데모 계정 실습

마지막 업데이트: 2022년 3월 2일 | 0개 댓글
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GA는 수집한 Data를 통해 다양한 보고서를 제공하며 이를 통해 인사이트를 도출할 수 있습니다.

Today is present :)

페이스북 그룹인 Google Cloud Certified Korea 에서 스터디 잼 온라인 세션을 하네요.

실습 데모라 GCP에 관심 있으신 분들은 신청해서 들으면 좋을거 같습니다.

Google Cloud Study Jam Online 참가신청

안녕하세요! 스터디 잼 참가자 여러분! 여러분의 스터디는 잘 진행되고 계신지요? 10월 15일 진행될 스터디 잼 온라인 이벤트의 아젠다는 아래와 같습니다. 👉5:00 ~ 5:15 - Intro 👉5:20 ~ 6:00 - 실습 ��

일시 : 10월 15일 저녁 5시 시부터 7시

어떻게 : Google meet을 통한 온라인 라이브 세션, 실습 데모를 함께 진행해보는 형식으로 진행

아젠다 :
5:00 ~ 5:15 - Intro
5:20 ~ 6:00 - 실습 데모 Live Session

Break time 10분
6:10 ~ 7:00 - 실습 데모 Live Session
7:00 ~ 7:10 Questions and Answers

Qwiklab: Cloud Development
- App Dev - Developing a Backend Service - Java
- App Dev - Deploying the Application into Kubernetes Engine - Java

데모 계정 실습

3가지 DevOps 핸즈온랩 영상을 시청하고 퀴즈의 정답을 맞추면 맛있는 맥도날드 세트를 드립니다.

실용적인 핸즈온랩 코스로 DevOps 등반에 성공하세요!

가이드 영상을 따라 OpenShift Container Platform를 활용한
애플리케이션 제작에서 배포까지의 과정을 쉽고 편하게 실습하실 수 있습니다.

* 코스 1. 애플리케이션 모니터링으로 상태 파악하기
* 코스 2. OpenShift 파이프라인(Pipeline)으로 애플리케이션 배포 자동화 하기
* 코스 3. OpenShift 깃옵스(GitOps)로 배포 일관성 유지하기

맞춤형 DevOps 세션, 이런 분들을 위해 준비했습니다.

* 조직 내 IT 및 아키텍처 개발 담당자
* 실제 핸즈온랩 환경 기반의 기술 데모 세션을 살펴보고 싶으신 분들
* 클라우드 네이티브 기술 전문가에게 데브옵스 기반 기술 관련 내용을 자세히 확인하고 싶으신 분들

코스 1. 애플리케이션 모니터링으로 상태 파악하기

OpenShift에서 애플리케이션 모니터링을 활성화하는 방법을 알아보세요.
비즈니스 수익과 직결되는 애플리케이션 모니터링을 실시간으로,
장애를 신속하게 감지하고 복구 시간을 단축하면서 유저가 영향을 받기 전
빠르고 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

코스 2. OpenShift 파이프라인(Pipeline)으로 애플리케이션 배포 자동화 하기

OpenShift 파이프라인을 활용해 애플리케이션 배포 자동화 방법을 알아보세요.
DevOps 구현의 필수 요소인 OpenShift 파이프라인의 쿠버네티스 기반 클라우드 네이티브
CI/CD 솔루션을 마이크로 서비스 및 분산형 팀에서 활용하면, 애플리케이션을 쿠버네티스,
서버리스, VM 등 여러 플랫폼에 구현하는 동시에 기존 툴을 쉽게 확장∙통합하고
생산성을 극대화할 수 있습니다.

코스 3. OpenShift 깃옵스(GitOps)로 배포 일관성 유지하기

OpenShift의 깃옵스 스타일 접근 방식을 따라 애플리케이션 배포 방안을 알아보세요.
Red Hat Openshift 깃옵스(GitOps)는 Git 워크플로우를 활용하여 개발, 스테이징,
프로덕션을 포함한 다양한 환경과 클러스터에서 애플리케이션 배포 일관성을 유지하고
변경 작업을 간소화합니다.

핸즈온랩 영상에서 학습한 내용을
직접 실습해보세요!

DevOps 코스의 세 가지 세션을 시청 완료했다면
안내된 데모를 직접 실습해 Red Hat OpenShift를 체험해보세요.

가이드 영상 시청과 함께 클라우드 최신 기술을 가장 쉽고 편하게 배우기

최신 클라우드 기술 온라인 트레이닝 코스를 소개하는 시리즈 1편!
Getting Started with OpenShift for Developers 코스를 지금 실습해 보십시오.

영어로 되어 있다고 해서 부담은 노노! 가이드 영상과 함께하면 Openshift Container Platform을 사용해 애플리케이션 제작에서 배포까지의 과정을 쉽고 편하게 실습하실 수 있습니다.

  • 명령줄 둘러보기
  • 웹 콘솔 둘러보기
  • Docker 이미지 배포
  • 애플리케이션 확장
  • HTTP 요청 라우팅
  • 소스 코드에서 구축

별도의 준비 없이 여러분의 PC에서 Red Hat OpenShift와 다양한 클라우드 기술을 경험해 보실 수 있는 온라인 트레이닝 코스를 소개해 드립니다. 방법을 몰라도, 사전 조사가 안 되었어도 PC와 인터넷 브라우저만 있다면 시리즈를 위한 준비 완료! 원하는 코스를 단계별 안내에 따라 클릭 몇 번으로 쉽게 체험하실 수 있습니다.

또한 주요 과정에 대한 Red Hat 전문가의 핸즈온 세션 소개, 웨비나 등의 과정도 추후 소개해 드릴 예정입니다. 풍성한 콘텐츠로 채워질 시리즈에 지속적인 관심 부탁드립니다!

왜 클라우드 네이티브일까요?

고객을 확보하고 유지하면서 지속적인 서비스를 제공하기 위해 가장 중요한 것은 바로 유연하고 안정적인 인프라를 통해 새로운 애플리케이션을 구축하고 기존 애플리케이션을 클라우드 네이티브 방식으로 재구성 하는 것입니다. 컨테이너, 쿠버네티스 및 클라우드 기술을 전략적으로 사용하고 민첩성을 강화해야 경쟁에서 우위를 차지할 수 있습니다.

Red Hat OpenShift란?

Red Hat OpenShift는 오픈 하이브리드 클라우드 전략을 위해 구축된 선도적인 엔터프라이즈급 쿠버네티스 플랫폼 입니다. 물리서버, 가상환경, 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드, 엣지 컴퓨팅에 이르기까지 어떤 위치에서도 모든 애플리케이션에 대한 현대적인 하이브리드 클라우드 애플리케이션 개발 및 라이프사이클 관리를 지원합니다.

데모 계정 실습

오늘은 구글 애널리틱스에 대해서 다뤄보도록 할게요:)

로그분석의 이해 및 개념

구글 애널리틱스에 앞서서 로그분석에 대해서 먼저 알아보겠습니다!

이제 우리는 오프라인 마케팅과 온라인 마케팅의 차이점 을 물으면 자신있게 대답할 수 있겠죠?

네! 바로 광고 성과의 측정 가능 유무 입니다. 온라인 마케팅은 성과를 측정할 수 있기 때문에 개선 방안도 도출할 수 있는 것입니다.

즉, 우리의 홈페이지에 유입되는 방문자들이 하는 행동들(ex. 장바구니 페이지 조회, 상품 상세페이지 조회, 영상 재생 등)을

우리는 미리 발행해놓은 스크립트를 통해 수집할 수 있는 것이죠. 구글 애널리틱스는 이런 수집된 데이터들을 분석하는 툴입니다.

Data를 아무리 많이 수집한다고 할지라도 정작 활용할 수 없으면 쓸모가 없기 때문에 구글 애널리틱스의 활용이 중요한 것인데요!

구글 애널리틱스는 수집된 Data를 활용해서 더 좋은 성과 향상을 위한 해석을 가능하게 해주죠.

구글 애널리틱스 작동 원리

이제 구글 애널리틱스(Google Analytics, 이하 GA)에 대해서 알아보겠습니다.

웹사이트에서 발생하는 다양한 고객 행동 및 정보에 대한 데이터는 쿠키 ID를 기반으로 수집되어 GA에서 확인 및 분석이 가능합니다.

여기서 쿠키 ID란 사이트에 접속할 때 자동적으로 만들어지는 임시 파일로 이용자가 본 내용, 상품 구매 내역,

신용카드 번호, ID, 비밀번호, IP 주소 등의 정보를 담고 있는 일종의 정보 파일입니다.

이렇듯 쿠키 ID를 수집하기 위해서는 우선 G-Tag 웹페이지에 설치해줘야 합니다. 삽입된 G-Tag는 방문자의 브라우저에

쿠키를 생성하고 고유 ID를 부여하죠!

다만 쿠키는 브라우저 별로 다르며 여러 브라우저를 사용할 경우, 각각 다른 사용자로 인식하는 한계점 이 있습니다.

크롬 시크릿 모드 및 쿠키 삭제 등과 같이 유저 ID를 Tracking 하지 못하거나, 지워지는 경우가 있습니다.

구글 애널리틱스 기초 이해

구글 애널리틱스에는 계정, 속성, 보기 라는 세가지 단위가 있습니다.

계정: 사업단위 / 서비스 단위

속성: 단일 웹사이트, 모바일 앱. 속성마다 추적 코드 부여(데이터 수집 기준)

보기: 운영을 위한 데이터 정제 및 분할

이렇게 각각의 단위마다 설정해줄 수 있는 것도 다르죠.

그렇지만 계정 단위가 가장 상위에 위치한 단위이며 그 데모 계정 실습 다음의 속성이고 가장 작은 단위가 보기이기 때문에

계정 단위에서 설정한 것은 모든 속성과 모든 보기에 영향을 미칩니다.

지표용어 설명(1)

GA의 분석 data를 보면 보통 이렇게 생긴 표를 볼 수 있습니다.

측정기준은 데이터 속성을 말하고 측정 항목은 정량적 측정 요소를 뜻합니다.

즉, 측정 기준은 정성적 으로 나타낼 수 있는 것들이며 측정 항목은 수치화가 가능한 데이터 입니다.

다음은 사용자, 세션, 히트의 개념입니다.

사용자: 사람의 개념

세션: 방문의 개념

히트: 활동의 개념

오프라인 매장을 생각하면서 예시를 본다면 이해가 쉬울 것 같습니다.

데모 계정 실습

사용자 A는 7월 16일 1번 방문(1 세션), 활동은 신발 - 하의 - 신발 3번의 활동(3 히트)를 하였습니다.

7월 18일에는 1번의 방문(1 세션)이었지만 상의 - 신발 - 하의 - 카운터로 4번의 활동(4 히트)를 기록했습니다.

여기서 히트란 페이지 도착만 히트가 아니라 특정 버튼 클릭 혹은 스크롤을 내리는 행위도 히트가 될 수 있습니다.

다음으로 세션 시간입니다. 세션 시간 또한 인사이트를 도출하는데 있어서 중요한 지표입니다.

유저에게 매력이 있는 웹페이지일수록 웹페이지에서 체류하는 시간이 늘어나며 이 시간이 늘어날수록

전환을 일으킬 가능성이 높아지기 때문이죠!

그렇다면 세션 시간을 측정하는 기준은 무엇일까요?

세션 시간은 마지막 히트 전에 기록된 시간을 의미합니다.

메인페이지에 5시 20분에 접속한 유저가 카테고리 페이지, 상품 상세 1페이지를 거쳐 상세 2페이지에서

더이상의 히트가 기록되지 않는다면 해당 유저의 세션 시간은 2분 + 6분 + 6분으로 14분이 되는 것입니다.

또한 세션이 종료되었다고 판단하는 기준은 두가지가 있습니다.

1) 히트가 30분이상 없을 때

즉, 5시 20분에 접속한 유저가 아무런 히트도 발생시키지 않다가 5시 52분에 상품 상세페이지를 조회한다면

이전의 세션은 이미 종료하였으며 추가적으로 세션이 발생한 것으로 보는 것이죠!

지표용어 설명(2)

페이지 뷰: 페이지가 사용자 접속으로 몇번이 로드 되었는지 카운트

순 페이지 뷰: 하나의 세션내에서 발생한 페이지 뷰는 오직 1만이 카운트

웹 페이지에서 이탈과 종료는 다르다는 사실 알고 계셨나요?

'이탈'이란 시작페이지와 종료페이지가 같으며 히트가 2번 이상 일어나지 않은 경우 를 말합니다.

예를 들어 이탈율이 60%라는 것은 10명 중 6명의 사람들은 첫 페이지만 보고 웹사이트를 종료하는 것을 말합니다.

추가적으로 광고의 이탈율이 70% 이상일 경우 랜딩페이지 혹은 유입된 고객들에 대한 타겟팅에 문제가 있다고 판단합니다.

반면 '종료'는 이탈을 포함한 모든 페이지 뷰 종료 를 말합니다.

종료율은 어느 페이지이든 높고 낮을 수 있으며, '결제완료, 상담신청, 회원가입완료'와 같은 전환행동 완료 후 종료를 많이 하기에

종료가 높고 낮음은 페이지 성격마다 다르게 나타납니다.

이벤트는 페이지 로드와는 다른 클릭, 스크롤, 콘텐츠 조회 등과 같은 액션 을 의미합니다.

각 이벤트 별로 Category, Action, Label, Value 등 4개 변수에 대한 값을 지정할 수 있으며

특정 행동에 대한 Event 행동 추적 필요 시 구글 태그 매니저를 통해 추적할 수 있습니다.

레포트의 구성

GA는 수집한 Data를 통해 다양한 보고서를 제공하며 이를 통해 인사이트를 도출할 수 있습니다.

실시간 보고서

- 바로 지금 우리 웹사이트에 접속해 있는 방문자의 개략적인 정보

잠재고객 보고서

- 방문자의 인구 통계, 행동, 특징 등과 같은 방문자 정보에 관한 보고서

ex) 방문자가 몇 명인가? 남성 or 여성? 어떤 기기를 통해 들어오는가? 어디에 사는가?

획득 보고서

- 방문자가 웹사이트에 어떤 경로를 통해 유입되었는가?

ex) 이메일을 통해? 주소창 검색을 통해? 페이스북 리타겟팅 광고를 통해?

행동보고서

- 방문자가 우리 웹사이트 내에서 어떻게 행동하는가?

ex) 어느 웹페이지에 오래 머무는가? 어느 페이지에서 주로 이탈하는가?

전환 보고서

- 방문자가 웹사이트 내에서 우리가 지정한 목표를 달성하는가? (목표=장바구니 담기, 회원가입, 구매 등)

ex) 어디서 유입된 고객이 전환율이 높은가? 신규 방문자의 전환 비율은 어떻게 되는가?

실시간 보고서

그렇다면 이제 보고서를 하나하나씩 살펴보도록 할게요!

첫번째는 실시간 보고서입니다.


실시간 보고서는 현재 추적 코드가 웹페이지에 잘 삽입되어 작동되고 있는지, 확인 할 때 사용할 수도 있습니다.

현재 방문자의 위치, 트래픽 소스, 조회중인 페이지 등 개략적인 정보를 보여주는 보고서 데모 계정 실습 데모 계정 실습 입니다.

잠재고객 보고서

잠재고객 보고서는 방문자의 인구 통계, 행동, 특징 등과 같은 방문자 정보에 관한 보고서입니다.

하지만 GA에서 Data가 수집되는 기준은 브라우저별 쿠키값을 기준으로 수집되는 data이며

data가 분류되는 기준은 비식별 Data 유저 ID의 관심사 및 행동 등을 분석하여 Big Data를 기반으로 분류되는 것이기에

정확한 인구통계학적인 특징을 밝히기는 힘들다는 단점 이 있습니다. 이전의 페이스북 유저 ID타겟팅과는 다른 점이죠!

활성 사용자(동질집단 보고서)는 코호트 분석으로 자주 활용하게 되는 보고서입니다. 진한 파랑색일수록 리텐션이 높습니다.

해당 보고서는 DAU, MAU가 중요한 플랫폼 관련 회사에서 많이 활용됩니다.

활성사용자(평생가치)는 LTV(Life Time Value)로 사용자의 가치를 측정하는 것입니다.

측정 기준은 사전에 설정한 이벤트, 전환들이 가진 각각의 Value를 계산하여 고객 1명 당 LTV를 계산하게 됩니다.

잠재고객 보고서에서는 전체 사용자 중 특정 사용자 비율을 확인할 수 있습니다.

평생 가치 보고서의 경우 유입 경로 별 고객의 LTV를 측정하기 때문에 이벤트와 전환 값을 설정 하는 것이 중요

동질 집단 보고서는 활성 사용자를 파악 하기 위하여 사용하고, 인구 통계는 특정 사용자의 비율을 확인 하기 위해 사용하는 보고서입니다.

획득 보고서

기본 획득 보고서에서는 방문자가 웹사이트에 유입된 경로를 분석 합니다.

전체 트래픽(채널)은 채널 유입 소스에 따라 분석할 수 있는 보고서입니다.

상단 채널 보고서는 데모 계정에서 설정된 채널로 보고서가 만들어진 것이기 때문에

이를 통해 인사이트를 얻을 수는 없지만 이 후 우리는 직접 우리의 입맛에 맞는 채널을 정의하여 맞춤 채널을 설정하고

정확한 유입경로를 추적해낼 수 있어야 합니다.

트리맵 보고서는 기본 측정 항목을 기준으로 보조 측정항목의 높고 낮음을 알 수 있습니다.

즉, 해당 트리맵 보고서에서는 사용자 수를 기준으로 세션 당 페이지 수의 많고 적음을 알 수 있는 것입니다.

예를 들어 보조 측정항목이 이탈율일때, Referral이 가장 낮게 표시된다면 링크를 타고 들어온 사용자들의 이탈율이

다음은 소스/매체 보고서입니다.

가장 기본이 되는 보고서로 Raw Data의 측정 항목을 확인할 수 있습니다. 하지만 정확한 유입경로를 추적하는데 한계가 있어

맞춤 획득 경로를 만들어야 합니다.

보조 측정기준으로 캠페인을 추가할 수 있지만 캠페인 보고서가 따로 있기 때문에 캠페인 보고서를 주로 활용합니다.

여기서 소스란 페이스북, 인스타그램, 구글, 네이버와 같은 플랫폼 단위 를 말하며

매체는 획득이 어떤 매체를 통해서 데모 계정 실습 왔는지 를 의미합니다. (Display, Organic search, Email)

상단의 소스/매체 보고서는 제가 페이스북 광고 송출 실습을 할 때 사용했던 것으로

페이스북, 인스타그램을 통해 이미지 광고를 진행했었기 때문에 소스/매체 명이 Instagram/image의 형태로 잡힌 것을

캠페인 보고서는 성과 측정을 위해 가장 많이 보게 되는 보고서입니다.

랜딩페이지 URL에 달아놓은 UTM 코드로 캠페인이 분류되어 GA에 데이터가 쌓이게 되는 것으로

각 캠페인 별 성과를 볼 수 있습니다.

데모 계정 실습

※ 본 공모전 내용은 주최사 사정으로 변경될 수 있습니다. 반드시 주최사 공모요강을 확인하시기 바랍니다.

팀 플레이

[[모비아카데미][6차앵콜] 구글 애널리틱스로 퍼포먼스 성과 내기(~04/23)]의 팀원을 찾아 보세요.

QUESTION & ANSWER

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[Oracle] Oracle SQL Developer 설치 및 계정 생성하기

지난 글에서 Oracle Database Express를 설치한 데 이어 Oracle SQL Developer 설치하는 방법을 리뷰해 보려고 합니다.

1. Oracle SQL Developer 다운로드 사이트 접속

  • 접속 URL : https://www.oracle.com/tools/downloads/sqldev-downloads.html

2. 운영체제에 적합한 버전 다운로드

저의 경우엔 운영체제가 윈도우 유저이면서 64-bit 운영체제이므로 Windows-64-bit with JDK 8 included 를 다운로드 받았습니다. JDK가 포함되지 않은 것을 다운로드 받는 경우 JDK를 별도로 설치해야 하는데 번거로우므로 JDK가 포함된 파일을 다운로드 받는 것을 권장 합니다.

3. 라이선스 동의 및 파일 내려 받기

위와 같은 화면이 나오면 I Accept the Oracle License Agreement 항목을 선택하여 동의해주고 파일을 내려받아 줍니다.

4. 압축 해제 및 폴더 이동

다운로드 받은 압축 파일을 압축 해제 해준 뒤, 폴더 안의 sqldeveloper 폴더를 C드라이브 아래로 옮겨 줍니다.

5. sqldeveloper 파일 실행

Oracle SQL Developer는 별도의 설치 없이 실행이 가능합니다. 위의 sqldeveloper.exe 파일을 더블클릭 하여 실행해 줍니다.

이런 로딩 화면이 나오면 기다려 줍니다.

접속 이후 위와 데모 계정 실습 같은 창이 뜬다면 확인을 눌러줍니다.

정상 실행이 되었을 때 위와 같은 화면이 나오게 됩니다.

6. 시스템 접속 계정 생성

왼쪽 상단의 + 버튼을 누른 뒤 새 데이터베이스 접속 을 클릭해 줍니다.

접속이름, 사용자이름, 비밀번호를 입력해줘야 합니다. 임의대로 작성을 해도 되지만 저의 경우에는 접속 이름은 oracle 사용자이름은 SYSTEM, 비밀번호는 Oracle Database Express 설치 시점에 설정한 비밀번호를 입력했습니다.

7. 접속 테스트 및 접속 하기

정보를 모두 입력한 이후에는 테스트(T) 버튼을 눌러줍니다. 이후 왼쪽 하단에 '상태: 성공' 이라는 메세지가 뜨면 접속 테스트가 성공했음을 뜻합니다.

비밀번호 저장이 필요한 경우 체크해 준 뒤 최종적으로 접속(O)를 클릭하여 오라클에 접속해줍니다.

8. 접속 화면 및 USER 확인

접속하면 위와 같은 스크립트 화면을 확인할 수 있습니다. 가운데 워크시트가 쿼리를 작성하는 공간입니다.

워크시트에 'SHOW USER;' 를 작성한 뒤 데모 계정 실습 데모 계정 실습 실행(F9)해주면 스크립트 출력 란에 'USER이(가) "SYSTEM"입니다.' 라는 문구를 확인할 수 있습니다. SYSTEM 계정으로 데이터베이스에 접속했음을 뜻합니다.

9. 실습을 위한 HR 계정 생성 데모 계정 실습

실습을 위해서는 HR 계정을 활성화 해야합니다. 실습에 많이 사용되는 인사 데이터를 제공하는데 잠겨있기 때문에 위와 같이 UNLOCK을 해줘야 합니다.

그런 다음에는 새로운 데이터베이스를 위와 같이 추가해줍니다. 접속이름은 실습용HR, 사용자이름 HR, 비밀번호는 1234로 설정했습니다. 앞선 SYSTEM 계정과 동일하게 테스트 및 접속을 클릭해줍니다.

HR계정에 저장되어 있는 테이블 및 뷰 정보를 위와 같이 확인할 수 있습니다. 앞으로 실습에 활용할 여러 데이터가 담겨있는 것을 알 수 있습니다.

10. (참고) HR 계정 언락이 안되는 경우

HR계정 언락 명령어가 안되는 경우가 있습니다. oracle에서 HR계정에 대해 자동으로 권한을 부여해주지 않은 탓이라고 하는데요. 이러한 경우 아래와 같이 수동으로 DB정보를 불러와 주어야 합니다.

우선 다음의 깃허브 사이트(https://github.com/oracle/db-sample-schemas/releases/tag/v19.2)에서 데이터 파일을 다운 받은 뒤에 C:\app\user\product\21c\dbhomeXE\demo\schema 경로에 압축을 해제해 줍니다.

그리고 cmd 창을 실행한 뒤 sqlplus를 실행해주고 SYSTEM 사용자로 로그인 해줍니다. 데모 계정 실습

그리고 위와 같은 명령어를 작성해주어 세션을 변경해줍니다.

human_resources 폴더 밑에 있는 hr_main.sql을 실행해주고 위와 같이 정보들을 입력해줍니다. parameter 4의 경우엔 SYSTEM 계정의 비밀번호를 입력해주고 parameter 6의 경우엔 IP와 포트명을 입력해주어야 합니다.

사용자가 생성되고 권한이 부여된 것을 확인할 수 있습니다.

저의 경우에는 hr_main.sql 실행 시에 위와 같이 sql이 open에 실패했다는 문구가 계속해서 나왔습니다. 그래서 맨 마지막 줄에 작성한 것 처럼 sql 파일 하나씩 그냥 직접 실행해주는 방법으로 최종 완료 할 수 있었습니다. 여기까지 마친 뒤에 다시 9번으로 돌아가서 실행한다면 무난하게 진행이 가능하실 거라고 생각됩니다.

이렇게 이번 포스팅에서는 Oracle SQL Developer를 설치하고 실습을 위한 HR 계정을 생성하는 방법까지 알아 봤습니다. 이제 실습을 위한 환경은 어느 정도 마련이 되었으니 다음 부터는 직접 실습을 하며 Oracle SQL의 작동 방법에 대해서 하나씩 진행해봐야 할 것 같습니다. 읽어 주셔서 감사 드립니다.


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