JD의 블로그

Docker Docker는 인프라에서 애플리케이션을 분리하고 인프라를 관리형 애플리케이션처럼 처리할 수 있게 해준다. 코드를 더욱 빠르게 출시, 테스트, 배포하고 코드 작성과 실행 주기를 단축하는데 도움이 된다. Docker 기본 hello world 컨테이너를 실행한다. docker run hello-world 실행된 컨테이너는 Hello from Docker! 을 반환한다. 처음 hello world 컨테이너를 실행하면 Docker 데몬이 hello-world 이미지를 검색한다, 그러나 로컬에서 이미지를 찾지 못했기 때문에, Docker Hub라는 공개 레지스트리에서 이미지를 가져온 후, 가져온 이미지에서 컨테이너를 생성하고, 컨테이너를 실행한다. 다음 명령어로, 가져온 컨테이너 이미지를 확인할 수 ..

기본 자료형 불리언 bool 문자열 string 정수 int, int8, int16, int32(rune), int64 uint, uint8(byte), uint16, uint32, uint64, uintptr 실수 float32, float64 복소수 complex64, complex128 구조체(Structs) 필드(데이터)들의 조합 type 선언으로 struct의 이름을 지정할 수 있다. package main import "fmt" type Vertex struct { X int Y int } func main() { fmt.Println(Vertex{1,2}) } 구조체 리터럴(Struct Literals) : 필드와 값을 나열해서 구조체를 새로 할당하는 방법 import "fmt" type V..

이 글은 "구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학"의 내용을 정리한 것입니다. 데이터 분석의 주요 목적은 데이터 분석의 결과를 통해 의사 결정을 내리는 데 도움을 주는 것입니다. 예를 들어, 자동차에는 주행거리계가 붙어 있는데 이는 중고 자동차 구매를 할 때, 오일을 교환할 때가 됐는지 등을 판단할 때 활용됩니다. 하지만, 만약에 사고로 인해 보험회사에서 주행거리계를 통한 분석을 하려고 할 때 주행거리계가 정확하다는 것을 어떻게 판단할 수 있을까요? 임의 조작의 가능성은 없는 것일까요? 즉, 여러 당사자가 관여할 때마다 데이터 감사 가능성은 중요하며 데이터가 검증되지 않았을 때에는 시장에서 실패하게 되고, 최적의 의사 결정을 내릴 수 없으며 당사자는 시장의 반응과 모니터링에만 의존해야합니다. 또한 데이터 ..

이는 구글 클라우드 플랫폼상의 데이터과학에 있는 내용을 학습하고 정리한 내용을 올리기 위한 글입니다. 이 책은 서버리스 방식으로 데이터를 입수하는 것부터 데이터 탐색, 대시보드, 관계형 데이터베이스 및 데이터 스트리밍으로 머신 러닝 모델을 학습시켜 운영하는 것에 이르는 모든 방법을 다루며, 데이터 기반 서비스의 모든 측면을 다룹니다. 공식 깃허브는 여기를 참고하길 바랍니다. 1. 데이터에 기반을 둔 의사 결정 2. 클라우드에 데이터 입수 항공사 정시 도착 데이터 데이터를 한곳에 저장하지 않는 이유 데이터 입수 월주기로 다운로드 스케줄링 3. 혁신적인 대시보드 생성 대시보드로 모델 설명 대시보드를 먼저 만들어야 하는 이유 정확성, 정직성 및 좋은 설계 구글 클라우드 SQL에 데이터 탑재 구글 클라우드 SQ..

고랭(Golang)을 배워야지 배워야지 하다가, 이제 하나씩 정리해보려고 한다. 패키지 (Package) 모든 Go 프로그램은 패키지로 구성되어 있다. 패키지 이름은 디렉토리 경로의 마지막 이름을 사용하는 것이 규칙이다. path/filepath => package filepath 익스포트(Exported names) 패키지를 import하면 외부로 메서드나 변수 상수 등에 접근할 수 있다. 대문자로 시작하면 패키지를 사용할 수 있는 장소에 접근할 수 있는 exported name이 된다. 즉, 소문자로 입력하게 되면 에러가 난다. (ex math.Pi (O), math.pi (X) ) 에러 : cannot refer to undepxed name math.pi 함수(Function) C, C++, Ja..

Professional Cloud Architect 후기 작년 스터디 잼을 진행하면서 구글 클라우드를 처음 사용하였는데, 그때는 다양한 제품을 체험해보면서 신기해하는 것에 그치는 정도였습니다. 저는 데이터 엔지니어를 목표로 공부해왔으나, 작년 Google Cloud Summit '19에 참가하면서 클라우드 기술의 가능성과 데이터 처리 및 분석과 관련하여 구글 클라우드가 가진 기술에 매료되었습니다. 그때 처음으로 이동민님과 얘기하며 클라우드로 방향을 선회했던 것 같습니다. ML과 AI가 최근 가장 핫한 분야긴 하지만, 제가 생각하기에 클라우드도 IT 업계에서 그에 못지 않은 임팩트를 가지고 있으며 시장에서 가장 중요한 기술 중 하나라고 느꼈습니다. 그렇기 때문에 저는 제가 가진 ML 지식과 GCP를 공부한..