딩균의 Tech Analytics

백엔드 공부를 하다 보면 API라는 단어를 계속 마주하게 된다.회원가입 요청을 보내거나 데이터를 조회할 때, 우리는 API를 사용한다. 그런데 막상 "API가 뭐냐"라고 질문받으면 쉽게 한 문장으로 설명하기가 애매했다. REST도 마찬가지다. JSON을 쓰면 REST고, CRUD를 HTTP 메서드에 매핑하면 REST라고 생각했던 적도 있었다. 하지만 개념을 정리해보니 REST는 프로그래밍 기술이 아니라 설계 방식에 가깝다는 걸 알게 됐다. 이 글에서는 REST를 이론적으로만 설명하지 않고, 웹 아키텍처 흐름 안에서 자연스럽게 이해해보려고 한다. 너무 어렵게 깊게 들어가기보다는 기초를 정확히 잡는 것을 목표로 한다.1. API란 무엇일까 REST를 이해하려면 먼저 API부터 정확히 정리해야 한다.API는 ..

백엔드 개발 공부를 본격적으로 시작하면 누구나 HTTP라는 단어를 마주하게 된다.문제는 이걸 “외워서” 시작하면 금방 막히고, “흐름”을 이해하고 시작하면 이후 학습이 훨씬 수월해진다는 점이다.그래서 이 글에서는 웹이 어떻게 동작하는지 → HTTP가 왜 필요한지 → 핵심 개념으로 확장되는 흐름으로 정리한다.1. 웹 공부를 HTTP부터 시작해야 하는 이유 백엔드 개발자는 결국 네트워크를 통해 데이터를 주고받는 사람이다.서비스를 만든다는 건 “클라이언트 요청을 받고 데이터를 가공해 응답하는 일”이고, 이 모든 과정이 HTTP 위에서 이루어진다.HTTP를 모르면 API도, REST도, 인증도, 캐시도 제대로 이해하기 어렵다.따라서 HTTP는 모든 백엔드 개념의 뿌리다. 2. 웹의 기본 구조: Request와..

먼저 나는 Claude code, Codex등 코딩 어시스턴스 AI와 ChatGPT를 적극 활용하는 편이다.특히 아이디어를 코드로 빠르게 전환할 때, 초반 구조를 잡거나 리팩토링 방향을 고민할 때 큰 도움을 받는다. 예를 들어 FastAPI 프로젝트를 설계할 때는 엔드포인트 구조나 스키마 설계를 Claude Code에게 먼저 설명하고,이 구조에서 더 효율적인 데이터 흐름이 있을까?라고 묻는다.Claude는 전체 코드를 문맥 단위로 분석해주기 때문에, 단순히 코드를 써주는 게 아니라왜 그렇게 작성해야 하는지, 어떤 리스크가 있을지까지 함께 짚어준다. Codex는 반대로 코드를 바로 뽑아내야 하는 시점에서 속도를 높인다.예를 들어 JWT 인증 로직 예제나 PostgreSQL 커넥션 풀 예시처럼 짧은 구문 단..

코드잇 데이터 분석가 2기 교육과정을 수료한지도 벌써 약 8개월이 흘렀다.내 블로그도 그 시절에 멈춰있지만 공부라는 방대한 양의 산을 노션에만 짱박아두기 아깝다라는 생각이 들어 공유할겸 간간히 끄적이기로 마음먹는다. 먼저 그동안 어떻게 살았는가를 정리해보면 코드잇 데이터 분석가 교육과정을 고르게 된 원인중 하나인 데이터 엔지니어링 커리큘럼은 다소 아쉬운 상태로 마무리 되었다.아무래도 분석가를 희망하는 교육생들이 많다보니 그렇게 편성될 수 밖에없던 커리큘럼은 당연한거였다.데이터 분석 자체에도 재미를 느끼지만 역시 인프라를 구축하거나 데이터 파이프라인을 구축하고 기능 개발에 흥미가 더 생긴다.따라서 진로를 백엔드 개발자로 잡고 공부를 하기로 마음먹었다. - 교육 수료 후 2~4개월 -아무래도 데이터 분석..

최근 "N잡러"라는 단어를 자주 접한다. 나는 올해 7월을 기준으로 퇴사를 하고 지금 데이터 직무로 취업을 희망하는 교육생으로 공부를 하고 있지만 미래는 알 수 없는 법이다.데이터 분석기 부트캠프를 수료하고 나서도 오랜 기간 데이터 직무로 취직을 못한다면 경제적 여건상 다른 일자리라도 알아봐야 한다. 따라서 나만의 보험(?)을 들기로 했는데 데이터 분야이면서 N잡으로 할 수 있는 일이 뭐가 있을지 찾아봤고데이터 라벨링을 알게 되었다. "데이터 라벨링?" 데이터 라벨링은 인공 지능 분야에서 모델이 패턴을 학습하고 정확한 예측을 하는 데 필요한 필수 과정 중 하나이다.AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 작업으로 수집한 데이터에서 의미 있는 데이터를 찾아각각의 위치, 크기, 대상에 대한 ..

"중급 프로젝트 시작" 데이터 분석가 부트캠프에서 지난주부터 시작된 중급 프로젝트로 주어진 프로덕트 데이터는HR 플랫폼의 데이터와 OTT 플랫폼의 데이터 이렇게 두 가지이다.우리 팀은 OTT 프로덕트 데이터를 선정했는데 다른 팀들도 모두 OTT 프로덕트 데이터를 골랐다고 해서 겹치는 주제가 많이 나올 것 같다.  "데이터 가볍게 보기" 데이터가 주어진 상황이니 먼저 어떤 데이터로 무엇을 할 수 있는지 가볍게 확인하고 생각해 보는 시간을 갖기로 하였다.데이터는 유저 id, 유저의 접속 위치, 이벤트 유형, 이벤트 발생 타임스탬프, 사용 기기 유형, 사용자 설정 언어, 콘텐츠 id, 구독 형태 등유저들이 플랫폼을 이용하면서 어떤 상호작용을 하며 콘텐츠를 소모하는지 알 수 있는 데이터들이 15개의 csv 파일..

출퇴근을 하며 고정적으로 움직이던 일상은 퇴사 이후로 움직임이 줄어들며 몸은 둔해져간다. 데이터 분석가 부트캠프에 참여하면서 더더욱 활동은 줄어들면서 살은 급격하게 늘어나기 시작했고몸무게는 내가 정해둔 마지노선을 향해 달려가는 중이다.  "더 이상은 안된다." 이렇게 생활하다간 몸도 마음도 피폐해질 것 같아서 오늘 러닝을 시작했다.약 1년 만에 다시 러닝을 하는 거라 간단하게 3키로만 뛰기로 했고 풀타임 쉬지 않고 뛰는 건 기대조차 하지 않았다.근데 러닝을 하는 내내 조잡하게 짜뒀던 Kaggle Olist 분석 코드가 자꾸 떠올랐고 뛰면서 코드를 머릿속으로 정리하다 보니 어느새 30분이 훌쩍 지나버리게 되었다. 심지어 30분 풀타임을 쉬지 않고 뛰었다. 운동과 공부가 동시에 되는 효과를 느끼면서 나는 특..