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리액트를 처음 접하거나 개념이 헷갈리는 상태에서 보기 정말 좋은 강의였습니다. 설명이 한 번에 많은 걸 던지지 않고 제목처럼 “한 입 크기”로 잘 나눠져 있어서 부담 없이 따라갈 수 있었어요. JSX, state, props 같은 기본 개념을 왜 그렇게 쓰는지 차근차근 설명해줘서 그동안 그냥 외워서 쓰던 코드들이 조금씩 이해되기 시작했습니다. 예제도 단순히 보여주는 게 아니라 직접 손으로 치면서 흐름을 익히기 좋아요. 이미 리액트를 써본 사람이라면 완전한 심화 과정은 아니지만, 기초를 다시 정리하거나 개념을 정돈하기에는 충분히 도움 되는 강의라고 생각합니다. 리액트 입문자나 기초가 불안한 분들께 추천하고 싶어요.
글쓴이: 강정빈 강의명: 한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지 강의 이미지

스프링 공식 문서를 보면 방대한 기능과 XML 기반 설정처럼 요즘은 많이 사용하지 않는 내용들이 진입 장벽이 될 수 있는데, 이 강의는 스프링 프레임워크의 핵심 기능과 프로그래밍 모델을 쉬운 예제로 설명해 주신다. IoC 컨테이너를 활용한 DI, 테스트 작성, 템플릿 메서드 패턴, DataAccessException 계층을 통한 예외 추상화, 트랜잭션 서비스 추상화를 다룬다. 참고 자료도 제공해 주셔서 각 주제에 대해 더 자세히 알아볼 수 있다. 종종 인강을 듣다 보면 예제 코드나 개념 정리가 공식 문서에서 권장하는 사용 방법이나 마틴 파울러의 정의와 다른 ‘야매’를 접하게 되어 괴리감 때문에 학습에 방해될 때가 있는데, 항상 정석이라 학습에 매진할 수 있어 좋다.
글쓴이: giwankim13 강의명: 토비의 스프링 6 - 이해와 원리
토비의 스프링 6 - 이해와 원리 강의 이미지

너무너무 기대됩니다. 챕터부터 각종 자료까지 무궁무진하게 넓혀갈수있는 형태인것 같아요! 앞으로의 강의들도 수익이 나면 들어보면서 스펙트럼을 넓힐 수 있을 것 같습니다!!! 재밌게 강의듣고 완강해서 수익창출을 목표로 달려보겠습니다!
글쓴이: 기업분석가붉은개미 강의명: 원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)

이번 11월 29일에 치러진 첫 실기 시험에서 85점이란 점수로 합격할 수 있었습니다. 퇴근후딴짓님의 영상과 책을 보고 최신 문제도 여러번 풀어보고, 코드를 기반으로 한 친절한 설명과 예시 문제들로 합격할 수 있었다고 생각합니다. 한 번에 합격할 수 있도록 좋은 자료를 주셔서 정말 감사합니다.
글쓴이: 태금 강의명: [퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3) 강의 이미지

뒤늦게 수강평을 작성합니다. 챕터 4가 등장하기 이전까지는 사기업에서 이런 정도도 안한다고 하는 생각하는 부분도 있었죠. 이정도는 기본으로 다하고 있는 거 아닌가 하는 생각도 했었죠. 그런데, 챕터 4에서 추론, 향후 데이터 전망을 보고, 내가 그동안 해왔던 데이터 추정, 전망에 대한 근거를 찾을 수 있었습니다. 더 나아가 몇가지 기법에 대한 소개도 좋았구요. 아마 챕터 4에 제가 모르는 부분이 있어서 신선했던 거 같습니다. 이 강의를 수강하는 수강생의 수준에 따라서 강의가 신선하기도 하고, 진부(?, 죄송)하기도 할 겁니다. 하지만, 어떤 일하는 노하우, 특히나 인터넷에 잘 떠돌아 다니지 않는 또는 떠돌아다녀도 어떤 근거로 그렇게 하는지 모르는,에 대해 나에게 필요한 1~2개 정도는 장착할 수 있을 거 같습니다. 챕터 4의 예시처럼 다른 챕터들도 보강하고 향후 챕터들을 보강한다면 가격은 더더~ 상승할 거 같긴 합니다. 더불어 이 강의를 들으면서 내가 하는 업무, 했었던 업무에 대해 나도 강의를 만들어 볼 수 있겠다라는 희망, 컨셉을 얻을 수 있었습니다. 여러모로 들어볼 가치가 있는 거 같은 강의인 거 같습니다. 앞으로 업데이트가 어떻게 될지는 모르겠습니다. 그래도 이 강의는 재성님의 '시그니처 강의'가 될 가능성이 높으니 향후 업데이트 가능성이 높을 거 같긴합니다.
글쓴이: 제다이76 강의명: 맥킨지 출신 김재성의 AI로 앞서가는 문제 해결력 & 리서치 전략
맥킨지 출신 김재성의 AI로 앞서가는 문제 해결력 & 리서치 전략 강의 이미지
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