안녕하세요. 프론트엔드 개발자에서 백엔드/풀스택 전향 중인 개발자입니다. 연휴때 해당 강의를 수강 하면서 한편으로 질문 드리고 싶어서 질문을 작성 하게 되었습니다. 혹시 사내에서도 AI 도구 활용이 늘어나서, 학습·업무에 어디까지 적용할지 기준을 잡고 싶습니다. AI 도구(Cursor/Claude 등) 활용 시 ‘효율적인 작업’과 ‘주의할 작업’을 각각 3~5개 정도로 예를 들어 주실 수 있을까요? 또한 권장하시는 최소 코드 검증 루틴이 있으신지도 궁금합니다. 읽어주셔서 감사합니다.
프론트엔드 개발을 하면서 javascript의 제네레이터 함수에 대해 학습했으나, 프론트에서는 이 함수의 실용성에 대해서 크게 공감을 받지 못했습니다. 그러던 중 파이썬을 학습하여 백엔드까지 확장을 넓혀야겠다고 생각했고 이 강의를 접하게 되었는데 제네레이터 함수의 실무에서의 사용을 잠깐 언급하신 것 같습니다. 구체적으로 어떤 사용사례가 있는지 궁금합니다.
섹션 3 퀴즈에서 헷갈리는 부분이 생겨서 질문드립니다. 문제의 일부는 아래와 같습니다. (정답은 B) 1. 배열과 링크드 리스트의 주요 성능 차이점 중 하나는 무엇일까요? A 배열은 요소 탐색 시 O(1)이 걸리지만, 링크드 리스트는 O(N)이 걸립니다. B 링크드 리스트는 중간에 요소를 삽입/삭제 시 O(1)이 걸리지만, 배열은 O(N)이 걸립니다. 제가 헷갈리는 부분 A도 정답이 될 수 있지 않을까요? (A를 선택한 경우 오답으로 처리됨) 수업과 수업 자료를 통해 이렇게 이해 했습니다. "특정 원소 조회시 배열은 O(1), 링크드 리스트는 O(N)의 시간 복잡도를 가진다" 요소 탐색과 요소 조회는 다른 개념일까요?
안녕하세요 한기용 지식공유자님. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. ELT를 구현할 때 SWAP 명령어를 사용한 정확한 이유가 궁금합니다. 제가 찾아본 바로는 SWAP 명령어는 포인터 교체 방식으로 '즉시' 데이터와 메타데이터가 교체되므로, 무중단 배포가 가능하다는 것이 장점인 것 같습니다. 사실, 트랜잭션을 활용해도 같은 기능을 구현할 수 있을 것 같은데 메타데이터 복제를 빠뜨리는 것을 예방하고, 트랜잭션을 활용하였을 때보다 성능이 우수하고, lock을 예방하기 때문에 SWAP 문법을 활용하는 걸까요?
from google.colab import files upload = files.upload() 위 명령어 실행없이 바로 데이터 불러올수없나요? 퇴근후딴짓님처럼 바로 df=pd.read_csv("members.csv") 로 불러오고싶은데 에러가 나네요 No such file or directory:members.csv
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
# --- [핫픽스] dask ↔ sktime 호환 패치 --- import types try: import dask.dataframe as dd # 최신 라이브러리 구조 변화에 대응하여 호환성을 맞춰주는 코드 # 상세한 내용을 이해할 필요는 없으며, 안정적인 실행을 위한 장치로 이해하세요. if not hasattr(dd, "core"): dd.core = types.SimpleNamespace() if not hasattr(dd.core, "DataFrame"): try: from dask.dataframe import frame as _frame dd.core.DataFrame = _frame.DataFrame except ImportError: class _DummyDF: pass dd.core.DataFrame = _DummyDF except ImportError: pass # dask가 설치되지 않은 환경에서는 무시합니다. 들여쓰기가 제대로 되어있지 않아 노션의 코드를 복사하여 붙여넣을 시 에러납니다.
질문1. 계정을 만들고 몇 가지 기능을 만들어 달라고 하니 크레디트가 종료되었습니다. 그래서 다계정을 만들어라라고 1주차에서 하셔서요. 그런데 제가 계정을 만들고 동일 프로젝트를 다시 이어서 하고 싶은데 초대를 해서 완성하려고 하는데 방법이 없더라구요. 어떻게 해야 하나요?
1) 해당 부분에서 비교연산자가 이상/이하가 아니고 초과/미만을 사용하고 있는데 분위수값에 해당하는 값이 있으면 그 결과가 다를꺼 같아서요. 25% 데이터 구하세요 하는 문제는 정의자체가 분위수값 미만의 값 이런식으로 정해진건가요? 2) 하위 25% 데이터를 구하는 함수가 있다면, 상위 25%는 ~ 를 이용해서도 함수를 쓸 수 있을까요? 3) 가장 큰 값이 두개 이상인경우 더 앞선것을 불러오던데, 해결방법이 있을까요? (가장 큰 값이 동일한경우 모든 인덱스를 불러오게끔)
안녕하세요. 10강에서 TaskMaster에서 복잡도를 사용하기 위해서 Perplexity API 를 입력해서 쓰셨는데, Cluade Code를 사용하면 자체 Provider를 사용하는 거 같은데 다른 이유가 있으신가요? https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master/blob/main/docs/examples/claude-code-usage.md
안녕하세요, 강사님! Spring Boot TDD 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 강의 내용 중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 보통 Spring에서 개발할 때 Controller-Service-Repository 구조의 레이어드 아키텍처를 많이 사용하는데요, 강의에서는 컨트롤러가 직접 리포지토리의 save 같은 메서드를 호출하면서 비즈니스 로직을 처리하는 경우가 있는 것 같습니다. 혹시 이것이 강의의 핵심 내용에 집중하기 위해 코드를 단순화 하신 것인지, 아니면 강사님께서 실제로 선호하시는 개발 스타일 이신지 궁금합니다. 만약 후자라면 어떤 장점이 있는지 그 이유에 대한 의견을 여쭙고 싶습니다. 더불어, "TDD를 잘하려면 인터페이스를 많이 사용해야 한다"는 것이 일종의 오해라는 말씀에 크게 공감했습니다. 그런데 왜 개발자들 사이에서 이런 오해가 생겨나게 된 것인지 그 배경이 궁금합니다. 마지막으로 추후에 비즈니스가 복잡해지면 테스트가 깨졌을 때 어디가 문제인지 파악이 어려울 것 같은데요 이에 따른 문제를 어떻게 해결하시나요? 단위테스트를 추가로 작성하시는지도 궁금합니다.
안녕하세요, 강사님. TDD 관련 강의 항상 잘 듣고 있습니다. 강의 내용을 따라 실습을 진행하던 중, 테스트 격리 전략에 대해 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다. # 강의에서 다뤄주신 상황 강의에서처럼 여러 테스트 메서드에서 동일한 이메일 값을 사용하니, 테스트 클래스 전체를 실행했을 때 JPA의 유니크 제약 조건 위반 에러가 발생했습니다. 이로 인해 개별 테스트는 성공하지만 전체 테스트는 실패하는 상황에서 궁금증이 생겼습니다. # 제가 먼저 생각한 해결책: @Transactional 을 이용한 롤백 저는 강의를 들여면서 이 문제를 해결하기 위해, 각 테스트 메서드에 @Transactional 애너테이션을 붙여 테스트가 끝나면 자동으로 롤백시키는 방식을 먼저 떠올렸습니다. 이 방법으로 각 테스트가 독립적인 트랜잭션 내에서 실행되고, DB 상태를 다음 테스트에 영향을 주지 않는 상태로 유지할 수 있다고 생각했습니다. ##강사님의 방식(임의 데이터 generator)에 대한 질문## 그런데 강사님께서는 강의에서 롤백 방식을 사용하지 않으시고, UUID 등을 활용해 매번 고유한 이메일 주소를 생성해주는 데이터 제너레이터 방식을 사용하셨습니다. 강의에서도 @Transactional 을 성능 등 여러가지 이유로 인해 사용하지 않았다고 하셨는데요. @Transactional 을 이용한 롤백 방식도 충분히 좋은 해결책이라고 생각했는데, 강사님께서 UUID 생성 방식을 선택하신 특별한 이유나 설계 철학이 궁금합니다. 혹시 제가 생각한 롤백 방식에 비해 UUID 생성 방식이 갖는 실용적인 장점(ex. 롤백을 하지 않으니 디버깅의 용이성(?))이 있을까요? 두 방식의 장단점과 어떤 상황에서 어떤 전략을 선택하는 것이 실무에서 더 좋을지에 대한 강사님의 고견을 듣고 싶습니다. 감사합니다!