매주 반복되는 엑셀 파일 취합과 정리 작업을 파이썬 코드로 자동화하여 업무 시간을 단축하는 방법을 알아봅니다.
[카테고리:] 프로그래밍
PostgreSQL 백업 자동화: pg_dump와 복구 검증
PostgreSQL pg_dump를 안전하게 자동 실행하고 .pgpass 권한, 임시 파일, 보존 정책, pg_restore 검증과 복구 시험까지 구성합니다.
알고리즘과 자료구조 선택 가이드: 시간복잡도와 활용 예
배열·해시·스택·큐·힙·트리를 어떤 문제에서 선택하는지 시간복잡도와 Python 예제로 비교합니다.
코딩 문제풀이 학습법: 구현·테스트·복습 루틴
초보자가 코딩 문제의 조건을 해석하고 완전 탐색부터 구현한 뒤 복잡도 개선, 테스트, 오답 복습까지 반복하는 방법입니다.
uml 다이어그램 종류 및 툴
다이어그램은 시스템의 구조 행위를 표현하며, 이를 통해 개발자와 이해관계자 간의 의사소통을 원활하게 합니다. 예를 들어, 클래스 다이어그램은 시스템의 구조를, 시퀀스 다이어그램은 객체 간의 상호작용을 나타냅니다. uml 다이어그램 같이 알아봅시다.
프론트엔드 성능 최적화: 리소스 압축, 지연 로딩, 코드 스플리팅
프론트엔드 성능 최적화는 웹 개발자들이 반드시 고려해야 할 중요한 주제입니다. 사용자가 웹 페이지를 빠르게 로드할수록 만족도가 높아지며, 이는 사용자 경험과 직결됩니다. 이 글에서는 리소스 압축, 지연 로딩, 코드 스플리팅 세 가지 방법을 살펴보겠습니다. 이 방법들은 웹 페이지의 성능을 향상시키는 데 매우 유용합니다. 리소스 압축 웹 페이지에서 로드되는 리소스들은 대부분 텍스트…
머신러닝 모델 해석과 해석 가능한 AI 기법
머신러닝은 현재 많은 분야에서 활용되고 있는 인공지능 기술 중 하나입니다. 이 기술은 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 예측하는 기능을 가지고 있습니다. 이러한 머신러닝 모델은 정확한 예측 결과를 내기 위해 많은 양의 데이터를 활용합니다. 하지만 머신러닝 모델은 그동안 블랙박스로 여겨져 왔습니다. 머신러닝 모델 해석 머신러닝 모델 해석은 모델 내부의 작동 방식을 이해하고,…
서버리스 아키텍처의 장단점과 사용 사례
서버리스 아키텍처는 애플리케이션 개발에 집중하고 인프라 관리에 대한 부담을 줄이기 위해 클라우드 서비스 제공업체가 인프라를 이용하여 필요할 때마다 리소스를 동적으로 할당하고 사용자에게 비용을 부과하는 방식입니다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션 개발에 더욱 집중할 수 있습니다. 이번 글에서는 서버리스 아키텍처의 개념을 이해하고, 장단점과 사용 사례를 알아보도록 하겠습니다. 서버리스 아키텍처의 장점 서버리스 아키텍처를…
머신러닝 프레임워크 비교: TensorFlow vs. PyTorch
딥 러닝은 현재 많은 기업에서 인공지능의 중요성을 인식하고 있기 때문에 매우 인기있는 분야 중 하나입니다. 딥 러닝에서는 수 많은 모델이 있으며, 이러한 모델을 훈련시키기 위해서는 머신러닝 프레임워크를 사용해야합니다. TensorFlow와 PyTorch는 현재 가장 많이 사용되는 머신러닝 프레임워크 중 두 가지입니다. 이번 글에서는 TensorFlow와 PyTorch의 특징과 각각의 장단점을 비교해 보겠습니다. TensorFlow vs….
소프트웨어 개발 수명주기: 워터폴, 애자일, 데브옵스
소프트웨어 개발에는 다양한 방법론이 있습니다. 이 중에서 가장 유명한 방법론은 워터폴, 애자일, 데브옵스입니다. 이번 글에서는 이 세 가지 방법론에 대해 자세히 알아보겠습니다. 워터폴 방법론 워터폴 방법론은 소프트웨어 개발의 초기 단계부터 마무리 단계까지의 과정을 단계별로 나누어 진행하는 방법입니다. 이 방법론은 계획, 분석, 설계, 구현, 테스트, 유지보수의 단계로 나뉩니다. 이 방법론은 단계별로…