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사회와 기술이 발전하고, 복잡해짐에 따라 문제를 명확히 파악할 수 있도록 모델링하고, 해결책을 제시할 수 있는 수학의 중요성이 커지고 있다. 이러한 경향은 공학은 물론 사회현상을 이해하는 사회과학이나 경제 분야에서도 두드러지게 나타나고 있다. 컴퓨터 분야도 예외가 아니어서 단순히 프로그램을 작성하는 초기 단계를 벗어나서 문제를 효과적으로 모델링하고, 해결 방법을 찾기 위해서 수학을 활용하는 경우가 많아지고 있다. 특히, 인공지능이나 기계학습이

파이썬 교육 관련 유튜브 채널을 운영 중인 초보코딩의 파이썬 프로그래밍 입문서다. 코딩이 처음인 대학생, 자기계발 목적의 비전공자, 커리어 성장을 도모하는 직장인을 위해 프로그래밍의 기본 개념부터 실전에서 활용할 수 있는 실습 프로젝트까지 전공 불문 누구나 쉽고 재밌게 학습할 수 있도록 저자의 코딩 노하우를 아낌없이 꽉꽉 눌러 담았다.

Go 프로그래밍으로 배우는 클라우드 네이티브 서비스의 모든 것! 도커(Docker), 쿠버네티스(Kubernetes), 프로메테우스(Prometheus) 같은 클라우드 네이티브 기술의 공통점은 무엇일까요? 바로 Go라는 프로그래밍 언어로 만들어졌다는 것입니다. 이 책은 Go의 장점을 활용해 예측할 수 없는 환경에서도 확장 가능하면서 탄력적인 클라우드 네이티브 서비스를 개발하는 방법을 알려줍니다. 특히 Go 프로그래밍 언어가 지닌 로 레벨의 특징

애플리케이션 엔지니어도 쉽게 배우는 실전 쿠버네티스 프로젝트를 만난다! 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너, 쿠버네티스라는 세 가지 인프라 관련 기술이 등장하면서 최신 서비스 개발 환경은 클라우드 네이티브와 데브옵스(DevOps)를 향해 빠르게 움직이고 있다. 이제는 애플리케이션 엔지니어도 세 가지 기술을 어느 정도 이해해 더 나은 개발 효율을 추구해야 할 시대다. 하지만 애플리케이션 엔지니어가 인프라 엔지니어처럼 최신 인프라 기술을 심도 있게 배우는

내일 기술 면접에 임한다면 오늘 읽어야 할 알고리즘과 데이터 구조 이야기! 요즘 좋은 IT 회사에 취업할 때 꼭 거쳐야 하는 관문으로 기술 면접과 코딩 테스트가 있습니다. 그런데 두 가지 관문 모두 알고리즘이나 데이터 구조와 관련된 지식을 묻습니다. 왜 그럴까요? 알고리즘과 데이터 구조는 개발자가 효율적인 프로그래밍을 하기 위한 기초 개념입니다. 즉, 회사에서도 알고리즘과 데이터 구조를 잘 아는 사람이 프로그래밍을 잘할 것으로 믿는 것입니다.

전 세계 데이터 과학자와 경쟁하면서 실력을 키우는 플랫폼 캐글! 캐글에서 활동하고 싶은 데이터 과학자를 위한 ‘얇지만 내공 있는 책’ 캐글은 전 세계 데이터 과학자가 모여 자신의 실력을 겨루고 상금과 명성을 얻는 경진 대회 플랫폼으로 알려져 있다. 그런데 캐글은 단순히 경진 대회만 열리는 공간이 아닙니다. 데이터 과학을 공부하는 공간, 다양한 기술과 지식을 공유하는 공간, 회사에 필요한 인재를 찾는 공간 등 경진 대회 이외에도 유용한 서비스가

현업의 운영 경험을 바탕으로 엄선한 쿠버네티스 입문 A~Z 현재 다양한 인프라 구축의 핵심 기술은 컨테이너입니다. 운영체제, 데이터베이스, 웹 서버 등 인프라 구축에 필요한 컨테이너 이미지 각각을 조합해 인프라 환경을 손쉽게 설정할 수 있습니다. 그런데 이러한 컨테이너 각각을 사용자가 수동으로 관리하려면 적지 않은 수고를 들여야 합니다. 쿠버네티스는 자동으로 컨테이너를 관리하는 여러 가지 도구 중 사실상 표준으로 인정받는 검증된 플랫폼입니다.

AI 기술은 너무 빠르게 발전하여 이 책을 보게 될 때면 이미 구식이 되었을지도 모릅니다! 하지만 걱정하지 마세요. 제너레이티브 AI를 장난감이 아닌 효과적인 도구로 만들고자 하는 사람이라면 이 책을 꼭 읽어야 합니다. 이 책은 앞으로 어떤 변화가 오더라도 AI를 최대한 활용할 수 있는 방법을 알려줍니다. 일반적인 자동화 및 스크립팅 도구를 사용하여 AI를 새로운 차원으로 끌어올리고, API를 통해 원시(그리고 강력한) GPT 모델에 액세스할

이 책은 독자를 React 초보자에서 숙련된 React 실무자로 안내하는 것을 목표로 합니다. 이 책은 초보자와 숙련된 개발자 모두 이 인기 있는 라이브러리의 핵심 개념인 JSX(JavaScript XML), 컴포넌트, state, hooks, events, form elements. 등을 마스터할 수 있도록 설계된 React 기본에 대한 종합적인 가이드입니다. 전반적으로 이 책은 경험 수준에 관계없이 React 애플리케이션을 구축하려는 모든

머신 러닝 알고리즘에서는 다음과 같은 많은 ML 알고리즘의 실제 구현을 살펴봅니다: Monte Carlo Stock Price Simulation Mean-Field Variational Inference를 이용한 이미지 노이즈 제거 Hidden Markov Model을 위한 EM 알고리즘 Imbalanced Learning, Active Learning and Ensemble 학습 Hyperparameter Tuning을 위한 Bayesian

[C#, 프로의 코딩]에서는 다음에 대해 안내합니다. 단위 테스트 및 테스트 중심 개발 레거시 .NET 코드베이스 리팩터링 클린 코드의 원칙 필수 백엔드 아키텍처 기술 LINQ 및 엔티티 프레임워크 코어로 데이터베이스 쿼리 및 조작하기 전 세계의 중요한 비즈니스 애플리케이션은 데스크톱, 클라우드 시스템, Windows 또는 Linux 서버에서 실행되는 다용도 C# 언어와 강력한 .NET 플랫폼으로 작성됩니다. C#의 전문가처럼 코딩을 사용하면