실무 프로젝트를 통해 성장한 훈련생들의 포트폴리오를 확인하세요.
AI와 자바(Spring) 풀스택 과정
1. 프로젝트 소개: Quinect - 정의: 실시간 교육용 온라인 퀴즈 플랫폼입니다. - 목표: 실시간 상호작용을 통해 몰입감 있는 학습 환경을 조성하고, 데이터 기반의 학습 성과 추적을 지원합니다. - 특징: 직관적인 인터페이스와 강력한 분석 기능을 제공하여 교육을 위한 학습 파트너 역할을 수행합니다. 2. 프로젝트 사용 기술 (Tech Stack) - Back-end: Java (JDK 21), Spring Boot (3.5.7) - Front-end: HTML/Thymeleaf, CSS3/Bootstrap, JavaScript/jQuery - Database: MySQL (8.0.43) - External Services: Google Gemini (AI를 이용한 퀴즈 생성 등), OAuth 2.0 (소셜 로그인) 3. 주요 프로젝트 구성 - 프로젝트 설계: 플로우차트, ERD(데이터베이스 구조), WBS(작업 분할 구조) 등을 통해 체계적으로 설계되었습니다. - 핵심 기능: 실시간 퀴즈 풀이, 포인트 기반의 보상 시스템(상점, 업적), 친구 관리 및 실시간 채팅, AI를 활용한 퀴즈 자동 생성 기능 등이 포함되어 있습니다.
실시간 데이터 처리 자바 웹 서비스 개발 과정
1. 프로젝트 주제 및 선정 배경, 기획의도 1.1 프로젝트 주제: 주식 캔들 패턴 분석 및 AI 주가 예측 웹 서비스 1.2 선정 배경 - 개인 투자자의 정보 비대칭 해소 - 데이터 기반 의사 결정 지원 - 백엔드 기술 역량 심화 2. 프로젝트 내용 2.1. 주요 구현 내용 - 대용량 데이터 수집 및 관리: 한국투자증권 Open API를 활용하여 전 종목의 일봉 데이터 수집 및 MariaDB 적재 - 차트 시각화: 수집된 데이터를 바탕으로 캔들 차트 및 보조 지표 동적 렌더링. - AI 기반 주가 예측: LSTM(Long Short-Term Memory) 딥러닝 모델을 활용하여 과거 시계열 패턴 학습 및 향후 주가 추이 예측 서비스 제공. - 하이브리드 서버 연동: 메인 웹 서버(Spring Boot)와 AI 연산 서버(Python)를 분리하고, REST API로 통신하여 시스템 부하 분산. 2.2. 교육 훈련 내용과의 연관성 - 백엔드 개발: Spring Boot 프레임워크 기반의 MVC 패턴 설계, RESTful API 구축 능력 활용. - 데이터베이스: 대용량 데이터 처리를 위한 쿼리 최적화 및 DB 설계 능력 적용.
실시간 데이터처리 자바 웹서비스 개발 과정
1. 프로젝트 개요 및 목적 서비스명: Pharm Track (약품 재고 및 판매 웹 서비스) 정의: 약품 재고와 판매 데이터를 직관적이고 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 웹 서비스입니다. 핵심 목적: 기존 약국 전산 시스템을 보완하여, 실시간 재고 확인 수정 및 판매 정보의 즉각적인 처리가 가능한 관리 환경을 구축하는 것입니다. 2. 개발 배경 (필요성) 재고 관리의 한계: 수기나 단순 엑셀 관리로 인해 재고 오류가 발생하고 유통기한 관리가 미흡한 점을 해결하고자 기획되었습니다. UI/UX 문제: 기존 시스템은 유통기한 임박 약품을 파악하기 어렵고, 데이터 흐름(재고 변경, 판매 이력)을 한눈에 보기 어려운 구조였습니다. 정보 제공 제한: 단순 재고 수치 관리에만 집중되어 있어 실제 운영 판단에 필요한 정보 제공이 제한적이었습니다. 3. 주요 구현 목표 정합성 유지: 판매 등록 시 재고 수량이 자동으로 반영되도록 시스템을 구축합니다. 사전 인지: 유통기한 임박 및 재고 부족 약품을 사전에 파악할 수 있는 환경을 제공합니다. 데이터 시각화: 날짜별 매출 및 판매 이력을 기반으로 운영 현황과 매출 흐름을 한눈에 파악할 수 있도록 합니다. 4. 개발 환경 및 팀 구성 기술 스택: Spring Boot(Back-end), React(Front-end), MariaDB(DB) 등을 사용하였습니다.
1. 경제 데이터 - 쇼핑에 경제 데이터를 결합 - 경제 트렌드를 반영 - 합리적인 소비 결정을 유도 2. 편리한 구매 경험 - 컴퓨터 키워드 중심의 필터링 - 복잡함을 줄인 직관적 인터페이스 - 초보자도 빠르게 원하는 제품 확인 3. 새로운 형태의 쇼핑 생태계 구축 - 사용자에게 새로운 쇼핑 경험 제공
단기심화_제약바이오 품질 및 데이터 분석 전문가 과정 2기_모집마감
정밀 시험에서 시험자 내와 시험자 간 데이터를 비교 분석하여 데이터의 신뢰도를 평가한다. 카페인 AMV(시험법 밸리데이션) 중 정밀성 시험 시험자 별 데이터 분석
K-POP 데이터 드리븐 마케팅 과정 2기
플랫폼별 SNS 콘텐츠 반응에 대해 국가별 데이터 수집 및 크롤링을 진행하고 결과값 분석을 통해 인사이트를 반영하여 국내외 코어 팬덤 강화 및 글로벌 팬덤을 전략적으로 유입하기 위함
[UIUX부트캠프]UIUX PM(Product Manager)과정
사설에서 인사이트로, 경험의 깊이를 더하다 현재 사설 섹션은 텍스트 중심의 낮은 가독성, 검색 및 날짜 필터의 부재, 직관적이지 않은 스크랩 기능, 사용자 참여 기능 및 관련 콘텐츠 추천의 부재로 인해 사용자 경험이 제한적입니다. 본 프로젝트는 시각적 요소 강화, 체계적인 카테고리화, 참여형 기능 추가, 관련 콘텐츠 추천 기능 도입을 통해 사용자의 접근성과 만족도를 향상시키는 것을 목표로 합니다
실시간 데이터처리 자바 웹서비스 개발 과정1기
실시간으로 응급실 병상, 약국, 야간 어린이 병원 등의 정보를 확인하여 신속히 의료 자원을 탐색 가능. 위치 기반 검색과 지도 시각화를 통해 필요한 정보를 직관적으로 파악할 수 있으며, 공공데이터를 활용하여 정확하고 신뢰성 있는 의료정보를 제공 이를 통해 일상과 응급 상황 모두에서 의료 서비스 접근성과 효율성 향상
실시간 데이터 처리 자바 웹 서비스 개발 과정1기
사용자의 모든 계좌를 통합하여 관리 맞춤형 금융 상품 추천 HTTPS와 로그인 세션 타이머를 통해 데이터 보호 사용자 위치기반의 지도 서비스 제공
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