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BEST

Google ๊ณต์ธ! ํ…์„œํ”Œ๋กœ(TensorFlow) ๊ฐœ๋ฐœ์ž ์ž๊ฒฉ์ฆ ์ทจ๋“

์ž๊ฒฉ์ฆ ์ทจ๋“์„ ์œ„ํ•œ ๋‚ด์šฉ์œผ๋กœ๋งŒ ๊ตฌ์„ฑ๋˜์—ˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ํ…์„œํ”Œ๋กœ์šฐ๋‚˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด๊ฐ€ ์—†์œผ์…”๋„ ๊ด€๊ณ„ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„์˜ ์ž๊ฒฉ์ฆ ๋‹จ๊ธฐ ์ทจ๋“์„ ์œ„ํ•œ ๊ฐ•์˜๋กœ ์งง๊ณ  ๊ตต๊ฒŒ ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆด ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

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์ดˆ๊ธ‰์ž๋ฅผ ์œ„ํ•ด ์ค€๋น„ํ•œ
[๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ฌ์ด์–ธ์Šค ์ž๊ฒฉ์ฆ] ๊ฐ•์˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๋Ÿฐ ๊ฑธ ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”

  • ํ…์„œํ”Œ๋กœ์šฐ ์ž๊ฒฉ์ฆ ์ทจ๋“ํ•˜๊ณ  ๊ตฌ๊ธ€ ๊ณต์‹ ์›น์‚ฌ์ดํŠธ์— ๋‚ด ์ด๋ฆ„์„ ์ƒˆ๊ฒจ๋ณด์ž

  • ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๊ธฐ๋ณธ ๊ฐœ๋…์— ๋Œ€ํ•˜์—ฌ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  TensorFlow๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฐ ๋ชจ๋ธ๋ง์„ ์ง„ํ–‰ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค

  • ํ’๋ถ€ํ•œ ์‹ค์Šต๊ณผ ๋””์Šค์ฝ”๋“œ ์ฑ„๋„์—์„œ ๋ณธ์ธ์˜ ๊ด€์‹ฌ์‚ฌ์™€ ๋น„์Šทํ•œ ๋™๊ธฐ๋“ค๊ณผ ์ž์œ ๋กœ์šด ํ† ๋ก ์„ ๋‚˜๋ˆ„๋ฉฐ ๋ชจ๋ธ ์„ฑ๋Šฅ์„ ํ–ฅ์ƒํ•˜๊ณ  ์‹ค๋ ฅ ์Œ“๊ธฐ๋Š” ๋ค

๊ตฌ๊ธ€ ๊ณต์ธ ํ…์„œํ”Œ๋กœ์šฐ ์ž๊ฒฉ์— ๋„์ „ํ•˜์„ธ์š”!

[์ค‘์š” ๊ณต์ง€์‚ฌํ•ญ]

Google TensorFlow ๊ณต์‹ ์‚ฌ์ดํŠธ์— ์ž๊ฒฉ์ธ์ฆ ์‹œํ—˜์— ๋Œ€ํ•œ ๋‚ด์šฉ์ด ์—…๋ฐ์ดํŠธ ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์•„์ง ํ™•์ธํ•˜์ง€ ์•Š์œผ์‹  ๋ถ„๋“ค์€ ์•„๋ž˜ ๋‚ด์šฉ์„ ๊ผญ ํ™•์ธํ•ด ์ฃผ์„ธ์š”!

1. Google TensorFlow ์ž๊ฒฉ ์ธ์ฆ์‹œํ—˜์ด ๊ฐœํŽธ์„ ์•ž๋‘๊ณ  ํ˜„์žฌ์˜ ์‹œํ—˜ ๋“ฑ๋ก์„ 2024๋…„ 4์›” 30์ผ๊นŒ์ง€๋งŒ ๋ฐ›๋Š”๋‹ค๊ณ  ๊ณ ์ง€ํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

2. ์‹œํ—˜๋“ฑ๋ก์€ 2024๋…„ 4์›” 30์ผ๊นŒ์ง€ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜์ง€๋งŒ, ์‹œํ—˜์€ 2024๋…„ 5์›” 31์ผ๊นŒ์ง€ ์‘์‹œํ•˜์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

3. ๋”ฐ๋ผ์„œ, ์ทจ๋“์„ ํฌ๋งํ•˜์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์€ ๋ฐ˜๋“œ์‹œ 2024๋…„ 4์›” 30์ผ๊นŒ์ง€ ๋“ฑ๋ก์„ ๋งˆ์ณ ์ฃผ์‹œ๊ณ , ๋“ฑ๋กํ•œ ๋ฐ”์šฐ์ฒ˜๋ฅผ 2024๋…„ 5์›” 31์ผ ์ด๋‚ด๋กœ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์‹œํ—˜์— ์‘์‹œํ•ด ์ฃผ์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค.

4. 2024๋…„ 4์›” 30์ผ๊นŒ์ง€ ์‹œํ—˜์„ ๋“ฑ๋กํ•˜์ง€ ์•Š์œผ์‹  ๋ถ„๋“ค์€ ์‹œํ—˜์ด ๊ฐœํŽธ๋˜๊ธฐ ์ „ ๋ฒ„์ „์˜ ์‹œํ—˜์„ ์‘์‹œํ•  ์ˆ˜ ์—†๊ณ , ๊ฐœํŽธ ์ดํ›„์˜ ์‹œํ—˜์œผ๋กœ ์‘์‹œํ•˜์…”์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์•„์ง ๊ฐœํŽธ ์ดํ›„์˜ ์‹œํ—˜์— ๋Œ€ํ•œ ๋‚ด์šฉ์€ ๋ณ„๋„ ๊ณ ์ง€๋œ ๋ฐ”๊ฐ€ ์—†๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์–ธ์ œ๋ถ€ํ„ฐ ์‹œํ—˜์„ ๋ณด์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๊ณ  ์•ˆ๋‚ด๋“œ๋ฆฌ๊ธฐ๊ฐ€ ์–ด๋ ต์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ƒˆ๋กญ๊ฒŒ ์—…๋ฐ์ดํŠธ ๋˜๋Š” ๋‚ด์šฉ์ด ์žˆ๋‹ค๋ฉด ์ด๊ณณ์— ์—…๋ฐ์ดํŠธ ํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

 

[์ฃผ์š” ํƒ€์ž„๋ผ์ธ]

- ์‹œํ—˜ ๊ฒฐ์ œ(๋“ฑ๋ก)์ผ: 2024๋…„ 4์›” 30์ผ (์—ฌ์œ ๋กญ๊ฒŒ 29์ผ๊นŒ์ง€๋Š” ๋“ฑ๋กํ•˜์‹œ๋Š” ๊ฒƒ์„ ๊ถŒ์žฅ ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค)

- ์‹œํ—˜ ์ตœ์ข… ์‘์‹œ์ผ: 2024๋…„ 5์›” 31์ผ

 

[์‹œํ—˜ ๊ฒฐ์ œ ๋ฐ ๋“ฑ๋ก์„ ์œ„ํ•œ ํ•„์š”์„œ๋ฅ˜]

- ์œ ํšจ๊ธฐ๊ฐ„์ด ๋งŒ๋ฃŒ๋˜์ง€ ์•Š์€ ์—ฌ๊ถŒ ์‚ฌ๋ณต ํ˜น์€ ์˜๋ฌธ ์šด์ „๋ฉดํ—ˆ์ฆ

- ์‘์‹œ๋ฃŒ $100

 

[๊ณต์‹ ํ™ˆํŽ˜์ด์ง€ ๋‚ด์šฉ]

๋งํฌ: https://www.tensorflow.org/certificate?hl=ko

 

๐Ÿ†๐Ÿ†๐Ÿ†

๋ˆ„์  ๋ฐฐ์ถœ ํ•ฉ๊ฒฉ์ž: 679๋ช…! (2024๋…„ 4์›” 25์ผ ์—…๋ฐ์ดํŠธ)

๐Ÿ’ฏ๐Ÿ’ฏ๐Ÿ’ฏ

์‹ ๊ทœ ์ถœ์ œ๋ฌธ์ œ ํ•ด์„ค๊ฐ•์˜ ์—…๋ฐ์ดํŠธ! (2023๋…„ 6์›” 1์ผ ๊ธฐ์ค€)

์ฐธ์—ฌ์ž ๊ธฐ์—….

์˜จ๋ผ์ธ ๊ฐ•์˜ + 24/7 Q&A ์ฑ„๋„ (Slack).

  • 24/7 ์Šฌ๋ž™(Slack) ์ปค๋ฎค๋‹ˆํ‹ฐ์—์„œ Q&A๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
  • ํ์‡„ํ˜• ์ปค๋ฎค๋‹ˆํ‹ฐ๋ฅผ ํ†ตํ•ด, ์ˆ˜๊ฐ•ํ•œ ๋ถ„๋“ค๋ผ๋ฆฌ ์ง€์†์ ์ธ ๋„คํŠธ์›Œํ‚น์„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

<๋Œ€ํ•œ๋ฏผ๊ตญ ์ตœ์ดˆ์ด์ž, ๊ฒ€์ฆ๋œ ๊ฐ•์˜>์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ•จ๊ป˜ํ•˜๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๊ฐ€์™€ ๊ธฐ์ถœ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋ถ„์„ํ•˜๊ณ  ์Šคํ„ฐ๋”” ๋‚ด์šฉ์„ ์ƒˆ๋กœ ์ถœ์ œ๋˜๋Š” ๋ฌธ์ œํ˜•์‹์— ๋งž์ถฐ ์—…๋ฐ์ดํŠธ ํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

ํ…์„œํ”Œ๋กœ์šฐ (TensorFlow 2.0) ์ž๊ฒฉ์ฆ.

TensorFlow 2.0์€ ๊ตฌ๊ธ€์—์„œ ๋งŒ๋“ค๊ณ , ์ „์„ธ๊ณ„์—์„œ ๊ฐ€์žฅ ํ™œ๋ฐœํžˆ ์‚ฌ์šฉ๋˜๊ณ  ์žˆ๋Š” ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ตฌ๊ธ€์—์„œ 2020๋…„ 3์›” 12์ผ ๊ณต์ธ์ธ์ฆํ•˜๋Š” TensorFlow Developers Certificate๋ฅผ ๋Ÿฐ์นญํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ž๊ฒฉ์ฆ์˜ ํ˜œํƒ.

  1. ๊ธ€๋กœ๋ฒŒ ํ…์„œํ”Œ๋กœ์šฐ ๊ณต์‹ ์ปค๋ฎค๋‹ˆํ‹ฐ์—์„œ ์ธ์ •๋ฐ›์„ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  2. ์ด๋ ฅ์„œ, Github, LinkedIn (๋งํฌ๋“œ์ธ)์— ๊ณต์‹์ ์œผ๋กœ ๊ธฐ์ž…ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. (๋””์ง€ํ„ธ ๋ฐฐ์ง€๋ฅผ ๋ถ€์—ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค )
  3. TensorFlow Certificate Network(ํ…์„œํ”Œ๋กœ์šฐ ์ž๊ฒฉ ์ธ์ฆ ๋„คํŠธ์›Œํฌ) ์—์„œ ๋‹น์‹ ์˜ ์ด๋ฆ„์ด ๊ณต์‹์ ์œผ๋กœ ๊ฒŒ์žฌ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
  4. ๋งํฌ๋“œ์ธ์„ ํ†ตํ•ด ํ•ด์™ธ ํ•ด๋“œํ—Œํ„ฐ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ํ•˜๋ฃจ์— ์ˆ˜ ๊ฑด์”ฉ ์ปจํƒ์„ ๋ฐ›๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ, TensorFlow ์ž๊ฒฉ์ฆ์„ ์ทจ๋“ํ•œ ๋ถ„๋“ค๊ณผ ์นœ๊ตฌ์ถ”๊ฐ€ ์š”์ฒญ์„ ๋ฐ›๊ณ  ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ์ข‹์€ ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋ฅผ ํ˜•์„ฑํ•ด ๋‚˜๊ฐ€๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  5. ๋‹น์—ฐํžˆ ๊ตญ๋‚ด ๊ธฐ์—…์—์„œ ์ƒˆ๋กœ์šด ์ปค๋ฆฌ์–ด ๊ธฐํšŒ๋ฅผ ์ฐพ์œผ์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค๊ป˜๋„ ๋„์›€์ด ๋  ๊ฒƒ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

 

ํ…์„œํ”Œ๋กœ์šฐ ์ž๊ฒฉ ์ธ์ฆ ์‹œํ—˜.

  • ์‘์‹œ๋ฃŒ: ๋ฏธํ™” $100 (์นด๋“œ๊ฒฐ์ œ)
  • ์‹œํ—˜ ์‹œ๊ฐ„: ์ด 5์‹œ๊ฐ„
  • ์‹œํ—˜ ๋ฐฉ๋ฒ•: ์˜จ๋ผ์ธ
  • ์œ ํšจ๊ธฐ๊ฐ„: 36๊ฐœ์›”
  • ์‚ฌ์ „ ์ค€๋น„๋ฌผ: ์—ฌ๊ถŒ or ์˜์–ด๋กœ ๋œ ์šด์ „๋ฉดํ—ˆ์ฆ, ์…€์นด ์ฐ์–ด์•ผํ•จ (๋…ธํŠธ๋ถ ์›น์บ )
  • ์‹œํ—˜ ํ™˜๊ฒฝ: ์ธํ„ฐ๋„ท ํ™˜๊ฒฝ, ๊ฐœ์ธ ๋…ธํŠธ๋ถ, PyCharm IDE ๋“ฑ
  • ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ: TensorFlow 2.0, Numpy ๋“ฑ

์‘์‹œ ์ œํ•œ.

  • ์ฒซ๋ฒˆ์งธ ๋ถˆํ•ฉ๊ฒฉ์‹œ ์žฌ์‘์‹œ๊นŒ์ง€ 14์ผ์ด ์ง€๋‚˜์•ผ ํ•จ
  • ๋‘๋ฒˆ์งธ ๋ถˆํ•ฉ๊ฒฉ์‹œ, 2๊ฐœ์›”์ด ์ง€๋‚œ ํ›„ ์‘์‹œ ๊ฐ€๋Šฅ
  • ์„ธ๋ฒˆ์งธ ๋ถˆํ•ฉ๊ฒฉ์‹œ, 1๋…„์ด ์ง€๋‚œ ํ›„ ์‘์‹œ ๊ฐ€๋Šฅ

ํ…์„œํ”Œ๋กœ์šฐ ์ž๊ฒฉ ์ธ์ฆ ์‹œํ—˜์„ ์น˜๋ฃจ๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์ง€์‹ ์กฐ๊ฑด.

TensorFlow 2.x๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ์‹ ๊ฒฝ๋ง ๋ชจ๋ธ ๋นŒ๋“œ ๋ฐ ํ›ˆ๋ จ TensorFlow 2.x๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹(ML)๊ณผ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹(DL)์˜ ๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”ํ•˜๊ณ  ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ์›์น™์„ ์ดํ•ดํ•ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๋‹ค์Œ์„ ํ•  ์ค„ ์•Œ์•„์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

  • TensorFlow 2.x ํ™œ์šฉ.
  • TensorFlow 2.x๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹(ML) ๋ชจ๋ธ ๋นŒ๋“œ, ์ปดํŒŒ์ผ ๋ฐ ํ›ˆ๋ จ.
  • ๋ชจ๋ธ์—์„œ ํ™œ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ.
  • ๋ชจ๋ธ์„ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๊ฒฐ๊ณผ ์˜ˆ์ธก.
  • ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋ ˆ์ด์–ด๋กœ ์ˆœ์ฐจ์ ์ธ ๋ชจ๋ธ ๋นŒ๋“œ.
  • ๋ฐ”์ด๋„ˆ๋ฆฌ ๋ถ„๋ฅ˜์— ๋Œ€ํ•œ ๋ชจ๋ธ ๋นŒ๋“œ ๋ฐ ํ›ˆ๋ จ.
  • ๋ฉ€ํ‹ฐํด๋ž˜์Šค ๋ถ„๋ฅ˜์— ๋Œ€ํ•œ ๋ชจ๋ธ ๋นŒ๋“œ ๋ฐ ํ›ˆ๋ จ.
  • ํ›ˆ๋ จ๋œ ๋ชจ๋ธ์˜ ํ”Œ๋กฏ ์†์‹ค ๋ฐ ์ •ํ™•๋„.
  • ํ™•์žฅ ๋ฐ ๋“œ๋กญ์•„์›ƒ์„ ๋น„๋กฏํ•œ ์ „๋žต ํŒŒ์•…ํ•˜์—ฌ ๊ณผ์ ํ•ฉ ์˜ˆ๋ฐฉ.
  • ํ›ˆ๋ จ๋œ ๋ชจ๋ธ ํ™œ์šฉ(์ „์ด ํ•™์Šต).
  • ์‚ฌ์ „ ํ›ˆ๋ จ๋œ ๋ชจ๋ธ์—์„œ ํŠน์„ฑ ์ถ”์ถœ.
  • ๋ชจ๋ธ์— ๋Œ€ํ•œ ์ž…๋ ฅ๊ฐ’์ด ์˜ฌ๋ฐ”๋ฅธ ํ˜•ํƒœ์ธ์ง€ ํ™•์ธ.
  • ํ…Œ์ŠคํŠธ ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ์‹ ๊ฒฝ๋ง์˜ ์ž…๋ ฅ ํ˜•ํƒœ๋ฅผ ์ผ์น˜์‹œํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์•ผ ํ•จ.
  • ์‹ ๊ฒฝ๋ง์˜ ์ถœ๋ ฅ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ…Œ์ŠคํŠธ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์ง€์ •๋œ ์ž…๋ ฅ ํ˜•ํƒœ์™€ ์ผ์น˜์‹œํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์•ผ ํ•จ.
  • ๋Œ€์šฉ๋Ÿ‰ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋กœ๋“œ ์ดํ•ด.
  • ์ฝœ๋ฐฑ์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ํ›ˆ๋ จ ์ฃผ๊ธฐ ๋งˆ์ง€๋ง‰์„ ํŠธ๋ฆฌ๊ฑฐ.
  • ์—ฌ๋Ÿฌ ๋‹ค๋ฅธ ์†Œ์Šค์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ์„ธํŠธ ํ™œ์šฉ.
  • JSON ๋ฐ CSV์„ ํฌํ•จํ•œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ˜•์‹์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ์„ธํŠธ ํ™œ์šฉ.
  • tf.data.datasets์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ์„ธํŠธ ํ™œ์šฉ.

์ €๋Š” "๋Œ€ํ•œ๋ฏผ๊ตญ์—์„œ 2๋ฒˆ์งธ"๋กœ ์ทจ๋“ํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

ํ•ฉ๊ฒฉ์„ ํ•˜๊ฒŒ ๋˜์‹œ๋ฉด ๋ฉ”์ผ์„ ํ†ตํ•ด ํ•ฉ๊ฒฉ์„ ์•Œ๋ ค์ค๋‹ˆ๋‹ค. 

๊ทธ๋ฆฌ๊ณ , ๊ณต์‹ DB ๋“ฑ๋ก์„ ์œ„ํ•œ ์„ค๋ฌธ๋„ ๊ฐ™์ด ๋ฐœ์†กํ•˜์—ฌ ์ค๋‹ˆ๋‹ค. ํ†ต์ƒ 1๋ถ„ ์ด๋‚ด์— ๋ฐ”๋กœ ํ•ฉ๊ฒฉ ํ†ต์ง€๋ฅผ ๋ฐ›๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ €๋Š” "๋น„์ „๊ณต์ž"์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ œ๊ฐ€ ๋•„์œผ๋ฉด, ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๋„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฒ๋‹ˆ๋‹ค.

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”? ๊ฐ•์˜๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•  ์ด๊ฒฝ๋ก์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
์ €๋Š” ์‚ผ์„ฑ์ „์ž์—์„œ ์†Œํ”„ํŠธ์›จ์–ด ๊ฐœ๋ฐœ์ž๋กœ ์ผํ•˜๋‹ค, ์‚ฌ๋‚ด๋ฒค์ฒ˜์ œ๋„๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋…๋ฆฝํ•œ ๋ฐ” ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๊ทธ๋Ÿฌ๋˜ ์ค‘ ์Œ์„ฑ ๋…ธ์ด์ฆˆ ์ œ๊ฑฐ ๊ธฐ์ˆ ์„ ์—ฐ๊ตฌํ•˜๋‹ค, ์šฐ์—ฐํžˆ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹/๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์Šคํ„ฐ๋””ํ•ด์•ผํ•  ๊ธฐํšŒ๊ฐ€ ์žˆ์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ , ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹/๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๋งค๋ ฅ์— ํ‘น ๋น ์กŒ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
์•ž์œผ๋กœ์˜ ๊ธฐ์ˆ ํŠธ๋ Œ๋“œ๋Š” ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์œผ๋กœ ์ง‘์ค‘๋  ๊ฒƒ์ด๋ผ๋Š” ๋ง‰์—ฐํ•œ ํ™•์‹ ์ด ๋“ค์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

ํ•˜์ง€๋งŒ, ๋‹น์‹œ์—๋Š” ๊ต์œก๊ธฐ๊ด€์ด ๋งŽ์ง€ ์•Š์•„์„œ ์—ด์‹ฌํžˆ ๋…ํ•™์„ ํ•˜๊ฒŒ ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์‹œํ–‰์ฐฉ์˜ค๋„ ๊ฒช๊ณ , ์œ ํŠœ๋ธŒ ์˜จ๋ผ์ธ ๊ฐ•์˜, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ „๋ฌธ๊ฐ€์˜ ๋„์›€๋„ ๋ฐ›์œผ๋ฉด์„œ ์‹ค๋ ฅ์„ ์Œ“์•„๋‚˜๊ฐˆ ์ˆ˜ ์žˆ์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

ํ˜„์žฌ ๋ธŒ๋ ˆ์ธํฌ๋ฃจ ์ฃผ์‹ํšŒ์‚ฌ๋ฅผ ์„ค๋ฆฝํ•˜๊ณ , ๋Ÿฐ์–ด๋ฐ์ด (https://learnaday.kr) ์˜จ๋ผ์ธ ๊ต์œก ํ”Œ๋žซํผ์„ ๋งŒ๋“ค๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
์ œ ๊ณผ๊ฑฐ์™€ ๋น„์Šทํ•œ ๊ณ ๋ฏผ์„ ํ•˜๊ณ  ๊ณ„์‹  ๋ถ„๋“ค์—๊ฒŒ ์ข‹์€ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋งŽ์ด ์ œ์ž‘ํ•˜์—ฌ ๋„์™€๋“œ๋ฆฌ๊ณ  ์‹ถ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ํ˜ผ์ž ํ•ด๋ณด๊ธฐ ๋ผ๋Š” GitHub์€ ๋งŽ์€ ๋ถ„๋“ค์—๊ฒŒ star๋ฅผ ๋ฐ›์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๋ธ”๋กœ๊ทธ์ธ ํ…Œ๋””๋…ธํŠธ๋„ ์šด์˜ํ•˜๊ณ  ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ํ•œ ๋‹ฌ์— ์•ฝ 2.5๋งŒ๋ช… ์ •๋„ ๋ฐฉ๋ฌธํ•ด ์ฃผ์‹œ๊ณ  ๊ณ„์‹ญ๋‹ˆ๋‹ค.

 

ํ˜„์žฌ ํŒจ์ŠคํŠธ์บ ํผ์Šค์—์„œ "์ง์žฅ์ธ์„ ์œ„ํ•œ ํŒŒ์ด์ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ์˜ฌ์ธ์› ํŒจํ‚ค์ง€ online" ๊ณผ์ •๋„ ์ง„ํ–‰ํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ œ ์Šคํ† ๋ฆฌ๋ฅผ ์ฝ์œผ์…จ์œผ๋‹ˆ, ์ž…๋ฌธ์ž/๋น„์ „๊ณต์ž์˜ ์ž…์žฅ์„ ๋ˆ„๊ตฌ๋ณด๋‹ค๋„ ์ž˜ ์ดํ•ดํ•œ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์€ ์•Œ๊ณ  ๊ณ„์‹ค ๊ฒ๋‹ˆ๋‹ค.
์ €๋Š” ์ฒ ์ €ํžˆ ์ดˆ์‹ฌ์ž์˜ ๋ˆˆ๋†’์ด์—์„œ ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. ์ ˆ๋Œ€ "์ด๋Ÿฐ ์งˆ๋ฌธ์„ ํ•ด๋„ ๋ ๊นŒ?" ๋ผ๋Š” ์ƒ๊ฐ์€ ๋ฒ„๋ ค ์ฃผ์‹œ๊ณ , ๋ฌด์—‡์ด๋“  ๋ฌผ์–ด๋ด ์ฃผ์„ธ์š”.

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