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ai와 티키타카를 통해 아이디어를 고도화 하는 과정과 n8n 세팅을 고도화 하는 과정이 재밌네요. 다만 맥 환경에서 제공된 도커파일과 컴포즈를 그대로 쓸 수 없어 수정해야 했어서 맥 세팅도 함께 안내가 되었으면 더 좋았을 것 같아요. 그리고 llm chain 노드에 들어가는 프롬프트도 현재는 해당 강의 영상의 최종 버전만 제공되어 있는데, 수정 전 버전과 수정 버전도 함께 제공이 되어서 어떤 부분이 다른 노드로 옮겨 졌는지 알 수 있으면 좋을 것 같아요

실무 흐름 위주로 설명해서 카프카 처음 접하는 사람도 따라가기 좋았습니다. 이론만 있는 게 아니라 직접 구성하고 테스트해보는 과정이 많아서 이해가 잘 됐습니다. 어려운 개념을 비교적 쉽게 설명해줘서 입문용으로 괜찮은 강의였습니다. 카프카 구조와 동작 원리를 한 번에 정리하기 좋았습니다. 초반엔 생소했는데 듣다 보니 프로듀서/컨슈머 개념이 자연스럽게 잡혔습니다.

사실 이 강의 다 들은 지는 꽤 됐는데, 계속 업데이트돼서 후기 남깁니다. 저는 사실 이 강의가 한 번 수강에 무제한 업데이트인지 모르고 구매했어요. 다른 강사들 보면 업데이트 안 해주는 강사들 많잖아요. 근데 이 강의 진짜 무제한 업데이트인가봐요. 어느 날 들어가 보면 새로 추가돼 있고, 또 들어가 보면 또 추가돼 있고. 그래서 나중에 짐코딩님 또 강의 출시하면 또 들어야겠다고 생각했어요. 물론 무제한 업데이트 때문은 아니고, 설명도 쉽게 잘해주시고 설치부터 심화까지, 솔직히 진짜 설명 개잘하십니다. 목소리에서도 파이팅 넘쳐서 저는 좋았어요ㅋㅋ 물론 호불호 갈리겠지만, 졸리고 나른한 것보다는 이렇게 튀고 파이팅 넘치는 목소리가 개인적으로 인강에서는 좋다고 생각합니다. 어쨌든 이 강의 굉장히 저로서는 만족하는 강의예요. 할인할 때 구매했지만 정가로 주고 사도 안 아까울 강의입니다.

취준생 입장에서 대규모 트래픽 처리 경험을 어떻게 쌓아야 할지 막막했는데, 작은 실습 환경에서도 부하 테스트와 성능 개선 경험을 만들어볼 수 있다는 점을 알게 되어 도움이 많이 됐습니다. 프로젝트를 할 때도 단순 기능 구현에서 끝내지 않고, 성능 측정과 병목 분석까지 같이 해봐야겠다는 생각이 들었습니다. 마지막에 알려주신 보충 학습 자료도 참고해서 더 공부해보겠습니다. 좋은 강의 감사합니다 ☺️

MSA가 정확히 어떤 구조인지 궁금해서 강의를 듣게 됐는데, 단순히 서비스를 나누는 방법만 배우는 게 아니라 왜 서비스를 분리해야 하는지, 서비스가 나뉘었을 때 어떤 문제가 생기는지까지 같이 알 수 있어서 좋았습니다. 특히 User, Board, Point 서비스처럼 실제 예제로 마이크로서비스를 나누고, REST API와 Kafka를 이용해 서비스끼리 통신하는 흐름을 직접 따라가 볼 수 있어서 이해하기 쉬웠습니다. MSA에서는 단순 기능 구현보다 서비스 간 데이터 처리, 장애 전파 방지, 트랜잭션 관리가 더 중요하다는 점을 알게 됐습니다.

전체적으로 좋은 강의였던거같습니다. 특히 BM25+Vector 로 리트리버하여 답변을 받는 RAG서비스를 개발했는데 강의를 토대로 좀 더 개선할 수 있을꺼같고, 다만 아쉬운건 임베딩 기술이 좀 더 있었으면 하는 바램입니다. 저는 텍스트문서 또는 마크다운 문서를 청크하여 qdrant 벡터디비에 쌓아 관리하고있는데, 청크 및 벡터데이터를 저장할때 어떻게하면 효율적으로하는지, 어떻게하면 데이터를 효율적으로 불러오는지 꿀팁 및 노하우가 있었으면 하는 바램이 있었습니다. 그래도 그래프RAG, 에이전틱RAG 등 좋은 기술을 배울 수 있어 좋았습니다~

개발, 간단한 분석을 위한 코딩 공부를 하고 싶어도.. 조금하다 그만두는 일이 허다했는데.. 이해도 되나 싶을정도로, 강의가 좋은 것인지 세상이 좋아진건지.. 강의도 좋고 꼼꼼하고 변경사항업데이트 질의에 대한 답변도 신속하게 해주셔서 막혀도 금방 해결하고 넘어 갈수 있습니다. 그리고 AI덕분에 쉽게 배울수 있는 환경이 된것 같다는 느낌은 몸소느끼고 있습니다. 증말 신통방통합니다.
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