원티드랩 데이터 마트 — 설립기
원티드랩의 데이터 마트 설계 과정을 ERD 작성부터 운영 규칙 정립까지 정리했습니다. BigQuery와 Airflow를 활용해 확장성과 품질을 높인 운영 방식도 소개했습니다.
#BigQuery#SQL
24005분
필터 1
Confluent Schema Registry 도입기!
요기요는 MSA 환경에서 분산된 데이터를 통합하기 위해 Confluent Schema Registry를 도입했습니다.\nSubjectNameStrategy 3종과 multiple type event 적용 이슈를 Pilot 경험을 바탕으로 정리했습니다.
#Confluent#Schema Registry
33005분
MySQL과 SSL/TLS통한 접속
MySQL 버전 업그레이드 시 SSL/TLS 지원 버전과 클라이언트 호환성을 꼭 확인해야 한다고 설명했습니다. 8.0.28에서 TLSv1.0, 1.1이 제거되며 발생하는 핸드셰이크 오류와 조회 방법을 다뤘습니다.
#MySQL#SSL/TLS
22005분
웹 개발자의 데이터 애플리케이션 flow 효율화하기
Dash를 도입해 데이터 조회, 가공, 렌더링을 역할별로 분리하고 연결하는 구조를 만들었습니다. 또한 Mixin과 압축을 활용해 유지보수성과 데이터 전송 효율을 개선했습니다.
#Dash#Python
12005분
AWS 가상환경에서의 테스트 자동화 실행기
QA 리소스 부족과 단말 한계를 보완하기 위해 Appium 자동화와 AWS Device Farm을 활용한 사례를 소개했습니다.\n로컬 구성부터 가상환경 실행, 로그·영상 수집까지의 과정과 시행착오를 정리했습니다.
#AWS Device Farm#Appium
20005분
Bayes Theorem
베이즈 정리의 기본 개념을 조건부 확률에서부터 차근차근 설명했습니다. 동전 던지기 예시와 수치해석, MCMC, PyMC로 사후분포를 추정하는 과정을 다뤘습니다.
#Bayes Theorem#Python
3005분
고성능 ML 백엔드를 위한 10가지 Python 성능 최적화 팁
ML 백엔드에서 Python의 느린 실행 속도를 줄이기 위한 최적화 팁을 공유했습니다. 특히 GC, list, numpy 같은 요소가 응답시간에 미치는 영향을 사례와 함께 설명했습니다.
#Python#ML
21005분
생성형 AI와 데이터 사이언스의 미래
생성형 AI가 데이터 사이언스의 반복 분석과 리포팅을 빠르게 자동화할 가능성을 정리했습니다. 이에 맞춰 조직과 개인이 도메인 이해와 문제 해결 역량을 강화해야 한다고 보았습니다.
#LLM#ChatGPT
18005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
매드업의 DMP - 프리즘(prism)을 소개합니다
매드업의 DMP 프리즘 구조와 운영 경험을 소개한 글입니다. V1의 한계를 바탕으로 V2에서 비동기화, 매니지드 서비스, RA3 전환을 통해 개선한 내용을 설명했습니다.
#Python#AWS
44005분
트렌비 서비스 품질 향상을 위한 API 테스트 적용기
트렌비는 UI 테스트의 속도와 유지보수 한계를 보완하기 위해 API 테스트 자동화를 도입했습니다. Python Requests와 GitHub Actions로 핵심 유저 시나리오를 검증하고 배포 검증 효율을 높였습니다.
#API 테스트#자동화
22005분
AI 모델 성능 및 데이터 검증 노하우 공개 2편- 데이터 표준화 및 품질 검증
AI 모델 검증 사업에서 데이터 표준화와 품질 기준 수립, 자동 검증 과정을 정리했습니다. 유사도·구문·의미 정확성 등을 기준으로 리포트까지 발행한 사례를 공유했습니다.
#Python#데이터 품질
12005분
ES 검색엔진을 활용한 상품 검색 — basic
상품 검색 성능 개선을 위해 ElasticSearch를 도입한 사례를 다뤘습니다. 인덱스 설계와 쿼리 점수 조정으로 검색 정확도와 노출 순서를 개선했습니다.
#ElasticSearch#AWS OpenSearch
21005분