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[재경관리사] 재무회계_03_무형자산 무형자산 1. 무형자산이란정의물리적 실체 X, 식별 가능성,통제 가능, 비화폐성 자산 1) 식별가능성다음 중 어느 하나에 해당하는 경우① 분리가능성: 매각, 임대, 라이선스, 교환 ② 계약상 권리 또는 법적 권리: 특허권, 상표권 2) 통제- 시장에 대한 지식과 기술적 지식 → 법적 권리내 자산- 숙련된 종업원과 교육훈련 → 자산 X- 특정 경영능력과 기술적 재능 → 자산 X 3) 미래의 경제적 효익미래 현금 흐름의 유입을 증가시키거나 유출을 감소시킴 무형자산 예시: 컴퓨터소프트웨어, 특허권, 저작권, 고객목록, 어업권, 프랜차이즈무형자산 아닌 것: 연구비, 종업원 급여  2. 인식과 측정 1) 인식요건① 미래경제적효익 유입 가능성 높음② 금액을 신뢰성 있게 측정비용처리① 사업개시원가② 교육훈련비③ 광고.. 2024. 11. 7.
[재경관리사] 재무회계_02_유형자산 유형자산1. 유형자산 의의, 종류1) 의의1년이상 영업활동에 사용할 목적으로 보유하는 물리적 실체가 있는 자산2) 종류토지, 건물, 구축물 (토목설비, 해양구조물, 원자력발전소), 기계장치,건설중인 자산(계약금 포함), 차량운반구, 선박, 비품 등                        2. 유형자산 인식1) 인식기준 인식① 미래 경제적 효익 기업에 유입 가능성 높음② 금액을 신뢰성 있게 측정 2) 최초원가 및 후속원가최초인식인식시점의 원가: 지급한 현금 또는 지급할 대가의 공정가치후속원가최초인식 이후 수선, 유지와 관련하여 발생한 원가- 일상적 수선 유지 (수익적지출): 당기비용- 일부대체원가와 종합검사원가(자본적지출): 인식기준 충족시 자산* 내장공사비, 종합검사비는 별도로 감가상각한다. 3. 유형.. 2024. 11. 7.
[재경관리사] 재무회계_01_재고자산 1. 취득원가의 결정- 보유 목적에 따라 분류한다.1) 재고자산정의: 판매목적으로 보유하는 자산분류: 상품(상기업), 제품, 반제품(외부판매 가능), 재공품(외부판매불가), 원재료, 소모품2) 취득원가원가 = 매입원가 + 전환원가(가공원가) + 기타원가 ▪ 매입원가 = 매입가격 (차감항목 제외)+ 매입운임 + 하역료 + 취득과정에 직접 관련 비용 ▪ 전환원가: 원재료 → 제품 소요되는 원가로 직접노무비 + 제조간접비▪ 기타원가: 현재의 장소에 현재의 상태로 이르게 하는 데 발생cf. 창고보관비 (비용), 후속생산단계 이전보관비용(자산)비용처리하는 원가① 재료원가, 노무원가 및 기타 제조원가 중 비정상적으로 낭비된 부분② 후속 생산단계에 투입하기 전에 보관이 필요한 경우 이외에 발생하는 보관원가③ 재고자산.. 2024. 11. 6.
컴퓨터 공학 기초 컴퓨터 구조 + 운영 체제 컴퓨터 구조 개발자는 소스와 C, Java와 같은 툴을 이용하여 개발을 합니다. 컴파일이라는 과정을 수행하여 binary파일로 컴퓨터가 수행가능한 .exe, .dll인실행파일을 만듭니다. 성능, 용량, 비용을 고려하는 프로그래밍 컴퓨터 구조 분류 - 컴퓨터가 이해하는 정보 : 데이터, 명령어 - 컴퓨터의 네 가지 핵심 부품 : CPU, 메모리(휘발성), 보조기억장치, 입출력장치 ○ 데이터 정적인 정보 : 숫자, 문자, 이미지, 동영상 ○ 명령어 컴퓨터를 실질적으로 움직이는 정보 데이터는 명령어를 위한 일종의 재료 ○ 메모리 : 현재 실행되는 프로그램의 명령어와 데이터를 저장하는 부품입니다. 현재 실행되는 것만 저장하기에 휘발성입니다. ex. RAM 프로그램이 실행되기 위해서 메.. 2023. 3. 5.
프로그래밍 언어 : 파이썬 편 !---------- Day 1 ---------- key point : 파이썬 기본구조, 입/출력 함수, 숫자형, 문자열 ! 파이썬 기본구조 플랫폼에 독립적이어 여러 운영체제에서 사용가능합니다. 인터프리터식, 객체지향적, 동적타이핑 대화형 언어입니다. 구글의 3대 개발(C, Java, Python)언어 고급 언어는 기계가 이해할 수 있도록 컴파일로 해주어야합니다. 컴파일러 - 문서 전체를 번역합니다. 인터프리터 - 문서의 각 라인을 번역합니다. 파이썬은 여백이 중요합니다. * 여백 : 탭으로 입력하며 같은 수준의 코드들은 반드시 동일한 여백을 가져야합니다. * 자료형 검사 프로그램이 자료형의 제약 조건을 지키는지 검증 컴파일 타임(정적 타이핑) - 실행 전에 자료형을 검사 런타임(동적 타이핑) - 실행.. 2023. 3. 5.
프로그래밍 언어: 자바편 !---------- Day1 ---------- key point : 객체 지향, 입/출력 함수, JAVA 문법, 접근 제한자 C언어는 절차 지향 언어입니다. 한계는 재사용성이 떨이져서 유지 보수가 떨어집니다. ! 객체 지향 : 현실 세계 존재하는 실체(Entity,개체) 및 개념들을 "객체"라는 독립된 단위로 구성합니다. 이 객체들이 메시지를 통하여 상호작용함으로써 전체 시스템이 운영되는 개념 예를 들어, 클래스는 "빵틀"처럼 개념적인 의미이고 객체는 "빵"처럼 구체적인 의미입니다. 클래스는 속성과 메서드(행위)로 구성됩니다. 클래스 (자동차) [자가용] 바퀴4개, 휘발유 / 전진, 후진 ... [버스] 바퀴 4개, 경유 / 전진, 후진 [택시] 바퀴 4개, LPG / 전진, 후진 >> 클래스 (Cl.. 2023. 3. 4.
프로그래밍 언어 : C언어 편 !---------- Day 1 ---------- ! 소프트웨어 개발 절차 분석 , 설계, 구현 , 테스트, 유지 및 보수 구현에 필요한 프로그래밍 언어 ! 프로그래밍 언어 프로그램은 명령어의 집합입니다. 프로그래밍 언어는 2가지로 구분합니다. 컴퓨터 중심의 저급 언어 (기계어 0과 1 즉, 비트) 사용자 중심의 고급 언어 (C, Python) ! 자료의 단위 bit : 정보의 최소 단위 (1bit는 2 즉, 0과 1) Byte : 8bit로 256가지 정보 표현 bit → Byte → KB → MB → GB → TB byte는 bit * 8 Byte부터 * 1024(2의 10승) 배씩 증가합니다. ! 코드 체계 ASCII code (아스키 코드) - 7bit, 128개 문자만 표현 Uni code (.. 2023. 3. 3.
[실기] 빅분기 연습: job_change 데이터로 (with Kaggle) / Classification data : https://www.kaggle.com/datasets/arashnic/hr-analytics-job-change-of-data-scientists?resource=download 작업형 예시 / 문제 : Classification / 평가 : auc In [60]: import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC from xgboost import XGBCl.. 2023. 1. 16.
[실기] 빅데이터분석기사 실기 작업 흐름 (참고) 제공된 패키지 확인 import pkg_resources import pandas Output = pandas.DataFrame(sorted([i.key, i.version) for i in pkg_resources.working_set])) print(Output) help 사용법 (import 후에 사용) : ① # import sklearn # print(sklearn.__all__) ② # from sklearn import linear_model # print(dir(sklearn.linear_model)) ③ # from sklearn.linear_model import LinearRegression # help(LinearRegression) 1. 데이터 읽어오기 2. 데이터 셋 파.. 2023. 1. 16.
[실기] 빅데이터분석기사 실기 - 작업형 2 빈출 ● ESD (Extreme Studentized Deviation, 평규 ±3σ) – avg = 시리즈객체.mean() sd = 시리즈객체.std() upp = avg + 3 * sd low = avg – 3 * sd cond = (열 upp) ● 순서를 부여 – rank = 시리즈객체.rank(method = ‘min’, ascending = False) * min - 동점은 동일한 순위이며 가장 낮은 단위(상위 등수 기준) ● 전체 레코드 수 – 데이터프레임객체.shape[0] ● 결측치가 있는 컬럼의 수 – sum(데이터프레임객체.isna().sum() != 0) ● 전체 결측치 수 – sum(데이터프레임객체.isna().sum()) ● 결측치가 n개 이상인 컬럼 – col.. 2023. 1. 16.
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