Inflearn has emerged as a powerhouse for self-paced tech education in South Korea, offering thousands of courses in programming, design, data science, and more. But while the platform is robust and content-rich, advanced learners often want a more personalized view of their progress—something beyond a static course history or completion badge. That’s where building a custom learning dashboard comes in.Creating your own dashboard not only gives you the ability to track your course progress and visualize goals, but also pushes your skills in backend logic, API consumption, data visualization, and automation. In this post, we’ll explore how to design and implement a learning dashboard that integrates with Inflearn’s platform and adapts to your personal study habits.Why a Custom Learning Dashboard MattersTraditional learning platforms offer a generalized view of your progress. They tell you what percentage of a course you’ve completed, show a checklist of modules, and send you reminders. But they rarely adapt to your unique goals or learning style.Let’s say you’re someone preparing for a transition into data science. You may be enrolled in 6–8 courses across Python, machine learning, SQL, and career prep. While Inflearn’s native UI does provide basic tracking, it doesn’t allow you to visualize how your time is distributed across subjects or how many hours you’ve logged toward a goal like “50 hours of coding per month.”A custom dashboard gives you complete control. You can pull your data into a personal dashboard app—built using frameworks like Flask, Node.js, or even Google Sheets and App Script—and start tracking:Hours watched per courseWeekly progress toward learning goalsCourse completion rate across categoriesSkills gained per quarterTrends in what topics you’re focusing on over timeYou’re no longer bound by what the platform shows you. Instead, your data becomes a dynamic asset for reflection, improvement, and even resume building.Getting Started: What You Need and How to IntegrateBefore jumping into code, you need a few foundational elements in place. While Inflearn doesn’t currently offer a public REST API like some platforms, you can still collect data using web scraping techniques or, where permitted, internal API calls triggered during regular course access.Start by identifying what information matters to you. For most learners, this includes:List of enrolled coursesCompletion percentageDate of last activityTime spent watching videosYou can use tools like Python’s requests and BeautifulSoup, or browser-based inspection tools to understand how Inflearn loads this data. Many modern learning platforms load user data using JSON endpoints, even if they don’t expose them publicly. You’ll typically find these calls in your browser’s Network tab.Once you locate the data source, you can automate fetching it every day or week and feed it into a storage system—whether that's a simple CSV, a PostgreSQL database, or even a Google Sheet.Now comes the part that feels like leveling up your gameplay in Dota 2 live odds—you start seeing patterns, making predictions, and customizing your interface to react to your moves. The dashboard evolves from a passive display into an intelligent guide.Building the Dashboard: Frontend and Backend WorkflowAfter collecting the data, the next step is visualizing it. A good dashboard should not only report facts but also offer clarity. This means using charts, progress bars, and even calendar heatmaps to show learning activities.On the backend, a Flask or Node.js server can process your data daily. It can parse new watch time logs, calculate rolling averages, and flag gaps or inconsistencies in your study pattern.On the front end, tools like React or Vue.js allow you to build a responsive interface. If you prefer a faster prototype, consider using Google Data Studio or Tableau Public to connect your dataset and design charts quickly.Important modules to build in your dashboard include:Today’s Progress: How many minutes/hours studied todayStreak Tracker: Days of continuous studyCategory Completion: Percent of courses completed by domain (Frontend, AI, Design, etc.)Weekly Trends: Hours studied each day of the weekCourse Watch Breakdown: A pie chart showing time spent per courseThis type of layout helps you identify patterns—are you spending too much time revisiting one subject? Are you losing momentum mid-week? Are you completing entire sections or hopping around randomly?Adding Intelligence: Predicting and RecommendingOnce your dashboard is live and tracking your progress, the next step is adding intelligence. Imagine you’ve logged 100 hours of coursework in 3 months. Using basic ML models or rule-based logic, your dashboard could estimate:Which courses you’re likely to finish nextYour projected finish dates for enrolled coursesTime needed to reach your next skill milestoneGaps in your learning that aren’t being addressed by current enrollmentsYou can also use simple keyword tagging to organize your course library. For instance, if you’re enrolled in “Intro to Python” and “Data Analysis with Pandas,” both could fall under a broader “Data Science” tag. Your dashboard could then show your mastery curve per tag or suggest content to reinforce weak areas.By bringing structure and foresight to your learning, the dashboard becomes more than just a digital mirror—it becomes a learning assistant.Expanding Use Cases Beyond Personal LearningWhile this blog focuses on individuals, the concept of a custom Inflearn dashboard can scale to teams and classrooms. Teachers or boot camp instructors can monitor class engagement by syncing multiple students’ dashboards. Employers can also encourage professional development by offering access to dashboards where employees track how many hours they’ve spent upskilling through Inflearn each quarter.Similarly, a public leaderboard or badge system can be layered into the UI if you want to gamify progress with friends or colleagues.Beyond tech, this kind of tracking model can apply to any continuous learning initiative. Whether it’s language learning, UX design, or marketing analytics, being able to audit your own growth in a data-driven way changes how seriously you approach improvement.ConclusionBuilding a custom Inflearn learning dashboard is more than a cool side project—it’s a meaningful way to take charge of your personal growth. It turns passive consumption into active planning. You learn to treat your own learning data the way a company would handle KPIs—monitoring, analyzing, and iterating.With the right tools, you don’t need to wait for the platform to tell you how you’re doing. You can build your own story of progress—visually, intelligently, and creatively. And in doing so, you move from being just a student to becoming the architect of your learning journey.

basic-asm-3 문제에서 반복하는 부분이 이해가 안돼요.

안녕하세요.강의내용에서 추가적으로 궁금한게 있어서 질문 드립니다.기존 로컬에서 docker compose를 사용해 각 컨테이너로 프로젝트, DB, redis 등을 사용한다고 할때 추후에 EC2와 RDS, redis 등 사용한다면 EC2 서버 내에서는 로컬에서 사용해왔던 개별적인 컨테이너를 사용하지 않는건지 헷갈려서요.예를 들어 AWS RDS를 따로 만들어서 사용한다면 로컬에서 사용하던것처럼 컨테이너를 만들어서 사용할 수 없겠다 생각이 들어서요.이렇게 되면 EC2에서는 프로젝트만 돌아야하니 따로 같이 돌리는거 아닌 이상 메인 프로젝트 하나만 돌리는거니깐 docker가 필요없나 싶네요.강사님의 docker 강의와 AWS 강의를 들으면서 운영서버를 사용할때 둘의 공존성에 대해서 어떤식으로 활용해야하나 궁금합니다.

위와 같은 메세지가 발생합니다.뭐가 설치가 덜된걸까요? 

Button.tsx에서const {children, ...rest} = props;부분이 이해가 가지 않습니다.

UI ProgressBar 작동 흐름을 요약해보자면게임이 시작되면 DS1PlayerHUDWidget -> NativeConstruct 함수에서 OnAttributeChanged를 델리게이트 바인딩하면서 초기값을 세팅하고만약 스테미나 값이 변경되면 AttributeComponent에서 변경된 타입과 비율을 담아 신호를 보내고,신호를 받은 DS1PlayerHUDWidget -> OnAttributeChanged함수가 호출되며자동 바인딩된(이름이 같은) StaminaBarWidget을 통해 SetRatio함수로 비율을 넘거주며 DS1StatBarWidget에서 비율을 받아 SetRatio 함수를 통해 Progress Bar의 퍼센트가 변경되며 화면에 보여진다.제가 델리게이트 활용이 처음이라 헷갈려서 복습을 하며 정리를 해보았는데, 제가 정확히 이해했을까요?AttributeComponent ( 신호를 보내고 )PlayerHUDWidget ( 신호를 받고 , 바인딩된 변수를 통해 함수를 호출하고 ) StatBarWidget ( Progress Bar가 변경된다. )

16분 40초 마지막 업캐스팅 예제에서 메서드가 부모에는 없고 자식에만 있어서 오류가 난다고 하였는데 이 경우가 업캐스팅이라서 그런거죠?만약 업캐스팅 아니고 A a = new A(1)이였을 때는 문제가 없는건지 궁금합니다.

안녕하세요! 강의 잘 듣고 있습니다.그림 속 예시에서 request(2) * maxSize(3) = upStream request(6) 으로 표현되어 있는 예시 코드에서는 이것이 잘 활용되는 모습이 안보여서 어디에 사용되는건지, 어떻게 사용되는건지 궁금합니다.

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예[질문 내용]섹션 5의 <프린터 예제3 - 인터럽트 코드 개선 관련> 질문입니다.printer.addJob(input) 관련하여, 어떤 스레드에서 어디서부터 어디까지 책임지고 실행하는지 헷갈려서 정리해봤는데 검토해주시면 감사하겠습니다. === printer.addJob(input) 은 main 스레드(호출 스택)에서 실행된다.공유하는 Heap 메모리 영역에 Printer 객체 주소가 있다.main 스레드는 Printer 객체의 jobQueue 변수에도 접근이 가능하고 addJob() 메서드를 호출할 수 있다.따라서, addJob() 메서드에 대한 스택 프레임도 main 스레드(호출 스택)에 쌓여서 처리된다. === JPA 이후 오랜 만에 영한님 강의를 다시 듣기 시작했는데 재밌네요. 늘 감사합니다.

학습중에 MemberInfoUpdateRequest, MemberRegisterRequest와 같은 객체들은 어댑터에서도 사용하고, 애플리케이션에서도 사용하고, 도메인 내부로직에도 사용하는데 도메인 패키지 내에 위치하는게 맞는지 의문이 들어서 질문드립니다!

실기대비 이론문제(v0.9)파일 내용중에 스미싱설명부분이 스미싱이 아닌 스니핑으로 잘못설명되어있습니다. 수정부탁드려요.

마지막에 Nav Mesh Bounds Volume 이 안들어가서 캐릭터가 가다 말다 가다 말다해서 한참 찾았습니다.너무 성의 없이 강의를 찍으시는것 같아요. 언급만이라도 해주셨으면 좋겠습니다.

레일즈는 테스트가 중요하다고 얼핏 들은거같은데 테스트 관련 내용도 강의에 포함되어 있나요?

 안녕하세요! 저는 인프런에서 인터넷 강의를 듣고 있는 일반인 입니다! 제목에서 얘기한 것처럼 블로그에 학습한 내용을 정리해도 괜찮을까요?

안녕하세요 강의 내용 중 9:22분에 문제 중에this.batteryCapacity = batteryCapacity; 문장은 아무런 역할을 안 하나요?해당 줄이 무슨 역할을 하는지 궁금합니다..!

43분에서 궁금한점이있습니다. seen배열을 할당할때 처음에 다음 comp로 넘겨줄땐 다른seen(초기에 비어있는seen)을 넘겨주는게 아닌가요? 영상으로 보면 하나의seen으로 모든comp를 다루는걸로 보이는데 seen은 독립적이지않은건가요?

아무리 따라해봐도 스택 위의 이미지를 마우스로 잡아서 움직일 때마다 이미지가 사라집니다.   

안녕하세요! 잇토리 팀입니다.🐰 서비스 소개: 부담 없이 즐겁게 마음을 전할 수 있는 이어 쓰는 그림 편지 서비스, 잇토리입니다!자세한 설명은 노션을 참고해 주세요잇토리 사용 가이드 노션 : https://sequoia-corn-388.notion.site/17efa963096080628b97c86828fc9643🔗 서비스 링크https://ittory.co.kr/😃 현재 팀원PM/디자이너 : 1명 (3년 차)디자이너 : 1명 (4년 차)프론트엔드 개발자 : 1명백엔드 개발자 : 1명💻 잇토리와 함께 성장하고 싶은분을 찾습니다!콘텐츠 마케터 (1명)SNS용 콘텐츠 기획 및 업로드 관리팔로워와 소통에 능하신 분퍼포먼스 마케터 (1명)인스타그램 채널 성장 전략 기획 및 실행팔로워 증가 전략 및 데이터 기반 운영🫶 우대사항SEO 최적화 경험광고 및 제휴 제안 경험GA4로 데이터 분석 및 인사이트 반영 경험⏰ 프로젝트 일정마케터와 협의하여 유동적으로 진행합니다.저희 팀은 꾸준한 마케팅과 운영, 고도화를 진행하려고 합니다.🙏 이런 분과 함께하고 싶어요!책임감 있게 맡은 역할을 해내주실 분소통을 원활하게 할 수 있으신 분 (잠수 안돼요......ㅠㅠ)적극적으로 고민을 나누고 소통하실 수 있는 분지속적으로 서비스 개선 및 운영에 함께하실 의향이 있으신 분⬇ 함께하고 싶으신분은 아래로 연락주세요!카카오 오픈 채팅 : https://open.kakao.com/o/sKDBEUch

있으면 url 좀 알려주세요.

post 메시지를 받으면 꼭 리소스를 등록하는것 만 아니라 리소스 마다 다양하게 처리한다는데 리소스가 뭐에요??