이 과정은 실제 프로덕션 환경에서 사용되는 고급 쿠버네티스 개념을 숙달하고자 하는 개발자, 데브옵스 엔지니어, 클라우드 엔지니어 및 IT 전문가를 위해 마련되었습니다. 수강생들은 과정 전반에 걸쳐 실습 프로젝트와 실제 배포 시나리오를 수행하며, 안전하고 확장 가능하며 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 쿠버네티스 인프라를 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정은 이론에만 집중하기보다는 현대적인 데브옵스 팀이 활용하는 실제 구현, 문제 해결 및 모범 사례를 중점적으로 다룹니다. 쿠버네티스를 학습할 때 수강생들이 직면하는 가장 큰 과제 중 하나는 대규모 환경에서 모든 구성 요소가 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 것입니다. 많은 학습자들이 RBAC 권한, 영구 스토리지, 네임스페이스, 네트워크 정책, StatefulSets, Kustomize, 안전한 클라우드 배포와 같은 주제를 다루는 데 어려움을 겪습니다. 이 과정은 명확한 설명, 가이드가 제공되는 실습, 실제 운영 환경과 유사한 예시를 통해 이러한 문제들을 단계별로 해결해 줍니다. 수강생들은 쿠버네티스 리소스를 구성하고, 워크로드를 보호하며, 애플리케이션 구성을 관리하고, MongoDB와 같은 스테이트풀 애플리케이션을 배포하고, Kustomize를 사용하여 다중 환경 배포를 자동화하는 방법을 단계적으로 배우게 됩니다. 또한 이 과정에서는 Google Kubernetes Engine(GKE)에 애플리케이션을 배포하고, 인그레스(Ingress), TLS 인증서, 모니터링 및 확장 전략을 구성하는 방법도 다룹니다. 이 과정을 마치면 수강생들은 전문적인 데브옵스(DevOps) 및 클라우드 엔지니어링 워크플로우에서 사용되는 고급 쿠버네티스 환경을 설계, 보안 강화, 배포 및 관리할 수 있는 자신감을 갖게 될 것입니다.

《Mastering Model Context Protocol (MCP)》는 개발자가 실제 운영 가능한 안전한 AI 백엔드를 구축할 수 있도록 설계된 실무 중심의 엔지니어링 강의입니다. 수천 명의 수강생들이 LLM 통합, Tool Calling, 그리고 백엔드 아키텍처에서 겪는 혼란을 해결하도록 도와온 경험을 바탕으로, 저는 이 강의를 통해 가장 흔한 문제들을 해결하고자 했습니다. “LLM이 안전하게 호출할 수 있는 신뢰성 높은 백엔드를 어떻게 구축할 수 있을까?” “SSE, stdio, streamable-http 중 어떤 방식을 선택해야 할까?” “FastAPI, Auth0, LangGraph를 활용해 MCP를 실제 애플리케이션 수준으로 어떻게 확장할 수 있을까?” “MCP의 Tools, Resources, Prompts, Context를 어떻게 구조화해야 할까?” 이 강의에서는 최소한의 MCP 서버를 실행하는 단계부터 완전히 보안이 적용된 Docker 기반 시스템을 배포하는 과정까지, 단계별로 자세하게 안내합니다. 모든 강의는 실습 중심으로 구성되어 있으며, 복잡함을 줄이고 현대적인 AI 시스템을 구축하기 위한 명확하고 반복 가능한 워크플로우를 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 모호한 튜토리얼에 지쳤고, MCP에 대해 명확하고 구체적인 엔지니어링 수준의 이해를 원한다면, 이 강의는 바로 여러분을 위해 만들어졌습니다.

이 과정은 학습자들이 실전 프로젝트와 실습 시연을 통해 탄탄한 AWS 클라우드 엔지니어링 및 아키텍처 역량을 기를 수 있도록 설계되었습니다. 수강생들은 안전한 AWS 환경을 구축하고, EC2와 오토 스케일링을 활용해 확장 가능한 컴퓨팅 인프라를 관리하며, VPC와 로드 밸런서를 통해 네트워킹을 구성하고, S3, Aurora, MySQL을 사용하여 클라우드 네이티브 스토리지 및 데이터베이스 솔루션을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 본 과정 전반에 걸쳐, 저는 실습 랩, 아키텍처 설명, 그리고 현대 클라우드 환경에서 흔히 사용되는 실제 배포 시나리오를 활용하여 수강생들을 단계별로 안내합니다. 복잡한 AWS 개념을 이해하기 쉬운 강의로 단순화하는 데 중점을 두며, 동시에 수강생들이 클라우드 배포, 보안 구성, 인프라 확장 과정에서 흔히 저지르는 실수를 피할 수 있도록 돕습니다. 본 과정을 마치면 수강생들은 AWS에서 안전하고 확장 가능하며 비용 효율적인 솔루션을 설계할 수 있는 자신감을 얻게 될 뿐만 아니라, AWS 솔루션 아키텍트 어소시에이트(AWS Solutions Architect Associate) 자격증 시험을 준비할 수 있게 됩니다.

이 과정은 LangChain, OpenAI, Hugging Face 및 Python을 활용해 실제 AI 애플리케이션을 개발하고자 하는 개발자, AI 애호가 및 전문가들을 위해 마련되었습니다. 이 과정은 이론에만 집중하기보다는 실용적이고 프로젝트 중심의 접근 방식을 취합니다. 수강생들은 과정 전반에 걸쳐 챗봇, CSV 분석 도구, 이력서 심사 시스템, 청구서 추출 봇, 지원 어시스턴트, 마케팅 도구, 텍스트-투-SQL 애플리케이션 등 총 15개의 완성도 높은 AI 애플리케이션을 직접 구축하게 됩니다. 저는 복잡한 AI 개념을 쉽게 이해하고 누구나 현대적인 LLM 개발을 접할 수 있도록 이 과정을 만들었습니다. 많은 학습자들이 LangChain, 임베딩, 메모리 시스템, 벡터 데이터베이스, AI 에이전트 같은 도구들이 실제 애플리케이션에서 어떻게 상호 작용하는지 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 이 강좌에서는 명확한 설명, 실전 코딩 세션, 실제 구현 워크플로를 통해 단계별로 안내해 드립니다. 강좌를 마치면, 수강생들은 최신 생성형 AI 기술을 활용하여 AI 기반 애플리케이션을 설계, 구축, 배포하는 방법을 자신 있게 이해하게 될 것입니다.

Spring Security를 공부하다 보면, "로그인은 만들었는데 권한 처리는 어떻게 하지?" "실무에서는 어떤 방식으로 인증/인가를 구현하지?" 이런 고민을 한 번쯤 해보셨을 거예요. 이 강의는 그런 고민을 해결하기 위해 만든 실무 중심 프로젝트 강의입니다. 단순히 개념만 설명하는 것이 아니라, 👉 실제 TodoApp 프로젝트를 기반으로 👉 데이터베이스 연동 👉 사용자 권한 관리 👉 Validation 처리까지 실제 서비스에서 사용하는 방식 그대로 구현합니다. 특히, 많은 수강생들이 어려워하는 부분인 Method 단위 권한 처리 템플릿에서의 접근 제한 정규표현식을 활용한 Validation 을 쉽고 단계적으로 설명해드립니다. 이 강의를 통해 👉 "Spring Security를 실제로 사용할 수 있다" 라고 자신 있게 말할 수 있도록 도와드립니다. 🚀

이 강의는 단순한 문법 설명을 넘어, 실무에서 바로 사용할 수 있는 C++ 프로그래밍 능력을 기르는 데 집중합니다. 강의를 진행하면서 수많은 학습자들이 겪는 공통적인 문제—예를 들어 STL을 이해하지 못하거나, 파일 처리와 예외 처리 개념이 혼란스러운 문제—를 직접 해결해왔습니다. 이러한 경험을 바탕으로, 복잡한 개념도 쉽고 명확하게 이해할 수 있도록 단계적으로 설명합니다. 또한, 이 강의는 단순한 이론 전달이 아니라 👉 “왜 이 개념이 필요한지” 👉 “실제 코드에서 어떻게 쓰이는지” 👉 “실무에서는 어떻게 활용되는지” 를 중심으로 구성되어 있습니다.

이 강의는 MySQL을 처음 접하는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록 DBMS의 기본 개념부터 시작하여, 실제 실무에서 활용 가능한 SQL 작성 능력까지 단계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 강의를 진행하면서 학습자들이 자주 겪는 문제(예: SQL 문법이 어렵다, 쿼리를 어떻게 작성해야 할지 모르겠다, 데이터 처리 흐름이 이해되지 않는다)를 해결하기 위해 이론과 실습을 반복적으로 구성하였으며, 실습 중심으로 자연스럽게 실력을 쌓을 수 있도록 도와드립니다. 특히 단순한 문법 암기가 아니라, 실제 데이터를 다루는 과정에서 “왜 이렇게 작성하는지”를 이해하는 데 초점을 맞추었습니다.

이 과정은 단순한 AI 채팅을 넘어, AI 에이전트를 활용해 실제로 업무를 처리하고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다. 많은 수강생들이 이미 ChatGPT나 Claude를 사용하고 있지만, 여전히 반복적인 업무, 산만한 워크플로, 과도한 조사 작업, 생산성 저하 등의 문제에 시달리고 있습니다. 문제는 대개 AI 자체에 있는 것이 아니라, 업무를 체계적으로 정리하고, 명확한 지시를 내리며, 신뢰할 수 있는 워크플로를 구축하는 방법을 아는 데 있습니다. 이 강좌에서는 Claude Cowork의 실제 활용법을 단계별로 안내합니다. 이론에만 집중하기보다는 프로젝트 관리, 브라우저 자동화, 회의 준비, 지속적 메모리 시스템, 스킬, 플러그인, 데스크톱 제어와 같은 실용적인 예제를 통해 실습합니다. 이 과정은 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 모든 내용을 간단하고 실용적인 방식으로 설명합니다. 과정을 마치면 수강생들은 연구, 계획, 정리, 자동화, 일상 업무에 있어 Claude Cowork를 진정한 생산성 도우미로 활용하는 방법을 이해하게 될 것입니다.

이 강의는 데이터베이스를 처음 배우는 분들도 쉽게 이해할 수 있도록 MySQL의 기초부터 실무 활용까지 단계적으로 설명합니다. 강의에서는 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 실제로 많이 겪는 문제 상황을 중심으로 어떻게 SQL을 작성하고 데이터를 다루는지 실습을 통해 해결 방법을 알려드립니다. DBMS의 개념부터 MySQL 설치, SQL 기본 문법, 데이터 조작, 함수 활용까지 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히 반복적인 실습을 통해 “왜 이렇게 작성하는지”를 이해하고, 스스로 쿼리를 작성할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 합니다.

이 강의는 AI 시대에 개발 생산성을 극대화하는 방법을 배우고 싶은 분들을 위한 실전 중심 강의입니다. 단순히 AI를 사용하는 방법을 넘어서, 실제 개발 환경에서 Claude Code를 어떻게 활용해야 하는지, 그리고 어떻게 하면 “제대로 된 결과”를 만들 수 있는지에 집중합니다. 많은 개발자들이 AI를 사용하면서도 ❌ 결과가 일관되지 않거나 ❌ 코드 품질이 떨어지거나 ❌ 프로젝트가 점점 복잡해지는 문제를 겪고 있습니다. 이 강의에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 ✔ 스펙 기반 워크플로우 ✔ 구조화된 명령어 시스템 ✔ 서브에이전트 및 자동화 전략 을 통해 AI를 도구가 아닌 ‘개발 파트너’로 활용하는 방법을 알려드립니다. 또한 Firebase, Figma, GitHub, Vercel과 같은 실제 서비스와 연동하여 처음부터 끝까지 하나의 애플리케이션을 완성하고 배포하는 경험을 제공합니다.

본 강의는 Rust(러스트)를 처음 배우는 분들을 위해 기초부터 차근차근 학습할 수 있도록 구성된 입문 강의입니다. Rust를 처음 접하는 많은 학습자들이 문법의 낯설음 메모리 개념에 대한 부담 기존 언어(C/C++)와의 차이 때문에 어려움을 느끼게 됩니다. 이 강의에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 👉 쉬운 설명 👉 단계별 학습 구성 👉 반복적인 예제 실습 을 통해 누구나 자연스럽게 Rust를 이해할 수 있도록 도와드립니다. Rust는 안정성과 성능을 동시에 제공하는 현대적인 시스템 프로그래밍 언어로, 앞으로의 개발 환경에서 매우 중요한 기술입니다. 본 강의를 통해 Rust의 핵심 기초를 확실하게 다져보세요.

이 강의는 ChatGPT와 Python을 활용하여 반복 업무를 자동화하고, 업무 생산성을 극대화하는 실전 중심 강의입니다. 엑셀 작업, 보고서 작성, 이메일 발송, 데이터 정리 등 매일 반복되는 업무를 AI를 활용해 자동화하는 방법을 단계별로 배우게 됩니다. 저는 비개발자 출신으로 시작해 수천 명의 수강생에게 AI 자동화를 교육하며, 실제 현업에서 바로 사용할 수 있는 방법만을 정리했습니다. 이 강의에서는 복잡한 이론이 아닌, **"오늘 바로 써먹을 수 있는 자동화 기술"**에 집중합니다. 👉 ChatGPT를 단순한 도구가 아니라 **나만의 업무 비서(Jarvis)**로 만드는 것이 목표입니다.