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개발 방법론 Agile 개발 방법론 도입: 요구사항 변화에 유연하게 대처할 수 있도록 짧은 주기로 반복 개발하는 방법론 스프린트 기반의 개발 방식을 사용하여 짧은 주기로 개발하고, 주기마다 고객의 피드백을 받아 적극적으로 대처하는 방식 Waterfall 개발 방법론 도입: 개발 프로세스를 단계적으로 수행하는 방법론 개발 과정을 계획, 분석, 설계, 구현, 테스트, 유지보수의 단계로 나누어 순차적으로 수행하는 방식 Scrum 개발 방법론 도입: 스프린트를 기반으로 한 Agile 방법론 스프린트를 중심으로 개발을 진행하며, 스크럼 마스터, 프로덕트 오너, 개발팀으로 구성된 팀으로 협업하여 개발하는 방식 Lean 개발 방법론 도입: 최소한의 낭비를 통해 최대한의 가치를 창출하는 방법론 가치를 창출하는 과정에서 발생하는 낭.. 2023. 3. 18.
Nodejs에서 발생하는 일반적인 에러들과 처리 방법 콜백 지옥 (Callback Hell) 문제 해결을 위한 Promise나 Async/Await 사용 콜백 지옥 문제란 비동기적으로 처리되는 작업을 연속으로 처리할 때 발생하는 코드의 복잡도와 가독성을 해결하기 어려운 문제입니다. 이를 해결하기 위해 Promise나 Async/Await와 같은 비동기 처리 방법을 사용할 수 있습니다. 모듈을 찾을 수 없는 오류 (ModuleNotFoundError) 모듈을 찾을 수 없는 오류는 해당 모듈이 설치되어 있지 않거나, 경로 설정이 잘못되었을 때 발생합니다. 이를 해결하기 위해서는 모듈이 설치되어 있는지 확인하고, 경로 설정을 올바르게 수정해야 합니다. SyntaxError : 코드 문법 오류 확인 코드 문법 오류는 코드 작성 중에 문법적으로 잘못된 부분이 있을 .. 2023. 3. 18.
Rasa: 자연어 처리 기능을 갖춘 지능형 챗봇을 구축하기 위한 Python 기반 챗봇 프레임워크 인공지능 기술의 발전으로 인해 지능형 챗봇의 수요가 증가하고 있습니다. 이러한 지능형 챗봇은 사용자의 질문에 대해 자연어 처리를 통해 대화를 이어나가며, 정보를 제공하거나 문제를 해결합니다. 이러한 기능을 갖춘 챗봇을 구축하기 위해 Python 기반의 챗봇 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 챗봇 프레임워크란? 챗봇 프레임워크는 챗봇 개발을 위한 기본 뼈대를 제공하는 소프트웨어입니다. 이러한 프레임워크를 사용하면 챗봇 개발에 필요한 기능들을 빠르게 구현할 수 있으며, 자연어 처리를 위한 라이브러리와 API를 제공합니다. Python 기반의 챗봇 프레임워크는 다양한 라이브러리와 API를 활용하여 자연어 처리를 구현할 수 있습니다. Python 기반의 챗봇 프레임워크 Python 기반의 챗봇 프레임워크에는 다.. 2023. 3. 18.
데이터 시각화 및 분석을 위한 Python 라이브러리 Python은 데이터 과학 또는 데이터 분석을 위한 가장 인기있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. Python은 데이터 시각화 및 분석을 위한 다양한 라이브러리를 제공하며, 이러한 라이브러리는 데이터를 시각화하고 분석하는 데 매우 유용합니다. 이번 글에서는 데이터 시각화 및 분석을 위한 Python 라이브러리 중 가장 인기있는 라이브러리들을 살펴보겠습니다. Matplotlib Matplotlib는 Python에서 가장 인기있는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. Matplotlib는 데이터를 다양한 차트, 플롯 및 그래프로 시각화하는 데 사용됩니다. 이러한 시각화는 데이터의 패턴을 파악하고 정보를 시각적으로 전달하는 데 매우 유용합니다. Matplotlib는 다양한 유형의 차트와 그래프를 지원하며,.. 2023. 3. 18.
Scrapy: Python 기반의 웹 크롤러 및 스크래퍼를 위한 스크래핑 프레임워크 인터넷에서 정보를 수집하고 분석하는 것은 많은 분야에서 필수적인 일입니다. 웹 크롤링 및 스크래핑은 이러한 작업을 수행하는 데 중요한 역할을 합니다. 파이썬은 이러한 작업을 수행하기 위한 많은 라이브러리와 프레임워크를 갖추고 있습니다. 이 중에서도 특히, Python 기반의 웹 크롤러 및 스크래퍼를 위한 스크래핑 프레임워크인 Scrapy가 가장 인기 있습니다. Scrapy란? Scrapy는 Python으로 작성된 오픈 소스 웹 크롤링 프레임워크입니다. Scrapy는 빠르고 강력한 웹 크롤링 및 스크래핑 기능을 제공합니다. Scrapy는 웹 사이트에서 데이터를 추출하고 저장하는 데 사용됩니다. 이러한 데이터는 데이터 마이닝, 정보 수집, 경쟁 정보 수집, 가격 비교 등의 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.. 2023. 3. 18.
ChatGPT: 대화형 인공지능 챗봇 소개 ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 챗봇입니다. GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"의 약어로, 기계 학습 분야에서 자연어 처리를 위한 딥 러닝 모델입니다. ChatGPT는 이러한 GPT 모델을 기반으로하여 만들어졌으며, 자연어 처리를 통해 인간과의 대화를 모방합니다. 이러한 챗봇은 일상적인 대화나 언어 이해를 기반으로하여 사용자에게 적절한 답변을 제공합니다. 챗봇의 장점 ChatGPT의 장점 중 하나는 사용자의 질문에 대한 신속하고 정확한 답변을 제공한다는 것입니다. ChatGPT는 매우 빠르게 대화를 처리하며, 학습을 통해 계속 발전하고 개선됩니다. 이러한 챗봇은 실시간으로 사용자의 요구에 대응하여 궁금증을 해결하고, 사용자 경험을 개선하.. 2023. 3. 18.
AxiosError를 핸들링하는 3가지 방법 1. try-catch문을 이용한 핸들링 try-catch문을 이용하면 비동기 함수에서 발생한 예외를 쉽게 처리할 수 있습니다. Axios에서는 요청을 보내는 함수가 비동기 함수이므로, try-catch문을 이용하면 AxiosError를 쉽게 핸들링할 수 있습니다. 따라서, AxiosError를 핸들링하기 위해 try-catch문을 사용하는 것이 가장 직관적이고 간단한 방법입니다. try { await axios.get('/api/some-data'); } catch (error) { if (axios.isAxiosError(error)) { console.log(error.response?.data); } else { console.log(error.message); } } 2.catch() 메소드를 .. 2023. 3. 18.
RDBMS란 무엇일까? 1. RDBMS란? RDBMS(Relational Database Management System)은 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 말합니다. 이는 데이터를 테이블 형태로 저장하고, 이들 간의 관계를 정의하는 방식으로 데이터를 구성합니다. RDBMS는 전통적인 데이터베이스 관리 시스템으로, 대부분의 기업에서 사용되고 있습니다. 그 이유는 RDBMS가 데이터를 구조화하여 관리하기 때문에 데이터의 일관성과 무결성을 보장할 수 있기 때문입니다. RDBMS의 테이블은 행(row)과 열(column)로 이루어져 있습니다. 행은 레코드(record)라고도 하며, 하나의 레코드는 여러 개의 열(column)로 구성됩니다. 이때 열은 해당 레코드의 속성(attribute)을 나타냅니다. 이렇게 구성된 테이블은 다른.. 2023. 3. 18.
DevOps가 뭐지? 1. DevOps란? DevOps는 소프트웨어 개발과 운영을 통합하는 방법론입니다. 이를 통해 개발팀과 운영팀 간의 협업이 원활해지고, 개발과 운영 간의 갈등과 소통 부족 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 협업은 효율적인 배포와 운영을 실현할 수 있게 도와줍니다. DevOps는 Agile과 같은 개발 방법론과 함께 혁신적인 기술과 프로세스를 사용하여 더욱 빠른 속도로 소프트웨어를 개발하고 배포할 수 있습니다. 이를테면, DevOps에서는 지속적인 통합과 지속적인 배포를 통해 더 자주 업데이트를 할 수 있습니다. 이를 통해 사용자들은 빠르게 새로운 기능을 체험하고, 피드백을 제공할 수 있습니다. 또한, DevOps에서는 모니터링과 로깅을 통해 실시간으로 문제를 감지하고, 대응할 수 있습니다. 따라서, D.. 2023. 3. 18.
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