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@Transactional 써본 적이 있는데 원리도 모르고 그냥 썼었거든요 서비스 계층에 사용해야 한다는 것만 알고 썼었는데 강의를 들으면서 차근차근 따라가다가 어노테이션하면서 딱 @Transactional 나오니까 와 이게 이래서 이걸 썼었구나 하고 이해가 되면서 깨달음의 희열이 있었네요. 스프링 DB에 대해 보다 깊게 이해할 수 있는 좋은 강의 였습니다!

여러가지 요소를 결합하여 자신만의 언어로 녹여낸 고수의 강의였습니다. 저는 이 내용을 보다 수학적인 언어인 Iterable Functor -> Fx Monad 이렇게 이해하고 있었는데 보다 실무적인 형태로 풀어낸 것이 좋았습니다. 그리고 저자가 설명하는 list processing은 수학적으로는 adjoint functor를 사용하여 이해하는 틀이 있는데 코드(의미) < - > 데이터 (의미 없음) 을 혼동할 수 있음을 강조한 것도 참 좋습니다. 다만 개인적으로는 거의 모든 설명이 함수형 패러다임 기반인거 같아서 멀티 패러다임이라 보기는 좀 힘들었습니다. 실무와 이론이 잘 조합된 강사의 능력에 도전을 받습니다. 감사합니다. 완강했어요! 좋아요!

아키텍처의 경계에 대해 고민하는 주니어 개발자라면, 누구나 한 번쯤 "좋은 설계를 하고 싶다"는 생각을 해봤을 거라고 생각합니다. 저 역시 그런 고민을 하던 중에 이 강의를 듣게 되었고, 여러 인사이트를 얻으며 시야를 넓히는 데 큰 도움이 됐습니다. 여러 테스트 기법, 헥사고날 아키텍처, 도메인 모델 패턴 등 익히는데 어려움을 겪고 계시다면 이 강의를 강추드립니다!!

추천시스템에 대해 기초부터 실습까지 체계적으로 배우고 싶어 신청하였습니다. 강의는 추천시스템의 기본 개념(콘텐츠 기반, 협업 필터링 등)부터 최신 딥러닝 기반 방법까지 체계적으로 구성되어 있었고, 실제 코드 실습도 병행되어 이론과 실습을 동시에 익힐 수 있었습니다. 특히, Matrix Factorization과 LightFM, 딥러닝 기반 추천 모델을 직접 구현해보는 과정이 인상 깊었고, Kaggle 실전 예제는 실무에 큰 도움이 되었습니다. 강사님의 설명이 명확하고 실습 코드도 꼼꼼하게 준비되어 있어 부담 없이 따라갈 수 있었습니다. 추천시스템을 처음 배우는 분들이나, 실무 적용을 준비하는 분들에게 강력히 추천합니다!
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