어떻게 보이는지 나는 그것이 여러분에게 보내질 것이라고 생각합니다 그것은 틀리지 않지만 그래, 우리는 모든 것을 배우게 될 것입니다 기본적으로 데이터 과학자들에게 그리고 우리의 관점에서 우리가 배우게 될 것들이 당신의 질문에 대답하기를 바랍니다 다른 질문은 소매점을 제공하고 있습니까 제품도 예 예 우리는 소매 프로젝트를 할 것입니다 그것은 실제로 웹 사이트로 이동하여 언급했는지 여부를 알지 못합니다

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또는 코스 기간을 따라 코스를 완료하면 4 개월에 가까운 코스이므로 약 4 개월이 소요됩니다 이 모든 것들을 배우는 데 몇 달이 걸리기 때문에 물론 모든 악인이 될 것이며 또한 사울에게 많은 임무가 주어질 것입니다 우리는이 모든 것들을 올바르게 다루어야합니다 3 개월에서 4 개월 동안 다른 질문들 감사합니다 궁금한 점이 있으면 알려주세요 그렇습니다 우리가 튀김을하거나 방해하는 수업은 당신은 하인에게 체인을 요청할 수 있지만 내가 아는 한 그것은 온라인 수업이라고 생각합니다

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