분류 전체보기

오늘은 e-learning 플랫폼을 Django로 구축하면서 알아두면 유용할 주요 개념들을 정리해보겠습니다. 💎 e-learning 플랫폼 구축을 위한 8가지 핵심 개념 🔑 1. CMS(Content Management System)CMS는 콘텐츠를 쉽고 효율적으로 관리할 수 있게 해주는 시스템을 말해요. 💡 주요 역할강의 자료, 공지사항, 사용자 관리 등 e-learning 플랫폼의 '콘텐츠'를 통합 관리비개발자(강사, 운영자)가 UI를 통해 손쉽게 추가/수정/삭제 가능 💡 실제 사례강의 PDF, 동영상 업로드 및 버전 관리수강생 리뷰/댓글 관리배너, 이벤트 페이지 등 자유 게시판 기능 django CMS - Enterprise Content Management with Django - djan..

오늘은 Django를 배우며 익혔던 핵심 개념들과 실습 과정을 하나하나 정리해보는 시간을 가지게 되었습니다. 💭 Django는 어떤 프레임워크일까?Django는 복잡한 웹 개발 문제를 해결하기 위해 등장한 프레임워크입니다. 특징은 간단해요. 각 기능이 느슨하게 결합되어 있고, 독립적으로 관리할 수 있다는 것.예를 들어, 데이터베이스 계층, 화면(View) 계층, 비즈니스 로직 계층이 서로 철저히 분리되어 있어, 유지보수와 확장이 정말 편합니다.🔹 Django는 "DRY(Don’t Repeat Yourself)" 원칙을 지켜요. 즉, 똑같은 코드를 반복하지 않고 재사용성을 극대화한다는 거죠.개발자 생산성을 높이는 기능도 강력합니다. introspection(인트로스펙션) 기능을 통해 데이터베이스를 분석..

오늘은 이번 주 AWS를 배우며 공부했던 내용들과 AWS 서비스를 정갈하게 정리해보는 시간을 가지게 되었습니다.이번 주는 프로젝트와 같이 병행하느라 정신없게 수업을 듣고, 정리를 마무리했었는데 오늘은 시간이 남아 AWS를 총정리할 수 있어서 너무 다행입니다.다음 주에는 전처럼 블로그 작성에 힘써보겠습니다! 아래는 이번 주에 진행한 프로젝트들입니다. GitHub - RJ-Stony/heated-pavement-planning: 보행 취약 계층 보호 및 제설 사각지대 해소를 위한 열선 설치보행 취약 계층 보호 및 제설 사각지대 해소를 위한 열선 설치 입지 분석 프로젝트입니다. Contribute to RJ-Stony/heated-pavement-planning development by creating an..

오늘 작성하는 글은 앞서 만들었던 Flask 프로젝트를 Git으로 관리하고, AWS Lightsail에 배포한 이후 이어지는 내용입니다. 🧩 Flask 서버와 개발 환경 분리하기기본적인 배포를 마친 후, 본격적으로 서버 환경과 개발 환경을 구분해야 할 시점이 왔습니다.특히 SECRET_KEY 같은 보안 설정이나 데이터베이스 연결 정보는 환경마다 달라져야 하기 때문에 설정 파일을 분리해서 관리하는 것이 중요합니다. 💭 왜 설정을 분리해야 할까?개발 환경에서는 디버깅을 쉽게 하기 위해 DEBUG 모드를 켜두거나, 간단한 SQLite 데이터베이스를 사용하는 경우가 많습니다.하지만 운영 환경에서는 보안과 안정성을 위해 비공개 키를 설정하고, 더 안정적인 DB나 서비스 설정을 적용해야 합니다.만약 설정을 하나..

오늘은 Flask를 활용해 ORM 설정부터 질문, 답변의 CRUD 기능 구현, 스타일링, 템플릿 상속, 폼 검증까지 포함한 웹 서비스의 핵심 흐름을 실습했고, 백엔드와 프론트엔드를 아우르는 풀스택 개발의 기초를 또다시 경험해보았습니다. 🌱 Flask ORM으로 데이터 다루기Flask 웹 서비스에서 데이터를 저장하고 불러오는 기능을 구현할 땐 보통 데이터베이스를 사용합니다.하지만 직접 SQL을 작성하는 건 번거롭고 실수도 잦기 때문에 등장한 게 바로 ORM(Object Relational Mapping)입니다.그래서 오늘 실습한 내용 중 Flask에서 SQLAlchemy와 Flask-Migrate를 사용해 ORM을 적용하고, 데이터를 다루는 기본 흐름을 정리해 보겠습니다. 📌 ORM은?SQL 없이 파이..

오늘은 다양한 파이썬 웹 프레임워크 중 Flask를 이용해 풀스택에 대한 간단한 개요를 배워보며 실습을 진행했습니다. 📌 Python 웹 프레임워크Python의 웹 프레임워크에는 대표적으로 Flask, Django, FastAPI가 존재합니다.이 중 Flask는 배우기 쉽고, 유연한 구조를 가지지만 기본적인 기능이 적어서 확장이 필요하고, 큰 프로젝트에서는 구조화가 필요합니다.Django는 ORM, 관리자 페이지와 같은 강력한 기능을 제공해주고 빠른 개발이 가능하게 하지만, 구조가 무거워서 소규모 프로젝트에는 과할 수가 있습니다.FastAPI는 빠른 성능을 지니고 있고, 비동기를 완전 지원하며 자동으로 문서를 생성해주는 기능을 가지지만, 다른 것들에 비해 비교적 새로운 프레임워크이기에 참고 자료가 적고..

오늘은 타이타닉 생존자 데이터를 가지고 의사결정트리, 로지스틱 회귀 분석을 진행해보았고, 후에 통계 지식들을 차례차례 배워보았습니다. 🚢 타이타닉 생존자 예측해보기✨ 데이터를 불러오고 사전 작업해주자먼저, 원본 타이타닉 데이터를 불러온 후, 분석에 필요한 컬럼만 추출했습니다.'ticket', 'cabin', 'embarked' 등 분석과 무관한 컬럼을 제외시켰고, 가독성과 유지 보수를 위해서 모든 컬럼을 소문자로 통일시켰습니다.new_columns = ['passengerId', 'survived', 'pclass', 'name', 'sex', 'age', 'sibsp', 'parch', 'ticket', 'fare', 'cabin', 'embarked']df.co..

오늘은 비지도학습인 클러스터링을 통해 인프런 댓글 데이터를 분석해보며, 여러 기법들을 탐색해보는 시간을 가졌습니다. 🙂‍↕️ 인프런 댓글 군집화로 고객의 관심사 파악해보기!온라인 쇼핑몰이나 이벤트에 달린 수백, 수천 개의 댓글을 일일이 읽기란 현실적으로 어렵습니다.대신 군집화(클러스터링) 기법을 사용하면, 비슷한 댓글들을 그룹으로 묶어서 고객들이 어떤 주제에 관심이 있는지 쉽게 파악할 수 있습니다.그래서 이번에는 인프런 댓글 데이터를 전처리하고, 단어 빈도 기반의 BoW와 TF-IDF를 적용한 후에KMeans 및 MiniBatchKMeans 알고리즘으로 비지도학습인 군집화를 진행해 주요 관심 키워드와 그룹을 도출하는 과정을 진행해보았습니다. ✨ 데이터 불러온 후, 전처리하기먼저 댓글 데이터를 CSV 파..