안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다. 아직 강의를 완전히 제 것으로 만들기에는 시간이 부족해서 강의 외 질문드립니다. 강의 주제와 관련은 있으나 강의 관련 질문은 아니니 가볍게 답변해 주시면 됩니다. 증권데이터 수집, 분석 강의를 수강한 이유가 주식 자동매매 프로그램을 만들고 싶어서입니다. 가족 중 한 분이 투자한 많이 물려 있는 주식을 정리해야 하는데, 항상 주식 그래프를 보고 있을 수가 없어서 자동매매 프로그램 제작에 관심을 갖게 되었습니다. 한국투자증권, 키움증권이 REST API를 지원해서 이 두 회사용으로 만들어 보려고 합니다. 처음에는 조건을 주고 자동매매하고, 추후에는 강화학습을 활용해서 완전 자동화를 해보고 싶습니다. 프로그램이 계속 돌면서 Discord로 알림 메시지를 보내는 걸로 하려고 합니다. 혹 유사한 사례나 참고할 자료, 프로그램 개발 방향에 대한 조언 등이 있으면 알려 주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요, 강사님! Kafka 관련 강의를 듣다가 기술 선택의 기준에 대해 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 현재 강의에서 Kafka를 이벤트 브로커(Event Broker)로 사용하고 계신데, Redis의 Pub/Sub 또는 Redis Streams 기능을 이용하면 비슷한 형태로 서비스 간 메시지 전달을 구현할 수도 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 그래서 아래 두 가지 부분이 궁금합니다 Kafka를 선택하신 이유 또는 기준이 무엇인지 예: 처리량, 확장성, 영속성, 장애 복구 등 기술적 관점에서 어떤 요소가 결정적이었는지 혹은 실제 서비스 환경에서 Redis 기반 메시징을 사용했을 때의 한계가 있었는지도 궁금합니다. 이벤트 브로커(Event Broker)와 메시지 브로커(Message Broker)의 개념적 차이 두 용어가 거의 비슷하게 사용되는 경우도 많은데, Kafka가 ‘이벤트 브로커’로 분류되는 이유가 무엇인지 알고 싶습니다. 실제로 시스템 설계 시, 어떤 기준으로 두 개념을 구분하고 선택하시는지도 궁금합니다. 제가 이해하기로는 Redis는 단순한 메시지 전달 중심, Kafka는 이벤트 스트리밍 및 데이터 파이프라인 중심으로 알고 있는데, 이 부분이 맞는 방향인지도 확인해보고 싶습니다.
학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요! 고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다. 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강사님, 최적화를 진행할 때 보통 어떤 순서로 고민하시나요? 예를 들어 트래픽이 몰릴 때 먼저 어디를 확인하고, 어떤 기준으로 개선 방향을 정하시는지가 궁금합니다.
코딩테스트를 이 강의를 통해 공부하기 시작했고 이제 손에 익을정도로 익숙해져야할거같은데 관련 사이트를 찾아보니 프로그래머스와 백준이 있더라구요 뭐가 더 좋은지 추천해주실수 잇을까요?? 많은 사람들의 풀이와 요즘 실제 기업에서 출제되는 문제들이 빠르게 반영되는 곳이 좋을거같은데 추천해주세요
학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요! 고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다. 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 2뎁스 댓글 목록의 테스트 데이터 삽입 시에는 계층 구조까지 파악할 수 있게끔 작성이 되었는데 무한 뎁스 댓글의 테스트 데이터 삽입은 계층 구조로 생성하지 않으신 이유가 궁금합니다!
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 선생님. 수업 잘 듣고 있습니다. sort 함수 관련해서요. sort 함수가 nlog(n)의 시간 복잡도를 가지면 n번 반복하는 for문 아래에 sort 함수가 들어가면 n^2log(n)이 되는게 맞을까요?
문제를 풀기 위한 간단한 개념 이해로 빠르게 다음 강의로 넘어가야 할지, 복습을 마치고 진도를 나갈지 고민하고 있습니다. 자료구조(스택)를 직접 만들면서 자꾸 링크드 리스트 개념이 헷갈리고 있습니다. 문제 풀이는 파이썬의 메소드를 통해서나, 반복문을 통해서 해주시고 계셔서 궁극적으로 코딩 테스트 통과를 위해서 빠르게 진도를 넘기는게 중요할까요?
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 5-4 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 카카오 코테 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? 어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊 안녕하세요 스타트업에서 인턴으로 근무하고 있는데요 실제 인공지능 개발자들의 개발 환경 중에 mac os를 많이 사용하나요? window os를 많이 사용하나요? 곧 회사 컴퓨터가 바뀔수도 있을 것 같아서 여쭤봅니다
안녕하세요. OpenCV관련 질문이 있습니다. 로컬 컴퓨터에서 OpenCV를 사용해서 학습을 하려고 합니다. CoLab이나 kaggle과 같은 GPU환경이 아니어도 학습을 할 수 있을까요? 파이썬이 아닌 C# 또는 Java로도 진행할 수 있을까요? 대부분의 OpenCV 관련 강의는 파이썬으로 진행되어서 다른 언어로 진행하면 문제가 발생하진 않을까 고민 중입니다. - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
현재처럼 서비스 구조가 거의 테이블 단위로 DB와 API 서비스가 분리될 때, 이런 구조에서 화면에서 리스트 형태로 두 도메인 데이터를 함께 조회해야 하는 경우가 있을 것 같습니다. 예를 들자면 게시글과 게시글 조회 수를 함께 보여주는 리스트 API가 필요한 상황에서, 단건 조회라면 프론트에서 별도로 API를 호출해도 괜찮을 것 같은데, 페이징 처리나 리스트 형태로 여러 데이터를 묶어서 조회해야 할 때, 실무에서는 보통 한 서비스에서 다른 서비스를 RestClient(Feign 등) 로 호출해서 데이터를 합치는 방식으로 처리하는지, 아니면, 같은 도메인 서비스로 묶어버린다던지 아니면 프론트엔드에서 각각의 API를 호출한 뒤 병합하는 방식으로 처리하는지 궁금합니다. 실제 현업에서는 이런 경우 어떤 접근 방식을 주로 사용하나요?
학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요! 고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다. 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 향로님의 추석 챌리지에서 우연히 제목을 보고 바로 구매했는데 아직 완강하지는 못했지만 정말 좋은 강의 같습니다! 선배 개발자님이 개발하시는 느낌으로 보고있습니다! ㅎㅎ 궁금한 점은 혹시 실무에서도 이런식으로 서브쿼리를 이용해서 대규모 데이터에 대해서 처리를 하는지가 궁금해져서 질문 남겨봅니다!
안녕하세요 강사님. 강의에서 Path Enumeration 방식을 활용해 데이터베이스 조회 성능을 최적화하는 방법을 매우 유익하게 배웠습니다. 실제 대규모 서비스 환경에서 이 조회 결과를 Redis로 캐싱하려고 할 때, 캐시를 저장하는 자료구조 선택에 대해 강사님의 의견을 듣고 싶습니다. 현재는 Path를 기반으로 DB에서 계층 구조를 유지하며 정렬된 댓글 목록을 조회하고 있습니다. 이 결과를 Redis에 저장하는 방법으로 아래 두 가지를 고려하고 있습니다. 1. List 구조 (LRANGE) 장점: DB에서 조회한 정렬 순서를 그대로 Redis에 저장할 수 있어, 조회 시 한 번에 가져올 수 있습니다. 고민: CUD(특히 중간 삽입) 발생 시 전체 List를 삭제하고 DB에서 다시 조회해 재저장해야 하므로 비효율적일 수 있습니다. 2. Sorted Set 구조 (ZADD) 장점: 각 댓글을 멤버로 저장하고 Path 값이나 정렬 기준을 score로 부여하면, CUD 발생 시 해당 멤버만 ADD/REMOVE로 처리할 수 있어 갱신이 효율적입니다. 고민: Path 기반의 정렬 값을 Redis의 score로 매핑하는 과정이 다소 복잡합니다. 이처럼 캐싱 로직의 구현 복잡도(Sorted Set)와 갱신 효율성(List의 TTL 전략) 사이의 균형을 고려할 때, 강사님께서는 무한 depth 댓글 구조를 캐싱할 때 어떤 Redis 자료구조가 더 적합하다고 생각하시는지 궁금합니다. 감사합니다.
for i in range(0, 5): list_box = [] for k in range(0, 200): ran_num = random.randint(1,200) list_box.append(ran_num) df[i+2000] = list_box df = df.T 제가 이해하기로는 2000 부터 2004까지 5개의 행을 만들고 각 행에 200개의 자료를 넣는데 1부터 199 까지의 정수를 넣는다. 그렇다면 df.T는 어떤 의미일까요? 그리고 randint 이 함수는 랜덤정수를 생성한다는 것일까요? 1부터 200 사이의 정수를 랜덤으로 넣는다는 의미가 맞을까요?
