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    넷플릭스같은 ‘구독’ 서비스 개발을 위한 필수 스택 4가지 (w. Spring Security, JWT, Oauth 2.0…)

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    Netplix 구독형 멤버십 프로젝트로 배우는 Spring Security

    #AI

    #구독서비스

    #JWT

    #Spring Security

    요즘 쿠팡 와우, 컬리 멤버스 같은 멤버십부터 밀리의 서재, 티빙과 같이 구독 기반 서비스들이 생겨나고 나고 있습니다. 이커머스 기업들이 충성 고객 확보를 위해 멤버십 서비스/구독 서비스에 집중하고 있기 때문인데요. 그래서 덩달아 구독 서비스  개발을 위한 핵심 기술인 인증 & 인가 기능 개발 역량이 백엔드에게 중요해졌습니다. 

     

    이름만 들어도 어려운 인증 & 인가 개발, 어떻게 사용해야하며 어떻게 배워야하는지 자세히 설명드리겠습니다.

     

    1) 구독 서비스를 잘 구현하기 위한 인증 & 인가 필수 기술 스택 4가지

     

    구독 서비스 구현을 위한 인증 & 인가 기능에 가장 자주 사용하는 4가지 기술 스택이 있는데요. 이를 전략적으로 사용하는 것이 중요합니다.

    1) Spring Security (스프링 시큐리티)


    *Spring Security 로고

    Spring Security (스프링 시큐리티)는 스프링 프레임워크를 기반으로 하는 애플리케이션의 보안을 담당하는 모듈입니다. 구독 서비스 구현을 위한 인증 & 인가에 핵심적인 기술스택으로 애플리케이션의 보안을 보다 체계적이고 강력하게 관리할 수 있으며, 보안 관련 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 

     

    Spring Security의 구조를 이해하면 기본적인 회원 기능 구축이 가능합니다. 더 나아가 Spring Security 심화 기술을 학습한다면 엑세스 제한과 권한까지 제어할 수 있습니다. 

     

    2) OAuth 2.0

     


    *OAuth 2.0 로고

     

     

    인터넷 사용자가 비밀번호를 제공하지 않고도, 다른 웹사이트의 자원에 대한 접근 권한을 제3의 애플리케이션에게 부여할 수 있게 해주는 기술입니다. 사용자의 자격증명이 직접적으로 제3의 애플리케이션에 노출되지 않도록 함으로써, 보안을 강화하는 역할을 합니다.

     

    3) JWT


     

    *JWT 로고

     

     

    JWT는 JSON Web Token의 약자로, 인증 및 정보 교환에 사용되는 컴팩트하고 자가 수용적인(self-contained) 방식의 토큰입니다. JWT은 JSON 객체를 사용하여 두 당사자 사이에서 정보를 안전하게 전송할 수 있도록 설계되었습니다. 이 JWT는 주로 세가지로 구성되어있습니다. 

     

     

    ① 헤더(Header): 토큰의 유형(JWT)과 사용된 알고리즘(HS256, RSA 등) 정보가 포함됩니다.

    ② 페이로드(Payload): JWT 토큰에 담을 클레임(claim) 정보가 포함됩니다. 클레임은 토큰(JWT)에 대한 속성 값들이며, 예를 들어 사용자의 ID, 권한 정보, 토큰 (JWT)의 발행자, 유효 기간 등을 포함할 수 있습니다.

    ③ 서명(Signature): 헤더의 인코딩 값, 페이로드의 인코딩 값, 비밀키를 사용하여 생성된 서명입니다. 이 서명은 토큰(JWT)이 중간에 변경되지 않았음을 검증하는 데 사용됩니다.

     

    JWT는 필요한 모든 정보를 자체적으로 담기에, 특수한 저장소 없이 토큰(JWT) 자체로 인증 및 정보 교환 처리가 가능합니다. 더불어 이 토큰(JWT)은 디지털 서명이 되어있어 정보가 변경되었는지 확인할 수도 있습니다.

     

    4) Keycloak

     

    Keycloak은 오픈 소스 아이덴티티 및 액세스 관리 솔루션입니다. 이를 사용하면 애플리케이션과 서비스에 대한 보안 인증 및 인가를 쉽게 구현할 수 있습니다. Keycloak은 엔터프라이즈 환경에서 사용자 인증 및 권한 관리를 단순화하고, 보안을 강화하는 데 매우 유용한 도구입니다. 다양한 프로토콜과 연동이 가능하며, 확장성과 유연성이 뛰어나 많은 기업과 개발자들이 사용하고 있습니다. 무려 쏘카, 데브시스터즈, 29CM, GS리테일에서도 사용하고 있을 만큼 대세로 떠오르고 있습니다. 

     

     

    이러한 기술들 단순하게 사용하는 것이 아니라  서비스의 목표와 요구 사항에 맞게 사용하는 것이 중요하겠죠? 하지만 구독 서비스 구현을 위한 인증 & 인가 기술은 시스템의 보안과 밀접하게 연결되어있어 매우 까다로운 기술입니다. 그래서 보안에 특별히 신경써야하며, 사용자의 편의를 위해 다양한 인증방식을 구현해야하기에 복잡하기도 합니다. 또 개인정보 보호법 같은 법률 및 규정을 준수해야해서 신경쓸 부분이 많은데요.

     

    이러한 구독 서비스 구현을 위한 인증 & 인가 기술 어떻게 배워야할까요? 

     

     

     

    2) 어려운 구독 서비스 구현을 위한 인증 & 인가 제대로 배우는 학습법

     

    어려운 만큼 Spring Security 기초 – 심화까지 배우고 앞서 소개한 기술 스택을 모두 구현해봐야합니다. 그리고 기본적인 기능부터 실제 프로덕트와 유사하게 프로젝트형식으로 단계별로 배워봐야 마스터할 수 있습니다. 

     

     

     

    그래서 준비한 [Netplix 구독형 멤버십 프로젝트로 배우는 Spring Security] 강의!

     

     

    구독 서비스 구현을 위한 인증 & 인가 개발하면서 생길 어려움을 해결해주기 위해 1) Spring Security을 기초부터 심화까지 2) 인증, 권한 관리에 필요한 컴퓨터 공학(CS) 개념부터 3) 실무에도 문제 없도록 실제 서비스 구현 프로젝트로 알려줍니다! 여기서 멈추면 패스트캠퍼스가 아니죠! 무려 구독 서비스에 특화된 넷*릭스 도메인 실습으로 복잡한 권한 기반 ‘멤버십 기능’ 개발, 일반 회원 & 어드민 단 권한 관리까지, 예외처리 및 테스트’ 노하우까지 몽땅 담았습니다. 강사님도 지금 금융권에서 인증 관련 서버 개발을 담당하고 있는 현직자 개발자이니 구독 서비스 개발 노하우까지 가득 챙겨가세요!

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  • 2022년 vs 2024년 프론트엔드 상황 비교 : 웹 개발부터 모바일까지

    2022년 vs 2024년 프론트엔드 상황 비교 : 웹 개발부터 모바일까지

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    2022년 vs 2024년 프론트엔드 상황 비교 :
    웹 개발부터 모바일까지

    #AI

    #프론트엔드

    #웹개발

    #모바


    단 2년 만에, 완전히 분위기가 바뀐 프론트엔드 개발 시장


    지난 2022년, 코로나19 발생 이후 꽁꽁 얼어붙은 채용시장 분위기에도 불구하고 개발자 채용 분야만큼은 달랐습니다. 개발 직군은 “취업 깡패”, 기업들은 “개발자 모시기”를 한다고 표현되며 어떤 분야 개발자든 개발자라면 일단 채용하는 분위기였죠. 코로나로 인해 비대면 서비스 등 기존에 없던 상품과 서비스를 제공하는 스타트업들도 크게 주목받으며, 인재 유치를 위해 너 나 할 것 없이 적극적으로 투자할 수 있었습니다.


    하지만, 단 2년 만에 개발 시장의 분위기는 크게 달라졌습니다. 경기 침체와 함께 호황이였던 개발자 채용에도 한파가 분 것인데요. 공채 전형은 거의 사라졌다시피 하고, IT 기업들은 채용은 커녕 기존에 채용했던 개발자까지 정리하는 분위기로 바뀌었습니다. 특히 프론트엔드 주니어 채용 수는 역대 최저 수준인데요. 이런 채용 시장 분위기 뿐만 아니라 프론트엔드 개발 환경, 핵심으로 다루는 주요 기술 스택, 프론트엔드 개발자의 업무 범위와 역할까지 크게 달라진 상황입니다.

    그럼, 2022년과 비교하여 2024년 프론트엔드 개발 시장의 어떤 요소가 어떻게 바뀌었는지 하나씩 살펴볼까요?


    첫 번째 변화 : 기술 스택

    2022년과 2024년의 기술 스택을 비교했을 때, 크게 달라진 점은 프론트엔드 개발자들에게 요구하는 기술 스택의 양 자체가 더 많아졌다는 것입니다. 특히 주목해야 할 것은 Next.js인데요. 


    Next.js 웹사이트 기반 기술 점유율 / 출처 : What CMS


    Next.js는 2023년 기준으로 전 세계 개발자들 사이에서 가장 많이 사용되는 웹 개발 프레임 워크임과 동시에, 2024년 국내 프론트엔드 개발자 채용 시 요구받는 대표적인 스택으로 떠오르며 이전보다 훨씬 주목받고 있습니다. 그리고 Next.js가 뜨면서, 서비리스 백엔드 서비스를 편하게 제공하는 ‘슈파베이스’도 함께 급부상하고 있죠. 


    또, 타입스크립트도 필수 기술 스택으로 자리매김했습니다. 2~3년 전만해도 프론트엔드 개발에서 타입스크립트는 단순히 취향의 영역이었고, 도입을 고민하는 스택이었는데 이제는 타입스크립트가 없는 라이브러리를 찾기 힘들 정도로 생태계가 안정화 되어 타입스크립트는 선택이 아닌 필수가 되었습니다.


    두 번째 변화 : 채용 시장

    2022년 프론트엔드 개발자 채용 시장은 매우 활발했습니다. 당시 한 IT 기업에서는 총 900명의 개발자를 채용하겠다고 보도하기도 했죠. 이러한 대규모 채용과 함께 주니어 프론트엔드 개발자에게 요구하는 필수 역량 수준은 연차로 치면 0~1년 차 정도로, 자바스크립트 프레임워크의 동작 원리를 이해하고 성능을 고려한 웹 개발, 비동기 처리 및 API 기반 통신을 이해하고 효율적인 적용을 할 수 있느냐 정도였습니다. 


    하지만 2024년 프론트엔드 개발자 채용 시장에서는 어떤 것을 요구하고 있을까요?

    웹 기술 언어를 활용하여 사용자와 시스템의 상호작용을 돕기 위해 웹 브라우저 등 다양한 플랫폼과의 웹 호환이 가능한 어플리케이션을 개발할 것은 물론, 모바일을 비롯한 다양한 업무 범위에서 수준 높은 경험치를 요구하고 있습니다.

    • 웹 뼈대 및 UI 구현 : 유저가 보는 화면 구현

    • 모바일 환경 대응 : 모바일 기기에서도 원활한 앱 서비스 이용 지원

    • 개발 환경 이해 : 앱을 관리해 유저에게 지속적인 서비스 제공할 수 있도록 개발

    • 구조화된 방식의 인터페이스 구현 : 유저가 웹에서 경험하는 기능 구현

    • 서버 및 백엔드 통신 이해 : 효율적인 데이터 처리 및 유저에게 정확한 정보 제공

    • 성능을 고려한 프론트엔드 개발 : 유저의 원활한 경험 지원


    사용 가능 스택이 무엇인지가 아닌, 이제는 그 스택으로 어떤 경험을 해봤는지 스킬, 역량 중심으로 채용 공고가 변화했으며 이전에는 빅 테크 기준 3년 차 이상의 우대사항에 포함되었던 기술인 크로스플랫폼(웹뷰 포함) 개발 역량까지 요구하게 되며 신입의 기준이 최소 3년 차 정도 수준으로 높아졌죠. 프론트엔드 개발자에게 필요로 하는 스택은 더 많아졌고, 수준도 높아지고 있는 것을 확인할 수 있습니다.

    세 번째 변화 : 프론트엔드 개발자의 업무 범위 및 역할

    2022년에는 프론트엔드의 업무 범위와 역할은 본질적으로 웹 개발 중심이었습니다. 

    반면, 이제는 프론트엔드 개발자에게 웹 개발은 물론, 모바일과 더불어 백엔드의 영역까지 요구하고 있습니다. 프론트엔드에서의 개발 경험을 그대로 가지고, 백엔드 개발에도 접목하는 것이 현재 프론트엔드 기술의 트렌드죠. Next.js, Remix, Astro 등이 대표적인 예시로, 특히 프론트엔드를 중심으로 개발을 하는 경우에는 주요 로직만 개발하고 백엔드를 직접적으로 다루지 않아 개발 생산성 차원에서도, 서버리스와 클라우드와의 궁합 차원에서도 유리해 이렇게 프론트엔드 트렌드의 흐름이 변화하고 있습니다.


    “과거와 비교했을 때, nextjs에서 server component가 들어오면서 프론트와 백엔드 간의 경계가 많이 사라졌습니다. supabase와 drizzle, prisma 같은 경우를 봐도 nextjs에서 프로젝트에서 DB 스키마를 관리하고, CRUD(create, read , update, delete) 요청 또한 API를 거치지 않고, 바로 server component에서 요청이 나가는 형태로 변화하고 있어요. “

    • 현 10년 차 프론트엔드 개발자 김한울님


    마지막 변화 :  거스를 수 없는 메가 트렌드, AI의 등장

    AI 기술의 발전은 다양한 산업 분야에 혁신을 가져왔고 프론트엔드 개발 역시 예외는 아닙니다. 프론트엔드 개발 분야에서 AI를 활용하는 대표적인 예는 AI를 활용한 코드 생성 도구로 반복적인 코딩 작업을 자동화하고, 버그를 사전에 예측하여 수정하는 것으로, 보통 챗봇을 가장 많이 활용하고 있는데요.


    이렇게 AI를 업무에 접목할 수 있다 보니, 실제 현업에서도 신입 개발자가 다룰 만한 비교적 저수준의 반복적인 작업은 AI가 대체하는 경우가 많고 ChatGPT를 활용하며 시니어 개발자들의 생산성이 엄청나게 높아져 신입 개발자의 필요성이 많이 떨어진 상황이라고 합니다. 앞으로 프론트엔드 개발자라면, 이제 AI 활용 능력을 높여두어야만 살아남을 수 있는 것입니다.



    프론트엔드의 변화는 계속될 것! 시장의 대세 스택이, 요구하는 기술이 내가 숙달한 것과 달라질 수 있다

    변화가 빠르고 새롭게 등장하는 기술 스택이 많은 프론트엔드 개발 분야의 특성상, 지속적인 학습은 프론트엔드 개발자들의 숙명과도 같습니다. 기술은 도구에 불과하기 때문에 한 가지 기술과 스텍에 의존하는 것이 아닌 다양한 기술을 익혀 회사, 프로젝트, 그리고 상황에 따라 다르게 사용할 줄 알아야 하죠. 즉, 변화를 두려워하지 않지 않고 변하는 스택을 빠르게 인지하고 준비하는 것이 중요한데요. 2년 사이에도 대세가 되는 핵심 스택이 달라지고, 또 새로운 기술 스택들이 추가되기 때문에 프론트엔드 분야에서는 다양한 기술 스택을 고루 알아두고 필요와 상황에 맞춰 선택해서 쓸 줄 아는 역량이 더욱 필요해진 상황입니다.


    머리로는 알겠지만, 다가온 변화와 앞으로의 변화에 현실적으로 어떻게 대비해야 하는지 막막한 프론트엔드 개발자이신가요?

    고민하지 마세요. 이 모든 것을 대비 가능한 강의가 여기 있습니다!


    무려 192시간, 가장 최신의 프론트엔드 생태계 바이블!

    빠르게 변화하는 프론트엔드 시장 속 상황에 따라 다양한 기술 스택을 선택하고, 조합하여 손쉽게 사용하는 프론트엔드 개발자로 만들어드립니다. 



    [2024 시그니처 프론트엔드 : 웹 개발부터 모바일까지 프론트엔드의 모든 것]


    웹 개발 기초부터, 서버, 모바일 환경 대응까지! 프론트엔드 개발에 필요한 모든 기술을 최신 버전으로 담은 국내 유일무이한 강의라고 자부합니다. 


    ✍🏻이런 분들에게 특히 필요합니다!

    : 모바일, 웹 개발 등 기술 스택에 대한 학습과 잘못된 기술 스택을 선택하는 것은 아닌지, 지금 하고 있는 것들이 맞는지 불안한 취업준비생부터 방대한 스택과 변화하는 주요 기술 중 어떤 것을 배워야 하고 적용해야 할 지  고민인 주니어 프론트엔드 실무자 모두에게 추천드려요.


    어떤 변화에도 대응할 수 있도록 최신 트렌드를 반영해 필요한 모든 기술 스택을 알려드림과 동시에 경험을 요구하는 채용시장 최신 트렌드에 맞춰 기술 스택을 바로 활용하는 AI 시대 실무용 프로젝트까지 준비되어 있습니다. 지금 바로 탄탄한 실력의 프론트엔드 개발자로 자리매김하세요!


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    참고 자료 출처 : 2024 프론트엔드 기술스택

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    이거 모르면 어디 가서 클라우드 환경 아는 척 금지!
    2024년 AWS 핵심 서비스 정리(EC2, S3 등)

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    | 현재 대기업의 80%는 AWS 인프라 기반? AWS 찐 대세다!

     

    이제 기업은 데이터 저장, 웹 배포 또는 모든 종류의 IT 관련 개발 등 모든 작업을 클라우드로 전환했습니다. 그리고 클라우드 컴퓨팅에 관해 이야기할 때 AWS는 빼놓을 수 없는 존재가 되었습니다. 실제 Fortune 500대 기업 중 80% 이상으로 Netflix, Pinterest, Instagram, Walmart, Microsoft, Oracle 등과 같은 기업이 AWS 인프라를 기반으로 하고 있습니다. 특히, Netflix는 거의 모든 컴퓨팅 및 스토리지 서비스에 AWS를 사용 중입니다.

     

    도대체 왜 80%의 대기업에서 AWS를 활용하고 있을까요? 바로 유연성과 확장성을 제공한다는 점과 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있다는 점입니다. 이러한 이점 덕분에 기업들은 서버 유지 관리보다는 생산성 저하 없이 솔루션 강화에 집중할 수 있습니다.

     

    또한, AWS는 기업의 요구와 기술의 발전에 맞춰서 새로운 기능 및 서비스를 개발하고 도입함으로써 고객들에게 최신 기술을 제공하고 있습니다. 지속적으로 신규 서비스와 업데이트를 하고 있으며, 현재는 300개가 넘는 서비스를 제공하고 있습니다. 


    수많은 서비스(EC2, S3, RDS 등)를 제공하고 있지만 실무에서 활용하는 주요 서비스들은 뭘까요? 




    | 2024년 AWS 서비스 TOP 25 소개

     

    2024년 기준, AWS 주요 서비스 25개와 서비스별 장점/특징을 정리했어요.

     

    1. Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute)


    Amazon EC2는 AWS에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 중 가장 빠르고 안전한 서버를 제공합니다. 이 서비스는 어떠한 워크로드에도 적합하며, 개

     

    발자는 리소스에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 필요에 따라 용량을 신속하게 확장할 수 있으며, 500개 이상의 인스턴스와 최신 프로세서, 운영 체제, 스토

     

    리지, 네트워킹을 선택할 수 있습니다. 또한 비용은 사용량에 따라 지불되며, 자동 확장으로 최적의 스토리지와 CPU 구성을 유지할 수 있습니다.

    2. Amazon RDS (Relational Database Services)
    Amazon RDS는 PostgreSQL, MariaDB, MySQL 및 Oracle과 같은 관계형 데이터베이스를 위한 관리형 서비스로, 클라우드에서 데이터베이스를 설정, 운영 및 확장할 수 있습니다. 자동화된 작업으로 데이터베이스 설정, 하드웨어 프로비저닝, 패치 적용, 백업 등을 수행하여 고성능을 제공하며, 고가용성, 호환성 및 보안을 강화하여 비용을 최적화할 수 있습니다. MySQL, PostgreSQL, Oracle 등 다양한 엔진을 선택할 수 있으며, 높은 보안성과 쉬운 사용이 특징입니다.

    3. Amazon S3 (Simple Storage Service)
    Amazon S3는 확장성, 가용성, 보안, 그리고 고성능을 제공하는 객체 스토리지 서비스로, 언제 어디서나 데이터를 쉽게 저장할 수 있게 해줍니다. 데이터를 검색할 수 있고, 데이터는 추가 비용 없이 “스토리지 클래스”에 저장되어 효율적으로 관리됩니다. 이 서비스는 대규모 데이터를 다양한 목적으로 관리하는 대기업에 적합합니다. 강력한 액세스 제어를 통해 모든 데이터를 안전하게 처리하고, 복제 도구는 실수로 삭제되는 것을 방지하며 데이터 버전 제어도 유지할 수 있습니다.

    4. Amazon IAM (Identity and Access Management)
    Amazon IAM을 통해 사용자는 리소스에 안전하게 액세스하고 관리할 수 있습니다 . AWS에서 제공하는 도구와 리소스에 대한 완전한 액세스를 얻으려면 AWS IAM이 가장 적합한  AWS 서비스입니다. 리소스에 대한 승인(로그인) 및 인증(권한 있음) 액세스 권한을 가진 사람을 제어할 수 있는 권한을 부여합니다. 직무, 부서 등 사용자의 속성을 기준으로 별도의 권한을 생성할 수 있는 속성 기반 접근 제어 기능이 제공됩니다. 이를 통해 사용자에게 부여된 접근을 허용하거나 거부할 수 있습니다. 

    5. Amazon EBS (Elastic Block Store)
    Amazon EBS 는 AWS가 제공하는 차세대 서비스로, Amazon EC2용으로 특별히 설계된 블록 스토리지 솔루션입니다. 다양한 워크로드를 처리할 수 있으며, 다섯 가지 볼륨 유형 중 선택하여 효율성과 비용 최적화를 달성할 수 있습니다. 빅 데이터 분석 엔진의 워크로드 크기를 조정하고, 백업 정책을 생성하여 효과적으로 관리할 수 있으며, Microsoft, SAP 제품 등 고성능 확장 워크로드를 지원합니다.

    6. Amazon Lambda
    Amazon Lambda는 AWS의 서버리스 및 이벤트 중심 컴퓨팅 서비스로, 가상 애플리케이션 및 백엔드 서비스용 코드를 자동으로 실행합니다. 서버나 클러스터 관리에 대해 걱정 없이 솔루션을 작업할 수 있으며, 사용한 서비스에만 비용을 지불하므로 비용 효율적입니다. Lambda를 사용하면 정확한 소프트웨어 확장과 광범위한 가용성을 얻을 수 있으며, 초당 수백에서 수천 개의 워크로드를 처리할 수 있습니다.

    7. Amazon EFS (Elastic File System)
    Amazon EFS는 파일 시스템을 생성하고 구성할 수 있는 간단한 서버리스 시스템으로, AWS 클라우드 서비스 및 온프레미스 리소스에서 사용할 수 있습니다. NFS 파일 시스템으로 확장 가능하며, 프로비저닝된 처리량과 자동 확장 기능을 제공하여 페타바이트 규모까지 확장할 수 있습니다. 최소 수수료나 설치 수수료가 없으며, 사용한 스토리지 비용만 지불합니다.

    8. Amazon CloudFront
    Amazon CloudFront는 콘텐츠 전송 네트워크로, 고성능과 보안을 제공하며 전 세계적으로 콘텐츠를 전달합니다. 자동화된 네트워크 매핑과 지능형 라우팅 메커니즘을 사용하여 엣지 위치에서 콘텐츠를 제공하며, 트래픽 암호화와 액세스 제어를 통해 데이터 보안을 강화할 수 있습니다.

    9. Amazon SNS (Simple Notification Service)
    AWS에서 제공하는 웹 서비스로, 저비용 인프라를 갖춘 메시징용 완전관리형 솔루션입니다. 분리된 마이크로서비스 앱 간 시스템 간 또는 앱 대 사람을 통한 대량 메시지 전달 및 고객과의 직접 채팅에 사용됩니다. 클라우드에서 알림을 쉽게 설정, 운영, 전송하는 데 사용됩니다. A2A와 A2Person 간의 메시징 서비스로, A2A와 A2P의 두 가지 방법으로 알림을 보냅니다. A2P를 사용하면 마이크로서비스, 분산 시스템, 이벤트 기반 서버리스 애플리케이션 간의 다대다 메시징이 가능해 SMS 문자, 이메일, 푸시 알림을 통해 고객에게 메시지를 보낼 수 있습니다. 

    10. Amazon VPC (Virtual Private Cloud)
    Amazon VPC을 통해 가상 환경에서 대규모로 AWS 리소스를 배포할 수 있는 격리된 섹션을 설정할 수 있습니다. 이 서비스는 리소스 배치, 보안, 연결 등 가상 네트워킹 환경을 제어하는 역할을 하며 아웃바운드 및 인바운드 연결에 규칙을 적용하여 보안을 향상할 수 있습니다. 또한 패턴의 이상 징후를 감지하고, 네트워크 연결 문제를 해결하고, 데이터 유출을 방지하고, 구성 문제를 처리합니다. VPC를 사용하면 IP 주소 선택, 하위 집합 생성, 라우팅 테이블 배열 등 환경을 제어할 수 있는 완전한 액세스 권한을 얻을 수 있습니다. 

    11. Amazon Auto-Scaling
    Amazon Auto-Scaling은 애플리케이션을 모니터링하고 용량을 조정하여 예측 가능한 성능을 최저 비용으로 유지합니다. 몇 초 만에 여러 리소스에 애플리케이션을 확장할 수 있으며, EC2 인스턴스를 자동으로 추가 또는 제거하여 비즈니스 요구 사항을 충족합니다. 동적 및 예측 확장 두 가지 유형이 있으며, Amazon EC2 Auto Scaling과 함께 사용하여 인스턴스를 적절하게 확장할 수 있습니다.

    12. Amazon SQS (Simple Queue Service)
    Amazon SQS로 데이터 손실 없이 모든 볼륨에서 폴링 방법을 통해 소프트웨어 구성 요소 간에 메시지를 저장, 전송 및 수신할 수 있습니다. FIFO 기술을 사용하여 메시지가 순차적으로 한 번 처리되도록 보장하며, 이를 통해  마이크로서비스, 분산 시스템 및 서버리스 앱을 분리하고 확장할 수 있습니다. SQS를 통해 메시지 큐잉 서비스를 관리하여 언제 어디서나 데이터를 교환할 수 있습니다. 

    13. Amazon Elastic Beanstalk
    Amazon Elastic Beanstalk는 Java, PHP, Python, Docker 등의 웹 애플리케이션을 배포하고 확장하는 서비스로, 웹 애플리케이션 실행과 관리를 지원합니다. 코드를 업로드하면 Elastic Beanstalk가 배포 과정을 처리하며, 용량 프로비저닝, 로드 밸런싱, 자동 크기 조정, 애플리케이션 상태 모니터링 등을 포함합니다. 또한 필요한 AWS 자산과 기타 리소스를 제어할 수 있으며, 사용한 만큼만 비용을 지불하여 비용을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

    14. Dynamo DB
    DynamoDB는 서버리스 문서 데이터베이스로, 고성능 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 이 NoSQL 데이터베이스는 매일 최대 10조 개의 요청을 처리하며 초당 2천만 개 이상의 요청을 지원할 수 있습니다. DynamoDB에는 다중 마스터, 다중 리전, 내구성 있는 데이터베이스, 인 메모리 보관 기능과 같은 보안 기능이 내장되어 있습니다. 또한 실행 가능한 통찰력을 제공하고 유용한 분석을 생성하며, 트래픽 추세를 모니터링하는 데 사용되는 도구도 내장되어 있습니다. DynamoDB는 내장된 보안 기능과 함께 지속적인 백업, 자동화된 다중 지역 복제, 데이터 가져오기 및 내보내기, 인메모리 캐싱을 제공합니다.

    15. Amazon ElastiCache
    Amazon ElastiCache는 완전관리형 인메모리 캐싱 AWS 서비스입니다. 이 서비스는 대기 시간을 줄여 애플리케이션과 데이터베이스의 성능을 가속화하고, 고속 및 마이크로초 대기 시간으로 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 다양한 사용 사례에 적합하며 비용 효율적인 자체 관리형 캐시 서비스로서 Redis 및 Memcached와 호환됩니다.

    16. Amazon Cloud Directory
    Amazon Cloud Directory는 특수 그래프 기반 디렉터리로, 개발자를 위한 기본 빌딩 블록을 제공합니다. 수백만 개의 개체까지 자동으로 확장되며, 여러 애플리케이션에서 공유되는 확장 가능한 스키마를 제공합니다. Cloud Directory를 사용하면 다양한 용도의 디렉터리를 생성할 수 있으며, 여러 차원의 계층 구조로 디렉터리를 유연하게 생성할 수 있습니다. 또한 AWS CloudTrail과 리소스 태깅과 통합되어 있어 보안 및 모니터링 측면에서 더욱 강력한 기능을 제공합니다.

    17. Amazon Cognito
    Amazon Cognito는 수백만 명의 사용자에 대한 데이터를 안전하게 관리하고 동기화할 수 있는 사용자 ID 및 데이터 동기화에 사용되는 ID 관리 서비스입니다. Apple, Facebook, Google과 같은 웹 및 모바일 앱에 로그인, 가입을 통해 사용자를 온보딩하기 위한 제어 액세스 대시보드를 관리하는 일을 담당합니다. 또한 향상된 고객 경험을 위해 소셜 ID 공급자 및 SAML을 통해 로그인 기능이 가능하며 고급 보안도 제공하며 인프라 없이도 설정할 수 있는 ‘Cognito 사용자 풀’이라는 기능이 있습니다. 강력한 인증 및 데이터 암호화를 지원하고 있습니다. 

    18. Amazon Inspector
    Amazon Inspector는 AWS 워크로드에서 소프트웨어 취약성 및 의도하지 않은 네트워크 노출을 검사하는 자동화된 취약성 관리 서비스입니다. Amazon Elastic Container Registry에서 EC2 인스턴스와 컨테이너 이미지를 검색하고 스캔합니다. 취약성을 설명하고, 영향을 받는 리소스를 식별하고, 심각도를 평가하고, 해결 지침을 제공하는 결과를 생성합니다. 취약점을 발견한 후 애플리케이션이 악화되기 전에 신속하게 수정하며 정확한 위험 점수와 간소화된 작업 흐름을 제공합니다. 

    19. AWS Aurora
    AWS Aurora는 클라우드용 MySQL 및 PostgreSQL로 구축된 RDBM로, MySQL보다 5배 빠른 고성능 호환 데이터베이스입니다.  비용을 절감하고 보안, 신뢰성 및 가용성을 향상시킬 수 있으며, 데이터베이스 설정 및 백업, 하드웨어 프로비저닝, 패치 적용과 같은 일부 매우 중요한 작업은 AWS Aurora를 사용하여 자동화할 수 있습니다. SAAS 애플리케이션을 구축하고 엔터프라이즈 애플리케이션을 현대화하는  데 사용되는 서버리스 엔터티입니다 .

    20. Amazon S3 Glacier
    Amazon S3 Glacier는 데이터를 저렴한 비용으로 안전하게 보관하는 아카이브 스토리지 서비스입니다. 이 서비스는 최저 비용과 빠른 액세스 속도를 제공하여 데이터를 장기적으로 보관할 수 있습니다. S3 Glacier는 데이터 보관을 위해 고성능 및 검색 유연성을 갖춘 세 가지 스토리지 클래스로 구성되어 있습니다. 각 클래스는 고유한 목적에 따라 즉각적인 액세스, 유연한 액세스, 규정 준수 데이터 및 디지털 미디어의 보관을 지원합니다.

    21. Amazon Cloudwatch
    Amazon CloudWatch는 환경에서 흔하지 않은 변화를 감지하고, 알림을 설정하고, 문제를 해결하고, 자동화된 조치를 취합니다. 이를 통해 전체 스택을 추적하고 로그, 경보 및 이벤트 데이터를 사용하여 조치를 취함으로써 애플리케이션 구축에 집중할 수 있어 비즈니스 성장으로 이어질 수 있습니다. 모든 AWS 리소스와 애플리케이션을 빠르게 모니터링하여 리소스를 최적화할 수 있습니다.

    22. AWS Firewall Manager

     

    AWS Firewall Manager는 애플리케이션 전반에 걸쳐 방화벽 규칙을 중앙에서 구성하고 관리하는 데 도움이 되는 중앙 관리 서비스입니다. 방화벽 규칙

     

    과 보안 정책을 생성하고 인프라 전체에 구현하며, 서비스에 새 리소스를 추가하는 동안 AWS Firewall Manager를 사용하여 이를 보호할 수 있습니다.

     

    또한 조직 전체의 DDoS 공격을 모니터링합니다. EC2 인스턴스에 호스팅된 애플리케이션을 보호하고 지속적으로 리소스를 감사할 수 있습니다.

    23. AWS Key Management Service (KMS)
    AWS Key Management Service 를 사용하면 데이터를 보호하기 위해 애플리케이션 전반에 걸쳐 암호화 키를 생성, 관리 및 제어할 수 있습니다. 이 서비스는 100개 이상의 AWS 서비스와 통합되어 데이터를 암호화하고 해독하는 데 사용되는 키에 대한 액세스를 제어합니다. 또한 중앙에서 키를 관리하고 정책을 정의하며, 비대칭 키 쌍을 사용하여 작업을 수행하여 서명을 검증하고 HMAC를 생성하여 JSON 웹 토큰을 검증하여 데이터의 무결성과 신뢰성을 보장합니다. AWS 암호화 SDK 데이터 암호화 라이브러리를 사용하여 데이터를 암호화할 수도 있습니다.

    24. Amazon LightSail
    Amazon Lightsail은 클라우드에서 애플리케이션을 쉽게 구축하고 호스팅할 수 있는 VPS솔루션입니다. 이를 통해 개발자, 중소기업 및 사용자는 VPS 인스턴스, 데이터베이스, 컨테이너 및 스토리지를 활용할 수 있습니다. AWS Lambda와 통합하여 코드를 실행하고 컴퓨팅 서비스를 제공할 수도 있습니다. Amazon Lightsail은 사전 구성된 애플리케이션을 구축할 수 있는 기능을 제공하며, 해당 리소스는 가상 머신, SSD 기반 스토리지, 고정 IP 및 데이터 전송을 포함합니다. 또한 액세스, 네트워킹 및 보안 환경을 자동으로 구성할 수 있습니다.

    25. Amazon SageMaker
    Amazon SageMaker는 AWS의 본격적인 기계 학습 서비스로, 데이터 과학자, 비즈니스 분석가 및 개발자가 고품질 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 데 사용됩니다. 이 서비스는 데이터 분석 도구로 사용되어 데이터를 효율적으로 분석하며 분석 결과를 바탕으로 보고서를 생성하고 예측을 생성할 수 있습니다. Amazon SageMaker는 대규모의 정형 및 비정형 데이터에 액세스하고 레이블을 지정하고 처리할 수 있습니다. 또한 MLOps 관행과 거버넌스를 자동화하고 표준화하여 감사 가능성과 투명성을 지원합니다.

     

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  • 개발자 취업 트렌드는 인공지능! 백엔드 개발자도 이제 AI를 알아야 합니다

    개발자 취업 트렌드는 인공지능! 백엔드 개발자도 이제 AI를 알아야 합니다

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    개발자 취업 트렌드는 인공지능! 백엔드 개발자도 이제 AI를 알아야 합니다

    #딥러닝/인공지능

    #인공지능

    #알고리즘

    인공지능 기술이 실생활에서 크고 작은 영향을 주는 4차 산업 혁명 시대가 다가오면서 개발자의 취업/이직 경쟁도 치열해지고 있습니다. 지난 2022년 2월, 파이낸셜뉴스 보도에 따르면, IT 개발자 채용 플랫폼에 등록된 개인회원 가입자 수가 2분기 만에 2배 이상 증가했으며, 상시 등록된 이력서도 8배 이상 늘었다고 하네요.

    이런 상황에서 더 좋은 회사에서 더 많은 연봉을 얻기 위해서는 어떤 준비가 필요할까요?
    바로 인공지능(AI)에 대한 공부가 필요합니다. AI 중요성이 높아지는 4차 산업 혁명 시대 속에서, 더 좋은 일자리로 취업하기 위해 인공지능 관련 공부에 힘쓰는 개발자들이 늘고 있죠.

    백엔드 개발자 역시 예외가 아닙니다. AI 관련 역량이 뛰어난 개발자일수록 취업/이직 시장에서 유리한 위치를 점하고 업무 범위도 넓힐 수 있죠.
    그 이유는 무엇일까요? AI 쪽으로 취업/이직을 원하는 백엔드 개발자라면 어떤 준비가 필요할까요?

    서비스의 뼈대를 만드는 백엔드 개발자

    신축 아파트에서 초고층 빌딩까지 건물을 지을 때는 멋진 외관과 근사한 인테리어를 만드는 것이 중요합니다. 하지만 기초를 튼튼히 하고 뼈대를 제대로 세우는 일 역시 중요하죠. 그래야 벽에 금이 가거나 무너질 걱정 없이 오랫동안 건물을 사용할 수 있기 때문이죠.

    애플리케이션과 서비스 역시 기초가 튼튼해야죠. 이러한 기초를 만들고 관리하는 개발자가 바로 백엔드 개발자입니다. 백엔드 개발자는 데이터를 처리하고 저장하는 일에서 UI가 없는 시스템 컴포넌트 작업, 서버 개발 및 인프라 관리, API 작성, 라이브러리 생성, 데이터베이스 통합에 이르기까지 다양한 업무를 수행하죠. 한편, 사용자가 직접 경험하는 UI, UX 등의 개발에 초점을 맞추는 개발자는 프론트엔드 개발자라 합니다.

    그래서 백엔드 개발자는 맡는 일의 범위가 넓습니다. 개발 및 유지/보수는 물론 데이터 분석을 위한 엔지니어링, 분산파일 시스템을 만들기도 하고, 프로젝트에 따라 데이터베이스 관리, 프론트엔드 개발에 참여하는 경우도 있죠. 이는 인접 분야와 관련된 전문성을 키우고 인맥을 넓히는 데 큰 도움이 됩니다.

    또 하나의 특징으로는 프론트엔드에 비해 프로그래밍 언어 선택의 폭이 넓다는 점이 있습니다. 백엔드에서는 PHP를 비롯해 Node.js, JavaScript, C++, Java, Python 등의 언어를 특성과 작업 방향 등을 고려하여 선택하고 업무를 진행하죠.

    이는 개발 분야의 변화에 유연하게 대처할 수 있음을 뜻합니다. 개발 분야에 ‘대격변’이 일어남은 물론 기존의 개발 분야도 빠른 속도로 더 깊게 발전하는 경우도 많아요. 이렇게 새로운 개발 분야가 탄생하는 상황에서 백엔드 개발자는 다양한 프로그래밍 언어 스킬을 바탕으로 비교적 쉽게 적응할 수 있답니다.

    종합해보면 백엔드 개발자는 할 수 있는 일이 많고 언어도 상황에 맞춰 다양하게 활용할 수 있어서 급변하는 개발 환경 속에서도 안정적이라는 장점이 있습니다. 여기에 자신만의 특화된 전문 분야와 개발 능력까지 갖춘다면 백엔드뿐만 아니라 프론트엔드, 풀스택 개발자, 시스템 엔지니어, 데이터 엔지니어 등 다양한 분야에 도전할 수 있죠.

    인공지능 공부로 백엔드 개발 역량 키워야

    기술이 발전하면서 개발 분야가 다양화되고 새로운 개발에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 이런 변화 속에서 개발자가 한 번 맡은 분야를 영원히 담당한다는 보장은 없습니다. 그래서 오래오래 일하고 싶다면, 새로운 개발 분야에 바로 적응할 수 있도록 역량을 쌓는 것이 중요해요.

    그렇다면 어떤 분야에 관한 공부가 필요할까요? 바로 인공지능입니다. 인터넷 기업뿐만 아니라 전통적인 제조업은 물론 공공기관에서도 AI 기술을 적용해 업무 효율을 높이고 인사이트를 얻기 위해 힘을 쓰고 있습니다. 이에 따라 인공지능 시장도 급성장하고 있는데요. 지난 2022년 3월, 시장조사기관 한국IDC는 향후 5년간 국내 AI 시장이 연평균 성장률이 15.1%에 달할 것으로 예측했습니다. 그만큼 성장세가 뚜렷하다는 걸 알 수 있죠.

    이렇게 급성장하는 인공지능을 잘 아는 개발자가 있다면 더 좋은 커리어를 쌓을 수 있을 것입니다.

    특히 백엔드 개발자는 다루는 업무의 범위가 넓은 만큼 AI 역량까지 갖췄다면 더 좋은 기업으로 이직하기 쉬워지고, 자신이 원하는 업무로 전향하기도 수월해지죠.

    인공지능을 공부하고 싶으시다면 딥 러닝(Deep Learning) 역시 잘 이해해두는 것이 좋습니다. 딥 러닝은 머신 러닝(Machine Learning)의 일종으로, 인간의 뇌에서 신경 세포를 사용하는 방식과 비슷한 알고리즘으로 인간이 쉽고 자연스럽게 하는 일을 컴퓨터에 가르치는 것을 뜻합니다. 인공지능이 제대로 인공지능답기 위해서는 딥 러닝이 필요한 것이죠.

    인공지능에 대한 이해가 더 좋은 서비스 만든다

    단순히 취업/이직 시장에서 유리해지는 것 이외에도 인공지능 이해도가 높아지면 개발에도 큰 도움이 됩니다. 먼저 유저가 어떤 서비스를 이용하는지, 그 서비스에 딥러닝/AI를 어떻게 적용할 수 있는지에 대한 역량을 얻을 수 있어요. 이는 인공지능과 사람 사이의 더 많은 연결고리를 만들 방법에 대해 고민할 수 있는 인사이트를 제공합니다.

    AI를 공부하면 인공지능의 가장 중요한 재료인 데이터를 어떻게 가공하고 분류해서 사용할지에 관해 더 훌륭한 솔루션을 제시할 수 있습니다. 데이터가 서비스를 만들 때 어떻게 적용할지에 대해서도 더 유연하게 생각하여 적용할 수 있게 되죠.

    영상처리를 예로 들어 살펴볼까요? 자율주행이나 스마트팩토리 등에 사용되는 영상처리는 영상을 분석하고, 해당 물체의 속도, 나와의 위치, 인식 등을 하는 기술입니다.
    AI에 대한 이해도가 높다면 영상 처리를 위한 영상 데이터를 어떻게 가공하고 분류하여 사용할지를 근본적으로 고민할 수 있게 됩니다. 그리고 이에 맞춰 빅데이터 배치 처리, 색인/검색에 필요한 기술을 개발할 수 있죠.

    실제로 백엔드 개발자들이 AI 회사에 취직해 활동하는 경우도 많아요. 인공지능 회사에서 백엔드 개발자는 머신러닝/딥러닝 기반의 연구 결과를 서비스에 적용하는 데 필요한 백엔드 시스템 개발에 나섭니다. 또한, AI 서비스에 필요한 플랫폼과 멀티미디어 데이터 처리 기술 개발에도 참여합니다.

    특히 대용량의 서비스를 개발하는 백엔드 개발은 AI/빅데이터 시대에 있어 꼭 필요한 과제입니다. 백엔드 개발자라면 이제 AI 역량을 갖추는 것이 필수라고 할 수 있죠. 지금이라도 인공지능 공부에 나서야 하는 이유입니다.

    백엔드 개발자, 어떤 AI 역량이 필요할까?

    AI 역량이 있는 개발자는 그렇지 않은 개발자와 서비스를 만들 때 접근할 수 있는 시각의 범위가 다릅니다. 그래서 인공지능 기반 서비스 기업에서는 다양한 AI 역량을 갖춘 백엔드 개발자를 찾고 있습니다. 구체적으로는 어떤 역량이 요구될까요?

    먼저 DepOps/MLOps에 대한 이해가 필요합니다. DevOps는 애플리케이션과 서비스를 더 빠르게 제공할 수 있도록 개발 및 유지 관리와 관련된 모든 역할 간 협업을 조성하는 것이며, MLops는 머신 러닝 개발과 운영을 통합하는 것으로 데이터 레이블링의 일관성을 위해 인프라를 만들어 자동으로 운영되게 하는 역할을 뜻하죠.

    또한, C/C++, Python 등 하나 이상의 언어에 능숙해야 하며, node.js, Go, Java/Kotlin 등 백엔드 개발에 사용되는 언어를 하나 이상 잘 알아야 합니다. 애플리케이션을 신속하게 구축하고 배포할 수 있는 도커(Docker)에 대한 기본적인 지식도 필요해요. 특히 기업에서는 AI 개발자 지원자의Python/TensorFlow/NLP 등과 관련된 역량을 많이 보고 있습니다.

    AI 백엔드 개발자를 모집하는 기업별로 어떤 역량을 우대하는지 알아보는 것 역시 취업 시장에서 승리하는 데에 도움이 됩니다. 한 예로, 인공지능을 바탕으로 버추얼 휴먼을 개발하는 A사에서는 AWS, Azure 등의 클라우드 환경 기반 개발, 배포 및 운영 경험을 선호했습니다. 한편, 게임업체 B사에서는 새로운 빅데이터 분석플랫폼에 꾸준한 관심을 가진 백엔드 개발자를 선호했죠.

    모델링, 데이터 엔지니어링 등 다양한 분야에서 일하는 백엔드 개발자는 AI 리서치를 비롯한 인공지능 서비스 개발 업무에 유용하게 적용할 수 있죠. 이 때문에 최근 AI 기업에서는 이러한 능력을 갖춘 ‘백엔드 개발자’를 선호하죠. 그래서 개발자 커리어를 더 순탄하게 쌓기 위해서는 탄탄한 AI 역량을 보유한 개발자로 거듭나야 합니다.

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  • ‘파이썬 생초보’를 위한 기초부터 머신러닝 독학까지! 이렇게 해보세요.

    ‘파이썬 생초보’를 위한 기초부터 머신러닝 독학까지! 이렇게 해보세요.

    AI.ing

    ‘파이썬 생초보’를 위한 기초부터 머신러닝 독학까지! 이렇게 해보세요.

    #파이썬

    #머신러닝

    #딥러닝

    개발자가 아닌 비전공자, 문과생이라도 요즘은 누구나 파이썬 배우는 것 아닌가요?

    남들 다 한다고 무작정 시작하려고 하시나요? 파이썬을 너도나도 배운다고 해서 꼭 배워야 할까요? 그건 절대 아닙니다.
    여기서 짚고 넘어가야 할 점은 파이썬 프로그래밍을 배워서 무엇을 하고 싶은 것인지 입니다.
    파이썬을 공부하는 목적이 명확하다면 혼자서도 독학할 수 있는 방법은 많을테니까요.
    오늘은 입문자, 생초보를 위한 파이썬 기초 강의부터 머신러닝/딥러닝 분야의 강의들을 추천 해 보려고 합니다.

    과연 파이썬을 활용해서 무엇을 할 수 있을까요?

    파이썬은 다양한 분야에서 활용되는 프로그래밍 언어인데요. 파이썬을 활용해서 할 수 있는 업무들을 알아볼게요.

     
    ✔ 데이터 분석

     

    ✔ 머신러닝(Machine Learing)

     

    ✔ 딥러닝(Deep Learing)

     

    ✔ 매크로(자동화 프로그램) 구현

     

    ✔ 웹 프로그래밍

     

    이 외에도 파이썬 프로그래밍을 배우면 할 수 있는 업무의 폭은 상당히 넓고 또 다양한데요. 파이썬은 읽고 쓰기가 쉽고, 다른 프로그래밍 언어에 비해 직관적인 문법으로 입문하기 좋다는 장점도 있습니다. 이제 파이썬으로 내가 도전해보고 싶은 분야에 맞춰서 시작하기 좋은 강의를 추천 해 드릴게요.

    1. 머신러닝이 목표라면?
    파이썬 기초부터 머신러닝 프로젝트까지 완성 해 봐요.

    머신러닝 공부를 한 번 시작해보고 싶으셨다고요? 그런데 배워야 하는 내용도 상당히 많고 선수 지식이 필요한 책이나 강의가 대부분이죠. 머신러닝 기술을 구현하기 위해서는 파이썬 지식이 필수적이에요. 파이썬을 통해 데이터를 수집, 처리, 분석하는 프로세스를 진행할 수 있기 때문인데요. 동시에 수학과 통계 지식 또한 필요하기 때문에 애초에 입문하기가 쉽지 않으실거에요.

    머신러닝과 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지 강의에서는 파이썬 기초부터 배우실 수 있으니 더 이상 걱정하지 마세요. 데이터 분석과 머신러닝 및 딥러닝 기술 구현에 대해 전반적으로 다루기 때문에, 데이터 분석에 필요한 파이썬 프로그래밍부터 공부할 수 있습니다. 모빌리티, 마케팅, 커머스, 제조업 등 다양한 분야에 머신러닝 기술을 적용하는 프로젝트도 진행하니, 자세한 커리큘럼은 강의 상세페이지에서 확인 해 주세요.

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    ✔ 코딩 기초, 데이터분석, 딥러닝까지 정복
    ✔ 파이썬/R 25개 프로젝트로 실전까지 커버
    ✔ 실무 연습용 데이터로 활용도 UP

    2. 지겨운 단순 반복 업무.
    자동화하고 야근에서 벗어나고 싶다면?

    일반 사무직으로 근무하거나, 업무 특성상 단순 반복 업무가 많다면 파이썬 프로그래밍을 배워두시는 것을 추천 드리는데요.직장인이 회사에서 처리해야 하는 상당수의 업무를 매크로 프로그램으로 만들어 자동화 할 수 있기 때문이에요.

    자동화 프로그램을 돌리기 위해 모든 파이썬 코드를 배울 필요는 없어요. 자동화 프로그램을 돌리기 위해 필요한 파이썬 코드는 한정적이기 때문에 필요한 만큼만 배우면 됩니다. 평소 단순 반복 작업으로 회사에서 현타를 느끼거나, 업무 시간이 부족해서 비효율적으로 일을 하고 있다면 커리큘럼을 상세히 확인 해 보세요. 파이썬 배우고 더 스마트하게 업무를 처리 해 보세요.

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    ✔ 실무 사용 빈도 높은 5가지 업무/상황별 예제 94가지
    ✔ 업무에 그대로 활용가능한 템플릿 5종

    3. 데이터 분석을 해야하는
    비전공자 직장인이라면?

    개발자나 엔지니어가 아니더라도 데이터 분석의 중요성을 체감하는 직장인 분들이 계실 거에요. 특히, 데이터를 기반으로 의사결정을 하고 누군가를 설득해야 하는 일이 많으시다면 한 번쯤 데이터 분석 공부를 결심하죠. 그 후 이런 어려움에 직면하기도 합니다.

    데이터 분석을 어떻게시작하는지조차 모르겠어요..
    낯선 코딩 문법 이론들부터 배워야 하나요?
    아무리 공부해도 막상 내 업무에 어떻게 적용할지 모르겠어요.
    수학부터 여러가지 프로그래밍 언어를 공부해야 할 것 같은데 전 수포자라…

    이런 분들이라면 파이썬 문법 위주의 학습보다는, 실질적으로 데이터 분석이 어떻게 이루어지는지 눈으로 확인하면서 배우는 과정이 필요한데요. 최근에는 코딩 없이 데이터를 처리하고 분석까지 도와주는 비주얼 코딩 툴도 굉장히 많아요. 직장인을 위한 파이썬 데이터 분석 강의에서는 비주얼 코딩 툴을 활용해서 코딩 없이 데이터 분석 과정을 먼저 경험할 수 있습니다.

    입문자 입장에서는 파이썬 프로그램 설치와 개발 환경 세팅부터 문제일텐데요. 별도의 설치없이 파이썬 코딩이 가능한 Colab이라는 클라우드를 활용해서 수업을 들을 수 있습니다.

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    ✔ 설치 에러 없는 공유 클라우드 Colab 실습
    ✔ 문법뿐만 아니라 시각화 표현까지 마스터
    ✔ 14개 산업군, 28개 직무의 30가지의 다양한 예제

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  • 프론트엔드 개발자 필독! 웹 성능 최적화 기술이 중요한 7가지 이유

    프론트엔드 개발자 필독! 웹 성능 최적화 기술이 중요한 7가지 이유

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    프론트엔드 개발자 필독!
    웹 성능 최적화 기술이 중요한 7가지 이유

    #AI

    #프론트엔드

    웹 사이트 최적화가 유저 경험에 어떠한 영향을미칠까요?

    • BBC는 사이트를 로드할때 1초가 더 걸릴 때 마다 10%의 사용자가 이탈한다고 발표했습니다.

    • 통계에 따르면 웹사이트 로딩 시간이 3초 이상 걸리면 방문자 중 40%가 웹사이트를 떠난다고 합니다.

    • 콘텐츠 미리 가져오기로  *Terra는 광고 클릭률을 30% 높이고 LCP 속도를 높이는 결과를 만들었습니다.

    • *RedBus는 웹사이트의 INP(Interaction to Next Paint) 지표를 개선하고 매출을 7% 늘렸습니다.

    • 불만족한 쇼핑객 중 64%는 느린 웹사이트를 다시 방문하지 않는다고 합니다.

     

    *Terra : 브라질 최대 규모의 콘텐츠 포털 중 하나로 엔터테인먼트, 뉴스, 스포츠를 제공

    *redBus : 인도에 본사를 둔 버스 예약 및 발권 웹사이트

     

    이렇듯 웹 프런트엔드 성능과 모니터링은 사용자 만족도, 참여, 그리고 궁극적으로 온라인 비즈니스의 성공에 직접적인 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다. 빠르게 로드되고 알맞은 시간에 사용자 입력에 응답하는 웹사이트가 로드가 느리고 느린 느낌을 주는 웹 사이트보다 사용자의 참여를 유도하고 유지할 수 있습니다. 

    프론트엔드 개발자라면 알아야할 웹 성능이 중요한 이유 7가지

    1. 최고의 사용자 경험(UX) 제공

    프런트엔드 성능은 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칩니다. 로딩 시간이 빨라지고 상호 작용이 원활해지면 사용자 만족도와 참여도가 높아져 유지율과 전환율이 높아집니다.

     

    사용자는 빠른 응답 시간과 원활한 상호 작용을 접할 때 애플리케이션에 대한 긍정적인 인식을 갖게 됩니다. 이러한 인식은 단순한 속도를 넘어 개발자가 신뢰할 수 있는 제품을 만드는 데 투자했음을 상징합니다.  품질에 대한 이러한 인식은 시간이 지남에 따라 사용자의 신뢰와 충성도로 이어집니다.

    2. 고객 유지

    비슷하게 빠르고 반응이 빠른 프런트엔드 경험을 제공하면 고객 만족도와 유지율이 향상됩니다. 사용자는 성능이 좋고 기대에 부응하는 제품을 다시 찾고 추천 할 가능성이 더 높습니다 . 긍정적인 사용자 경험은 브랜드 충성도와 장기적인 고객 관계 구축에 기여합니다.

     

    반면, 느린 앱은 방치되거나 무능하다는 느낌을 전달하여 사용자에게 앱 뒤에 있는 브랜드나 조직에 대한 부정적인 인상을 남길 수 있습니다. 사용자 기대치가 계속 높아지는 오늘날, 경쟁 환경에서 우수성과 숙련도에 대한 평판을 유지하는 것은 신뢰와 신용을 구축하는 데 필수적입니다.

     

    3. 이탈률 감소

    통계에 따르면 웹사이트 로딩 시간이 3초 이상 걸리면 방문자 중 40%가 웹사이트를 떠난다고 합니다.

    이렇듯 웹사이트가 느리게 로드되면 사용자는 웹사이트를 이탈할 가능성이 더욱 높아집니다. 성능을 최적화하면 이탈률을 줄이고 방문자의 체류시간을 더 늘릴 수 있습니다.

    4. 인지 부하 감소

    로딩 속도가 느린 앱은 사용자에게 인지적 부담감을 주며, 추가적인 정신적, 시간적 리소스를 사용해야 합니다. 사용자는 콘텐츠가 로드되기를 기다리는 동안 좌절감, 조바심 또는 불안을 경험하여 전반적으로 긍정적인 경험을 저하시킬 수 있습니다. 

     

    5. 경쟁 우위

    경쟁이 치열한 오늘날, 기업은 시장에서 살아남기 위해 경쟁사와 차별화를 지속적으로 해야합니다. 반응이 빠른 프런트엔드는 상당한 경쟁 우위가 될 수 있습니다. 사용자는 느린 서비스보다 더 빠르고 더 나은 사용자 경험을 제공하는 제품과 서비스를 사용할 가능성이 더 높습니다. 

    6. 검색 엔진 최적화(SEO)

    Google과 같은 검색 엔진은 웹사이트 성능을 중요한 요소 중 하나로 생각합니다. 빠른 웹사이트는 느린 웹사이트에 비해 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 더 높은 순위를 차지할 가능성이 높기때문인데요. 프런트엔드 성능을 최적화함으로써 스타트업과 큰 규모의 기업은 검색 엔진 결과의 가시성을 향상하고 웹사이트에 더 많은 유기적인 트래픽을 유도할 수 있습니다.

    7. 접근성 향상: 저사양 기기 및 희소 네트워크 최적화

    웹 사이트가 웹 모범 사례를 준수하지 않거나 성능 최적화가 부족한 경우 잠재 고객의 큰 부분을 잃을 위험이 큽니다. 개인을 위한 원활한 사용자 경험을 보장하려면 웹 애플리케이션은 다양한 까다로운 조건에서도 쉽게 사용할 수 있고 기능할 수 있도록 설계되어야 합니다.

    사이트가 빠르게 로드되고 다양한 플랫폼에서 원활하게 작동하도록 하면 더 많은 잠재고객에게 다가갈 수 있습니다. 효과적인 캐싱 전략 구현 , CDN (콘텐츠 전송 네트워크) 사용 최적화 , 오프라인 액세스 활성화 (다른 전술 중에서)를 통해 일시적인 네트워크 손실이나 불리한 조건이 발생하는 경우에도 사용자가 애플리케이션을 원활하게 계속 사용할 수 있습니다.

     

    이런 7가지의 이유로  앱의 속도는 사용자의 인식, 감정, 행동에 심오한 영향을 미칩니다. 속도와 성능을 우선시함으로써 개발자는 사용자에게 힘을 실어주고, 즐거움을 주고, 영감을 주는 경험을 만들어준다면,  장기적인 관계를 조성하고 비즈니스 성공을 촉진이 가능하겠죠?

    중요한 프론트엔드 성능 최적화 능력, 제대로 키울려면?

     

    프론트엔드 개발을 대학을 통해 배우는 것은 전통적이며 일반적인 방식입니다. 하지만 앞으로 나아가기 위해서는 다른 좋은 방법도 많은데요.

    컴퓨터 과학, IT 및 소프트웨어 엔지니어링 과정으로 웹 개발을 위한 가장 확실하게 하는 것도 좋지만,  UI 또는 UX 디자인 부트 캠프나 강의를 듣는 것도 경력을 높이는 방법 중 하나입니다. 프론트엔드 개발 기술을 향상하기 위해서는 업무 경험을 얻는 것이 무엇보다 중요하며 JavaScript, HTML 및 CSS를 사용하여 웹 사이트를 구축하는 것부터 실무에 바로 사용가능한 능력을 키울 수 있습니다. 무엇보다 성능 최적화로 유저 경험을 최상위로 높여 성과를 낸 기업에 종사하는 강사님에게 배우면 좋겠죠?

    여기 성능 최적화에 집중해 부분부분이 아닌 프론트엔드 웹 성능 최적화를 정복할 수 있도록 모든 방법을 알려주는 강의가 있습니다! 

    ✨ [올인원 패키지] 프론트엔드 최적화 완전 정복 (React & Next.js) ✨

    이 강의는 토스 증권 출신 강사님이 토스 증권이 580만 고객을 사로잡을 수 있었던 최적화 비법을 알려드립니다! 실무에 필요한 모든 최적화 기술 30가지 이상 실습과 더해 실사용 수준의 20가지 이상의 기술과 60가지 이상의 구현 기능 학습을 할 수 있으니 서둘러 들어보세요! 

     

    원문 출처 : 7 reasons why frontend web performance optimization is important?

                        Eight crucial front-end developer skills for 2024

     

     

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    AI.ing

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    3가지 전략 | 단기 합격 꿀팁!

    #코딩테스트

    #파이썬

    #코딩테스트준비

    팀 네이버에서 2024 상반기에 소프트웨어 개발, 인프라, 보안 등 다양한 분야에서 인재를 모집하며, 상반기 공채가 본격적으로 시작되고 있습니다!

    요즘은 대부분 기업들이 코딩테스트를 보기 때문에 더욱 준비할 것들은 많아졌어요. 자기소개서 쓰랴, AI 역량 검사 준비하랴, 코딩테스트까지 챙길 게 너무나도 많죠?!

    개발자가 되기 위해선 꼭 필요한 코딩테스트! 그렇다고 무작정 준비하면 낭패 볼 수 있어요. 특히 네카라쿠배 코딩테스트는 타 기업대비 난이도가 어려운 편으로 평범하게 준비하면 절대 뚫을 수 없습니다. 

    합격을 위해 가장 중요한 것은 전략적인 준비입니다. 프로그래밍 언어 선택부터 목표하는 기업의 기출 문제 수준과 유형을 파악하고 기업 맞춤형 코딩테스트를 준비해야 빠르게 통과할 수 있답니다. 

    코딩테스트를 처음 준비하거나 단기 합격 전략을 알고 싶은 취준생, 이직러들!

    아래 3가지 전략들 가슴과 머리에 새기고 코딩테스트 합격 가보자고~

     

    ⭐2024 네카라쿠배 코테 단기 합격 전략⭐


    1.     프로그래밍 언어 선택: 코딩테스트 입문계의 절대강자 Python!

    ‘취준생들이 가장 많이 하는 질문 중 하나로 “아무 언어나 일단 시작하면 되죠?”라는 질문을 하곤 하는데요. 

    절대 아닙니다. 이렇게나 많은 프로그래밍 언어 뭘 선택해야 코딩테스트에 유리할까요?! 물론 본인에게 가장 친숙한 언어가 있다면 해당 언어로 진행하는 것이 좋지만, 아직 친숙한 언어가 없고 코딩테스트에 익숙하지 않다면 파이썬으로 준비하는 것이 가장 유리합니다. 

    아래처럼 파이썬의 대표적인 장점 때문에 2022년 프로그래머스의 설문조사에 따르면 가장 인기 있는 코딩테스트 언어 TOP 1에 올랐다고 해요! 

    <파이썬을 선택해야 할 이유>

    ✔️ 단순한 문법으로 읽고 쓰기가 쉬움

    ✔️ 다양한 분야와 직종에서 활용되어 범용성이 높음

    ✔️ 내장된 다양한 라이브러리와 도구를 제공해 효율성과 생산성이 높음

    ✔️ 가장 인기 있는 코딩테스트 언어로 레퍼런스 양 급증 중

     
     


    2. 프로그래밍 언어 선택: 코딩테스트 입문계의 절대강자 Python!

    코딩테스트를 무조건 양치기로 준비하시며 무작정 문제를 많이 푸시는 취준생분들 계실 텐데요. 실력은 늘겠지만, 우리에게 필요한 것은 취업 과정인 코테를 빨리 통과하고 취뽀를 하는 것! 이를 위해서는 기업별 코딩테스트 난이도와 빈출 유형을 파악해서 맞춤형 코딩테스트 준비가 필요해요.

    이처럼 실제 기업별로 난이도가 상이하고 빈출 되는 알고리즘들이 굉장히 다르답니다. 현재 내가 원하는 기업의 코딩테스트 출제 경향은 어떤지, 또 어떤 자료구조, 알고리즘이 필요한지 이해하는 것이 합격의 지름길!

     

    3. 단기 준비 전략: 출제자 의도 파악 필수!

    시중에 나와 있는 많은 문제, 강의, 책 뭐부터 봐야 할지 모르겠다고요?  아무리 많이 풀어도 출제자 접근법과 해결법을 훈련하지 않는다면 소용이 없습니다. 출제자의 관점으로 문제를 어떻게 접근해야 할지 또 어떻게 해결해야 할지를 알 수 있어야 문제 풀이 능력을 단기 성장시킬 수 있습니다. 





    이 3가지 전략들을 한 번에 다 준비할 수 있도록! 

    조건1. 코딩테스트에 가장 유리한 Python으로 준비할 것.

    →  파이썬 강의 따로 찾지 마세요! 문법 강의 10시간 한 번에 제공!

    조건2. 원하는 기업을 타겟팅한 문제와 모의고사를 챙길 것.

    → 기업 코테 난이도별 빈출 유형 300개 & 모의고사 6회

    → 주요 기업 코딩테스트 출제 경향 전략서

    → 매년 1회분씩 업데이트되는 트렌드 반영 모의고사

    조건3. 출제자의 접근법과 해결법을 완벽 습득할 것.

    → 삼성 코딩테스트 출제자의 이론 강의

    → 시간복잡도 감소를 위한 출제자가 알려주는 n가지 접근법

    → 출제자가 직접 손 글씨&그림으로 쉽게 이해하고 예제로 완벽 습득

    !시간이 촉박해요. 정말 이 많은 걸 단기로 가능할까요?!

    X걱정하지 마세요X
    코딩테스트라면 심장이 떨리는 코린이도 따라올 수 있게 단기 로드맵을 준비했어요!

    상황에 맞게 로드맵을 설정하고 효율적으로 코딩테스트 준비하세요.

     

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