깨발랄 개발자 성장기

에이블 스쿨의 마지막 프로젝트인 빅프로젝트를 드디어 마무리했다. 사실 이 글을 쓰는 시점은 빅프 마무리로부터도 2주 이상 시간이 지났지만, 빅프 끝나자마자는 정말 아무것도 할 힘이 나지 않았다 ㅋㅋㅋ 그래도 가볍게 회고해 보면 좋을 것 같아서 기록을 시작해보려고 한다 :) 개인적인 회고이기에 프젝 과정을 깔끔하게 딱 정리하지는 않고 느낀 점 위주로 적어나갔음! 1. 빅프로젝트 과정 공식적인 빅 프로젝트 일정은 5월 30일~7월 7일까지로 약 6주동안 진행되었다. 기한이 굉장히 넉넉해 보였지만 첫 주에는 주제 정하고 세분화하는 것만으로도 시간이 훌쩍 지나갔고, 중후반까지는 계속 개발과 씨름하면서 마지막주에는 프로젝트 관련 문서 작성 및 발표회 준비로 정신없었다. 그나마 우리 조는 계획을 착실하게 세워두고 ..

슬슬 다시 본격적인 취준을 시작해야 하는데, 하반기 지원 전까지의 시간을 어떻게 보람 있게 보낼 수 있을까 하다가 인턴 경험이 좀 더 있어도 좋을 것 같아서, 인턴부터 지원해 보기로 결심했다! 원래부터 은행권에 관심이 있던 건 아니었지만, 디지털 직무와 같은 개발+기획스러운 직무에는 원래부터 관심이 많았기 때문에 우연히 하나은행 인턴 공고를 보고 지원해 보았다. 감사하게도 서류와 필기를 합격하게 되었다. 생각보다 하나은행 디지털 직군에 대한 정보를 얻는 게 쉽지 않았어서, 취준 기록 겸 나중에 비슷한 직무를 준비하는 분들에게도 조금이라도 도움이 되지 않을까 싶어 이렇게 기록을 남긴다! 1. 인턴 공고 & 내 스펙 지원자격이나 인턴십 혜택은 위 사진과 같다. 지원자격에 특별한 사항은 없으며, 인턴십을 수료..

말도 많고 탈도 많은 37회차 ADsP를 응시하였고, 최종적으로 합격했기에 이렇게 후기를 남긴다. 작성하다 보니 꽤나 길어져서 미리 세줄 요약을 하자면, R 관련 배경지식이 없다면 최소 공부 기간은 3주 이상으로 잡을 것. 독학용 문제집은 꼭 해당 출판사 홈페이지에서 정오표를 확인할 것. 기출문제/예상문제를 꼼꼼히 공부할 것. [ 자격증 독학 과정 ] 나같은 경우에는 일주일 동안 벼락치기로 공부했다. 결론부터 말하자면, 비전공자에 가깝거나 R에 대한 지식이 없다면 최소 3주에서 한 달 이상의 공부기간을 잡고 하는 걸 추천한다! 그 이유는 뒤에서 풀어서 설명하겠다. 우선 내 상황에 대해서 얘기하자면, 전자공학을 전공했기에 비전공자라고 볼 수 있다. 그래도 현재 인공지능 및 데이터 분석 관련 공부를 하고 있..

html을 꾸며주기 위해서 css를 사용하는 것이 가장 기초적이지만, html 파일 내부에서도 직접적으로 스타일을 설정할 수 있다. html 코드 내에서 스타일을 지정해주는 방법으로는 다음과 같은 방법이 있다. 1. html의 head 부분에 태그를 사용하여 필요한 디자인 적용 2. html의 각 태그 내부에 style 태그 적용 : 3. html의 각 태그 내부의 class를 통해 적용 3번째 방식에서 사용하는 방식의 마진&패딩 활용에 대해서 작성해보겠다. Margin과 Padding m : margin - 요소의 외부 여백 p: padding - 요소의 내부 여백 Margin과 Padding의 방향 top, bottom, left , right, x , y t : top - 상 b : bottom -..

1절. 옵티마이저와 실행계획 옵티마이저 SQL문에 대한 최적의 실행방법을 결정하여 실행 계획 도출 ※ SQL문 실행 순서 ① 파싱(Parsing): SQL 문법 검사 및 구문 분석 작업 ② 실행(Execution): 옵티마이저의 실행 계획에 따라 ③ 인출(Fetch): 데이터를 읽어 전송 옵티마이저의 종류 규칙기반 옵티마이저: 우선순위 규칙에 따라 실행계획 생성, 인덱스가 있으면 반드시 인덱스 사용 비용기반 옵티마이저: 처리 비용이 가장 적은 실행계획 선택, 데이터 딕셔너리(Data Dictionary)의 통계정보나 DBMS의 차이로 같은 쿼리도 다른 실행계획이 생성될 수 있음, 실행계획의 예측 및 제어가 어려움 SQL 처리 흐름도 SQL문의 처리절차를 시각적으로 표현한 도표 옵티마이저 실행계획 SQL에..

1. 표준 조인 SQL의 연산 집합 연산 UNION 합집합 INTERSECTION 교집합 DIFFERENCE 차집합 PRODUCT 곱집합(모든 데이터 조합) 관계 연산 SELECT 조건에 맞는 행 조회 PROJECT 조건에 맞는 칼럼 조회 JOIN DIVIDE 공통 요소를 추출하고 분모 릴레이션의 속성을 삭제한 후 중복된 행 제거 (But, 현재 사용하지 않음) NATURAL JOIN: 같은 이름을 가진 칼럼 전체에 대한 등가 조인, USING 조건절이나 ON 조건절 사용 불가, 같은 데이터 유형 칼럼만 조인 가능, 앨리어스나 테이블명 사용 불가 INNER JOIN: 행에 동일한 값이 있는 칼럼 조인, JOIN의 디폴트 옵션, ON 조건절 필수, CROSS JOIN이나 OUTER JOIN과 동시 사용 불..

1. 관계형 데이터베이스 개요 데이터 베이스 데이터를 일정한 형태로 저장해 놓은 것, DBMS(데이터베이스 관리 소프트웨어)를 이용하여 효율적인 데이터 관리와 데이터 손상 복구 가능 관계형 DB(RDB; Relational Database) 정규화를 통해 이상현상 및 중복 데이터 제거, 데이터 무결성 보장, 데이터 회복/복구 가능, 병행 제어, 동시성 관리를 통해 데이터를 공유, 데이터 표현 방법 등을 체계화 SQL(Structured Query Language) RDB에서 사용하는 언어, 데이터 조회 및 신규 데이터 입력/수정/삭제 기능 제공 명령어의 종류 명령어 & 설명 DML(Data Manipulation Language, 데이터 조작어) SELECT: 데이터 조회 명령어 INSERT, UPDAT..

이번주 주제는 클라우드 컴퓨팅입니다. 빅데이터, AI와 함께 가장 각광받고 있는 기술 중 하나인 클라우드 컴퓨팅에 대해서 같이 알아보도록 합시다. 클라우드 컴퓨팅이란? 가장 먼저 클라우드(Cloud)는 구름이라는 원래의 뜻과 비슷한 개념에서 출발하였습니다. 클라우드란 광대한 네트워크를 통하여 접근할 수 있는 가상화된 서버와 서버에서 작동하는 프로그램과 데이터베이스를 제공하는 IT 환경을 의미합니다. 클라우드 컴퓨팅이란 직접 소유하지 않고도 언제 어디서나 인터넷을 통해 클라우드 서비스 제공자로부터 필요한 만큼 IT 자원을 빌려 쓰고 사용한 만큼 비용을 부담하며 탄력적으로 활용하는 컴퓨팅 방식을 말합니다. 클라우드 컴퓨팅은 다양한 기준으로 분류할 수 있습니다. 아래에서는 여러 기준에 따른 클라우드 컴퓨팅의 ..

1. 성능 데이터 모델링의 개요 성능 데이터 모델링 DB 성능향상을 위한 사항이 데이터 모델링에 반영되도록 하는 것 분석/설계 단계 성능 데이터 모델링 시점이 늦어질수록 재업무 비용이 증가함 성능 데이터 모델링 고려 사항 순서 정규화 수행 ← 필수!! DB 용량 산정 트랜잭션 유형 파악 DB 용량(2번), 트랜잭션 유형(3번)에 따라 반정규화 PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 성능관점에서 데이터모델 검증 2. 정규화와 성능 정규화(Normalization) 데이터 모델을 좀 더 구조화하고 개선시키는 절차 중복 제거, 무결성을 지킴 성능은 “ 조회 ” // “ 삽입, 수정, 삭제 ”의 두 가지 측면 둘 다 고려해야 함 일반적으로 정규화가 잘되어있으면 삽입/수정/삭제의 성능이 향상되고 반정규화를 많이..

원하고 원하던!! 오픽 AL을 드디어 달성했다 ⸜(*ˊᗜˋ*)⸝ 이번이 오픽 두 번째 시험이었는데, 첫 시험 때는 AL 받을 수 있을 것 같은 근자감이 가득했지만 IH를 받았었다. 오히려 이번 시험 때는 IH 나올 것 같았는데 AL이 나와줘서 더 기쁜 것 같다! 오픽 벼락치기 후기를 간략히 남겨보겠다~ [ 벼락치기 후기 간단 요약 ] 나는 영어 베이스 & 회화 실력이 어느 정도 잡혀있는 상태라서 약 일주일 투자 Background Survey에서 일 경험 없음 & 학생 아님 선택 후 내 취향에 맞게 관심사 선택 Self Assessment 난이도 선택 6-6 오픽 준비 과정은 오로지 독학으로 유튜브만 활용 (책, 강의 모두 X) 대학생이라면 1년에 한 번 시험 응시료 할인 가능한 혜택을 사용 [ 영어 스..