[Data & DB 공부] DASP 개념 공부 02. 전사 아키텍처 구축. ▽ [Data & DB 공부] DASP 개념 공부 02. 전사 아키텍처 구축. 1. 전사아키텍처 방향 수립. 1️⃣. 전사 아키텍처 방향 수립 개요. 아키텍처가 경영 환경과 경영 전략에
참조 모델(Reference Model)이란,조직의 복잡한 정보 시스템을 체계적으로 구축하고 관리하기 위한 청사진.기관이나 기업의 EA(전사 아키텍처)를 수립 시 표준화된 추상 모델로 활용.크게 다섯 가지 종류가 존재. ( 각 모델의 역할과 특징 정확히 이해 필요 )성
시험 기출 포인트“전사 아키텍처의 목적”을 물어보는 객관식 → "IT-비즈니스 정렬", "표준화", "중복 제거" 같은 키워드가 정답.“EA의 구성 요소”를 나열하는 문제 → 반드시 BA, DA, AA, TA로 구분.“EA와 프레임워크 연결” → TOGAF(ADM),
[ DA/DS ] DA/DS 공부 00 : DA/DS 엔지니어링을 위한 로드맵. ▽ [ DA/DS ] DA/DS 공부 00 : DA/DS 엔지니어링을 위한 로드맵. 1️⃣ 기초 (Foundations) 의 철학과 기본 사용법 습득WebGL vs Three.js vs R3FScene, Camera, Renderer 구조Mesh, Geo
[ 백엔드 공부하기 : Python ] 📘 2. Python의 아키텍처 구조 & 데이터/AI 분야 활용 라이브러리 📘 2. Python의 아키텍처 구조 & 데이터/AI 분야 활용 라이브러리 📌 학습 목표. Python 인터프리터 내부 구조 이해 주요 라이브
Django의 등장 배경과 철학을 이해하고, 웹 프레임워크 기본 개념을 학습MTV 아키텍처와 Django 앱 구조를 이해개발 환경을 구성하고 첫 프로젝트를 실행MTV(Model–Template–View) 아키텍처Django의 Full-stack Framework 특성U
웹 백엔드의 기본 원리를 이해하고, Flask의 등장 배경과 철학을 파악한다.Flask 개발 환경을 세팅하고 가장 간단한 서버를 구동.HTTP와 WSGI, Flask 실행 구조를 정확히 이해.WSGI, 요청-응답 흐름, 라우팅, 템플릿 엔진 등 핵심 기반 개념을 이해한
[ 백엔드 공부하기 : Python ] 📘Python 개요와 실행 환경 : 📗 1-1. 파이썬의 특징과 역사. ▽ [ 백엔드 공부하기 : Python ] 📘Python 개요와 실행 환경 : 📗 1-1. 파이썬의 특징과 역사. 📘Python 개요와 실행 환
[ 앱 개발자 도전기 : 크로스플랫폼_Flutter ] Flutter 개요와 개발 환경 준비 : Flutter란? ▽ [ 앱 개발자 도전기 : 크로스플랫폼_Flutter ] Flutter 개요와 개발 환경 준비 : Flutter란? 📱 Flutter란? ✅목
Point : 실무(실제 프로덕트)와 비슷한 환경의 개발 프로젝트Point : '비즈니스'와 연관된 개발.
[ 앱 개발자 도전기 : 크로스플랫폼ReactNative ] RNRN 2. React Native 기본기 다지기 : 컴포넌트 기반 개발. ▽ [ 앱 개발자 도전기 : 크로스플랫폼ReactNative ] RNRN 2. React Native 기본기 다지기 : 컴포넌트
[ 앱 개발자 도전기 : 크로스플랫폼ReactNative ] RNRN 1. RN은 어떤 프레임워크인가?? ▽ [ 앱 개발자 도전기 : 크로스플랫폼ReactNative ] RNRN 1. RN은 어떤 프레임워크인가?? 1. 📱RN은 어떤 프레임워크인가?? 1-1.
딥러닝(Deep Learning)은 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)을 기반으로 하는 머신러닝의 한 분야입니다.딥러닝 모델은 여러 층(Layer)의 뉴런(Neuron)으로 구성되어 있으며,이 층들이 입력 데이터를 단계적으로 변환해가며
머신러닝(Machine Learning)은 인공지능(AI)의 한 분야로,컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터를 통해 학습하고,그 결과를 바탕으로 예측(Prediction)과 의사결정(Decision Making)을 수행할 수 있게 하는 기술.인공지능의 하위
정의: 파이썬 기반의 오픈소스 딥러닝 프레임워크출처: 메타(Meta, 구 Facebook) AI 연구팀 → 현재는 PyTorch 재단에서 관리주요 사용처: 연구(논문 구현)부터 산업 실무(추천 시스템, 이미지/음성 인식 등)까지 폭넓게 활용경쟁 프레임워크: Tensor