[리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)

본 강의는 풀스택 강의 시리즈 Part3 강의로 최신 서버 기술과 도커 기술을 탄탄하게 익히는 강의입니다. 본 강의는 실질적으로 도커를 내 기술 스택에 포함시킬 수 있도록, 도커의 다양한 옵션을 한땀한땀 테스트하고, 도커를 위해 이해가 필요한 리눅스등 관련 기술도 익히고, 실제 복잡한 서비스까지 만들어볼 수 있도록 꾸몄습니다.

데이터 분석 입문자를 위한 파이썬 데이터 분석 전과정 기본 기술 익히기 강의입니다. 실제 현업에서 데이터 분석 기술을 활용하고 있는 이커머스 기획자 및 개발자로써, 파이썬 데이터 분석 전과정을 쉽게 익히고, 바로 활용할 수 있도록 만들었습니다.

최신 풀스택과 백엔드를 위해 쉽고 성능도 빠른 FastAPI, 쉽게 차근차근 백엔드 개념부터 FastAPI 핵심 문법과 비동기 데이터베이스 활용까지 깔끔한 자료와 프로젝트로 정리할 수 있는 강의입니다.

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

현업에서 실제 웹서비스를 개발한 경험을 기반으로, 입문자를 위한 실제 상용화도 가능한 수준의 웹과 앱서비스를 개발하는 것을 목표로 하는 풀스택 시리즈 강의입니다. 이를 위한 첫 출발(part1-1)로 본격적인 개발을 위한 파이썬 중급, flask[플라스크] 로 백엔드 구현 기술과 꼭 필요한 웹기술(HTTP, RestAPI, MVC 패턴 등)을 상세히 설명하는 강의입니다.

중고급 SQL을 익히고, 현업 수준의 실전 데이터 분석 문제 101 가지를 함께 풀며, 탄탄한 SQL 데이터 분석 역량을 다집니다.

개발과 데이터를 잘하기 위해 꼭 필요한 컴퓨터공학(CS 지식) 핵심을 짧은 시간에 깔끔하게 정리하는 로드맵의 파트1 강의입니다. 본 강의는 수년간 국내 탑기업 사내 강의로도 사용되는 강의입니다. 실제 현업에서 시스템SW 부터 웹, 앱 개발 및 데이터 과학까지 20년간 경험을 바탕으로, 개발과 데이터를 잘하기 위해 꼭 필요한 핵심을 차근차근 정석대로, 하지만 쉽게 정리한 강의입니다.

본 강의는 dart 프로그래밍 기초부터 Flutter 기본 및 중급 기능, 심지어 백엔드인 Firebase를 연동하여, 실제 프로젝트까지! Flutter를 단계별로 익힐 수 있는 완성도 높은 강의입니다.

강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다

현업에서 실제 웹서비스를 개발한 경험을 기반으로, 입문자를 위한 실제 상용화도 가능한 수준의 웹과 앱서비스를 개발하는 것을 목표로 하는 풀스택 시리즈 강의입니다. 이를 위한 Part2 강의로 다양한 기술이 존재하는 프런트엔드 기술에서 반응형, 호환성까지 고려한 최신 HTML5, CSS3, 바닐라 자바스크립트 (Javascript) + ES6 를 모두 견고하게 싹 정리하는 강의입니다.

데이터 과학, 빅데이터, 크롤링을 익히고자 하시는 분들을 위해, (1) 짧은 시간안에 가장 필요한 파이썬 핵심 문법을 정리하고, (2) 실전 크롤링 프로그래밍을 통해 파이썬과 크롤링에 익숙해집니다.

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

데이터는 있는데 이걸 어떻게 파이썬에서 읽어 들이고 처리해야 할 지 막막하신가요? 걱정하지 마세요. Pandas의 마법으로 처리할 수 있습니다. Pandas는 가장 강력하고 효율적이며 유용한 데이터 처리 라이브러리입니다. Pandas로 데이터 전처리 Skill-UP! 인사이트 팍팍!

mongoDB, NoSQL 요즘 많이 들리지만 아직은 낯선 데이터베이스인가요? 관계형 데이터베이스(RDS/SQL)처럼 사용하고 계시지는 않으신가요? 아무리 좋은 기술도 올바르게 사용하지 않으면 역효과가 발생합니다. 그래서 몽고디비 사용 실패 사례도 종종 보이는데요. 이 강의는 mongoDB를 최대한 mongoDB스럽게 사용할 수 있도록 기본 개념부터 실무 노하우까지 가르쳐드려요.

SQL을 배우지 않은 웹 개발자들에게 친숙한 Javascript로 되어있기 때문에 배우기 쉬운 MongoDB 강좌는 MongoDB의 가장 기본적인 부분 부터 실제적인 부분까지를 이용해서 개념을 설명할 것입니다.

데이터 분석 입문자를 위한 파이썬 데이터 분석 전과정 기본 기술 익히기 강의입니다. 실제 현업에서 데이터 분석 기술을 활용하고 있는 이커머스 기획자 및 개발자로써, 파이썬 데이터 분석 전과정을 쉽게 익히고, 바로 활용할 수 있도록 만들었습니다.

데이터 과학, 빅데이터, 크롤링을 익히고자 하시는 분들을 위해, (1) 짧은 시간안에 가장 필요한 파이썬 핵심 문법을 정리하고, (2) 실전 크롤링 프로그래밍을 통해 파이썬과 크롤링에 익숙해집니다.

강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다

하둡과 빅데이터를 배우고자 하는 수강생들은 이 과정을 통해 빅데이터 세계를 경험하는 놀라운 발전을 기념할 것입니다!

다양한 실전 데이터 분석 사례를 SQL을 통해 구현해 나가면서 데이터 분석 능력과 SQL 활용 능력을 동시에 향상 시킬 수 있습니다.

현업 데이터사이언티스트에게 배우는 파이썬 프로그래밍 기초 실습 강의! 누적 수강생 5,000명 이상이 선택한 이 강의에서는, Selena와 함께 파이썬의 기초부터 실습까지 단계별로 완성할 수 있습니다. 생성형 AI와 LLM 시대를 살아가는 지금, 반드시 익혀야 할 필수 언어는 바로 파이썬입니다. 수강생들의 높은 만족도를 바탕으로 강의 평점 5점 만점 중 5점을 받은 검증된 강의이며, 수강 시 언제든지 질문하고 소통할 수 있는 무제한 Q&A 오픈채팅방도 제공됩니다.

본 강의는 파이썬 기초를 배운 학습자가 파이썬을 실무에 활용할 수 있도록 수준 높은 문법을 배우는 데 중점을 두고 있습니다. 파이썬만의 차별점을 파악하고 빠르게 익힘으로써 중급 레벨의 프로그래밍에 익숙해질 수 있도록 합니다.

IT 전문 출판 작가이자 코딩 크리에이터 수코딩만의 안정적인 학습법으로, 비전공자도 좌절 없이 완주할 수 있도록 설계한 입문 강의입니다. 복잡한 이론은 과감히 덜어내고 꼭 필요한 문법만 골라 실습 중심으로 전달합니다. 처음 코딩을 시작하는 분도 강의를 끝까지 따라오면, 파이썬으로 나만의 프로그램을 스스로 만들어낼 수 있습니다.

파이썬에서 동시성 / 병렬성 프로그래밍을 사용하여 데이터를 수집하여 MongoDB에 적재하고 분석하여 모던 웹 프레임워크인 FastAPI를 사용해 수집한 데이터를 시각화한 웹 앱을 개발합니다. 이 과정에서 코루틴, 멀티 스레딩과 멀티 프로세싱을 사용한 파이썬 동시성 / 병렬성 프로그래밍을 배우고 이해하며, 이를 사용하여 파이썬의 성능을 높이는 방법을 이해합니다. 파이썬 동시성 / 병렬성 코드를 실무에 바로 적용할 수 있도록 도와드립니다. 개발만 하고 끝나는 것이 아니라 AWS 클라우드에 실제 앱을 배포하고 운영하는 방법에 대하여 알려드립니다.

SQL의 한계를 넘어 유연한 데이터 처리가 필요한 시대, MongoDB의 모든 것을 배웁니다. NoSQL 개념부터 설치, CRUD 실습, 집계 파이프라인, 텍스트 검색과 인덱싱까지 단계별로 학습하며, Python 크롤링 연동과 컨테이너 환경 구축을 통해 실무 활용 역량을 완성합니다.

[거대한 재배선(The Great Rewiring)을 통한 공학적 조직 전략 및 개별 역량 로드맵] 1. 서론: '거대한 재배선(The Great Rewiring)'과 조직 패러다임의 전이 현대 기업은 인공지능(AI) 도입의 초기 국면인 이른바 '거대한 재배선(The Great Rewiring)'이라 일컬어지는 전례 없는 기술적 전환점에 직면해 있습니다. 이는 단위 기술의 단순 도입이나 부분적인 업무 자동화를 초과하여, 조직이라는 거대 시스템의 구조적 설계도를 근본적으로 재구성해야 하는 복합적 과업으로 정의됩니다. 생성형 인공지능(Generative AI)이라는 고효율 동력원의 공급에도 불구하고, 상당수의 조직은 구조적 관성에 매몰되어 성능 저하 및 시스템 불안정을 경험하고 있는 실정입니다. 이러한 현상은 동력원의 출력은 강화되었으나, 해당 에너지를 제어하고 유의미한 비즈니스 성과로 변환하기 위한 프로세스(Process)와 구조(Structure)의 재설계가 수반되지 않은 데서 기인하는 것으로 분석됩니다. 본 과정은 조직을 고도화된 유기적 시스템으로 진화시키기 위한 심층 아키텍처 설계 전략을 제시하고자 합니다. 2. [진단] 인공지능 도입 단계에서의 3대 구조적 결함 분석 ① 조직 하부 구조의 강성 부족 (Chassis Collapse) 경직된 수직적 계층 구조를 유지한 채 인공지능이라는 초고성능 동력원을 탑재할 경우, 가속화된 정보 처리량과 의사결정 속도를 기존 구조가 수용하지 못하는 현상이 발생합니다. 이는 의사결정 체계가 기술적 전개 속도에 상응하지 못해 발생하는 조직적 기능 부전으로, 궁극적으로는 리더십의 권위와 관리 시스템의 물리적 와해를 초래할 가능성이 농후합니다. ② 성능 경계의 오판과 시스템 신뢰성 저하 (Jagged Frontier) 확률론적 추론 기제인 생성형 인공지능을 엄격한 결정론적 논리가 요구되는 과업에 무분별하게 투입함으로써 발생하는 문제입니다. 수학적 정밀성이나 법적 준거가 필수적인 영역에서 인공지능의 확률적 특성을 간과할 경우, 시스템 전반의 신뢰도가 급격히 하락하는 '시스템 노킹(System Knocking)' 현상이 발생하며, 이는 조직에 막대한 유무형적 자산 손실을 야기합니다. ③ 인지적 마찰과 심리적 불안정의 방치 (NVH: Noise, Vibration, Harshness) 기계적 진동과 소음이 시스템의 피로도를 높이듯, 조직 내에 확산된 고용 불안정성 및 모호한 직무 가이드라인은 구성원의 인지 부하를 임계치까지 가속화하는 요인이 됩니다. 이러한 조직 내 심리적 NVH(Noise, Vibration, Harshness) 현상을 적절히 제어하지 못하는 조직은 지능형 시스템 도입에도 불구하고 구성 요소 간의 불협화음으로 인해 내부적인 자멸 위기에 직면할 수 있습니다. 3. [개별 역량] 수동적 순응에서 주권적 아키텍트로의 진화 인공지능 시대의 개별 구성원은 기술에 종속된 '수동적 양(Passive Sheep)'의 지위에서 벗어나, 시스템을 해체하고 재배선하는 '실존적 아키텍트'로 거듭나야 합니다. ① 지적 주권의 회복과 노예 도덕(Slave Morality)의 탈피 인공지능의 산출물을 무비판적으로 수용하고 분석 과정을 기계에 전적으로 위임하는 행위는 '인지적 오프로딩(Cognitive Offloading)'을 초래하며, 이는 결과적으로 실행 제어 네트워크(Executive Control Network)의 퇴화를 유발합니다. 기술의 편의성에 안주하는 '착한 양'의 위치를 거부하고, 시스템의 부조리와 기술적 부채에 대해 비판적 분노를 표출할 수 있는 '주권적 주체(Sovereign)'로서의 각성이 요구됩니다. ② 인지적 가소성 확보를 위한 '의도적 마찰' 설계 개별 구성원은 AI가 제공하는 매끄러운 해답에 저항하며 의도적인 '인지적 마찰(Cognitive Friction)'을 업무 프로세스에 설계해야 합니다. 인공지능을 단순한 정답 생성기가 아닌, 인간의 사고를 자극하고 심화시키는 대항적 파트너로 활용함으로써 뇌의 신경가소성을 유지하고 지적 근력을 강화해야 합니다. ③ 인공지능 지휘 역량: S.E.E.D 프롬프트 아키텍처 단순한 질의를 넘어, 인공지능이 처리 가능한 논리적 인터페이스를 설계하는 능력이 필수적입니다. S.E.E.D 프레임워크: 상황(Situation), 기대 결과(Expectation), 공학적 구조(Engineering Structure), 근거 데이터(Data)를 체계적으로 구조화하여 인공지능을 정밀하게 제어하는 '디렉터(Director)'로서의 역량을 함양합니다. 4. [방법론] 인지적 파워트레인 구축을 통한 조직 혁신 전략 ① 이중 엔진 아키텍처 설계 (Cognitive Powertrain) 조직의 인지 프로세스를 예측형 모델과 생성형 모델로 명확히 분리(Decoupling)하여 시스템 최적화를 도모합니다. 예측형 인공지능(Predictive AI): 정밀한 논리 체계 및 정량적 분석 업무를 전담하여 시스템의 안정성을 담보합니다. 생성형 인공지능(Generative AI): 창의적 종합 및 맥락 생성 업무를 담당하여 혁신적 동력을 제공합니다. ② 신뢰성 공학 기반의 지능형 협업 프로토콜 (Golden Pattern) 환각(Hallucination) 리스크를 제어하기 위해 인간과 인공지능의 협업 과정을 시스템화합니다. 직렬 프로세스 최적화: 생성형 AI의 정보 처리, 인간의 논리적 필터링, 재최적화 출력으로 이어지는 표준 작업 절차를 확립합니다. 인간 중심 게이트키퍼(Gatekeeper) 역량: 인간은 시스템의 방향성을 지휘하고 최종 의사결정을 수행하는 주권적 위치를 확보함으로써 기술적 정합성을 유지합니다. ③ 행동 소프트웨어 공학(Behavioral Software Engineering)의 적용 리더와 구성원 모두 정서적 저항과 인지적 부하를 능동적으로 완화할 수 있는 공학적 접근이 필요합니다. 윤리적 지연(Ethical Latency)의 전략적 설계: 기술 도입의 속도전이 윤리적 파산으로 이어지지 않도록 의도적인 검토 단계를 삽입합니다. 투명한 피드백 루프: 상호 신뢰 비용을 최소화하기 위한 피드백 메커니즘을 이식하여 조직 운영의 투명성을 극대화합니다. 5. 결론: 주권적 아키텍처를 통한 미래 경쟁력의 확보 본 마스터클래스는 추상적인 담론을 지양하며, 거대 시스템을 조율해 온 40년의 공학적 통찰을 인공지능 시대의 비즈니스 언어로 치환하여 전달합니다. 구조적 관성과 기술적 편의성에 함몰되어 서서히 퇴화하는 '착한 양'으로 남을 것인가, 아니면 시스템의 허상을 꿰뚫고 주체적으로 재배선하는 '실존적 아키텍트'가 될 것인가? 인공지능이라는 강력한 동력원을 완벽히 통제하여 조직의 지속 가능한 성장을 견인할 수 있도록, 정밀한 인지적 파트너십을 통해 귀하의 조직과 개인의 아키텍처를 재설계해 드릴 것입니다.

ElasticSearch, LogStash, Kibana 기초부터 설명합니다. 최종단계로 ELK 스택을 활용하여, 세계 인구 분석, 주식 분석을 하시는 본인의 모습을 발견하실 수 있습니다.

파이썬(Python)을 이용해 코딩 테스트 문제 풀이를 합니다.

이 강의에서는 실제로 코드를 통해 블록체인의 코어 모듈을 간접적으로 구현 합니다. 이러한 과정을 통해서 블록체인이 무엇인지, 어떻게 동작하는지에 대해서 상세하게 배우실 수 있습니다. 실제로 블록체인 공부를 하고, 실무에서 블록체인 관련 업무를 하고 있는 제가 느낀바로는 대부분의 강의는 이론적인 내용에 집중이 되어 있거나, 스마트컨트랙트라는 일부 기능을 사용하는데에 집중이 되어 있습니다. 이런 강의와는 조금 차이를 두고 싶어서 저는 여러분들이 제 강의를 하나하나 따라하시면서 코어 모듈을 간접적으로 만들어 볼 수 있게 준비를 하였습니다.

원리부터 확실하게 이해 시켜 드립니다!

파이썬과 ChatGPT를 100% 활용하여 네트워크 프로그래밍을 처음부터 배웁니다. 지루한 개념 설명보다는 실습을 통해 수강생들이 직접 네트워크 코드를 작성하고, 작성한 프로그램이 어떻게 동작하는지 직접 확인하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 기본적인 네트워크 실습부터 실무에서 적용 가능한 네트워크 기술까지 습득할 수 있으며, 다양한 프로토콜과 도구를 다루는 실습을 통해 깊이 있는 이해와 실력을 쌓을 수 있습니다. 또한, ChatGPT를 활용함으로써, 수강생들은 어려움과 지루함을 느끼지 않고, 기억에 오래 남는 학습 경험을 할 수 있습니다.