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대규모트래픽 분산처리를 위한 자바 서버개발 시즌3

1. introduce spring cloud
2. Message driven spring cloud stream with rabbitmq
3. API Gateway with spring cloud gateway
4. discovery pattern with eureka
5. API Client with ribbon / Feign Client
6. monitoring with micrometer
7. spring cloud config 



Flutter(AOS, IOS 앱제작)

- 구글에서 나온 flutter
- 안드로이드와 아이폰앱을 동시에 만들 수 있음
- Dart 기반

- (1) 환경구성 및 Hello World
- (3) Dart 기본 학습
- Flutter coolbook
- (3)기본 기능 앱만들기 (todoList, 계산기)
- (3)Flutter Firebase 등 응용 앱 만들 프로젝트 배포



이펙티브 자바 3/E 효과적으로 읽기

자바 6까지 다루던 이펙티브 자바 2판이 자바 7, 8, 9를 다루기 위해 3판으로 다시 돌아왔습니다.
그동안 객체 지향에 치중하던 자바에 새로 도입된 함수형 프로그래밍 요소도 자세히 알아봅니다.

  • 이펙티브 자바 Effective Java 3/E(http://www.yes24.com/24/Goods/65551284)를 읽으며 스터디를 진행합니다.
  • 자바 8, 9에서 새로 다룬 내용이 과연 무엇인지 비교 정리합니다.
  • 기존 2판에서 다루던 내용보다 3판에서 새로 다루는 내용에 많은 시간을 편성합니다.
  • 2명 씩 조를 나누고 돌아가면서 각 주차의 주제에 대해 공부 후 발표하는 식으로 진행합니다.
  • Java Enum 활용기(http://woowabros.github.io/tools/2017/07/10/java-enum-uses.html)와 같은 사례들을 찾아보고 정리하면 더 좋습니다.
  • 아래의 유튜브를 참고하며 진행합니다.


1주차 : 1장 들어가기, 2장 객체 생성과 파괴 읽기
2주차 : 3장 모든 객체의 공통 메서드 읽기, 4장 클래스와 인터페이스 읽기
3주차 : 5장 제네릭 읽기, 6장 열거 타입과 애너테이션 읽기
4주차 : 7장 람다와 스트림 읽기
5주차 : 중간 세미나
6주차 : 8장 메서드, 9장 일반적인 프로그래밍 원칙 읽기
7주차 : 10장 예외, 11장 동시성 읽기
8주차 : 12장 직렬화 읽기
9주차 : 회고



해외 개발 컨퍼런스 시청

해외 개발 관련 컨퍼런스를 유투브 등을 통해 함께 시청하고 토론 혹은 정보 공유




개발 실무 디자인 패턴

1~3 GoF 디자인패턴 이론

4~9 디자인 패턴 실습



제가 회사에서 파이썬으로 주식데이터를 수집하고 분석해서 모의로 과거 데이터를 테스트 하는 등의 일을 하고 있는데요, 이런 일들은 굉장히 절차지향적이다보니 객체 지향적으로 프로그래밍 하는데 어렵더라구요( 제가 못해서 ). 저랑 비슷한 고민을 할 분들과 함께 스터디를 해보면 어떨까 합니다.
언어를 파이썬으로 쓰기 때문에 크게 2개로 진행이 됩니다.
1. 책 https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=102151688&start=we 내용을 먼저 공부할 예정입니다. 공부 방식은 각자 챕터별로 내용을 정리하고 모여서 실습 내용을 따라하고 느낀 점을 공유하기. ( 4주 * 4단원 = 16~18단원 ) 4명 이상만 모이면, 1단원씩 해오기 입니다.
2. 몇 가지 데이터를 수집하고 모의로 주식을 거래하고 수익을 계산해보는 시뮬레이터를 리팩토링하기입니다. 같이 프로그래밍을 하면 좋겠지만, 그러기엔 한정된 시간에 많은 내용을 많이 작성하기 어려워서 이미 작성해놓은 코드를 리팩토링 하려고 합니다. 또한, 몇 가지 요구사항도 이미 여러번 필요했던 요구사항을 실제로 반영해보려 합니다.
2-1) finance.naver.com 등 웹에서 데이터를 수집하는 크롤러를 리팩토링 합니다.
2-2) 주식 혹은 ETF를 거래하는 로직을 리팩토링 합니다.
2-3) 사용자의 기능에 맞는 웹 페이지와 기능을 리팩토링 합니다. (차트 그리기 등..)
2-4) 과거 데이터에 기반해서 해당 로직을 평가하는 시뮬레이터를 리팩토링합니다.

스터디 설계 목적)
0 - 파이썬으로 객체지향적으로 프로그래밍을 공부해보자 ( Java 와는 또 다른 언어 설계로 새로이 공부해볼만한 영역이 많습니다. 신기한 접근법도 많구요 ) 주 언어가 파이썬이 아닌데, 파이썬을 좀 깊게 다뤄볼 기회가 아닐까요.
1 - GoF 의 Design Pattern 에 대해서 공부하면서 코드에 적용해보자.
2 - 간단한 프로그램에서 Enterprise Architecture Pattern 에서 다루었던 내용들을 적용할 수 있는 부분이 있을까를 같이 고민해봄
3 - 객체 지향 생활 체조 같은 내용들을 적용해보면서 코딩을 하거나 고칠 수 있을까?
4 - 금융권에서 다루는 데이터 방식이란 어떤 것일까? (저도 다 아는건 아니지만 제가 아는한 다 공유하려 합니다. 생각보다 별게 없습니다.. )" "두 가지 주제 중에 하나로 고민하려 했는데, 하나는 오픈소스 컨트리뷰트 도전하기 인데, 지난번에 스터디 리더를 하면서 뭔가 아주 명확하고 달성가능한 목표가 있어야 스터디를 운영하기 더 쉽다고 느껴서 목표를 굉장히 명확하게 잡으려고 노력했고, 오픈소스 컨트리뷰트 해보기 ( 번역이나 오탈자 말고 실제 버그 수정 )를 고민했으나, 당장 실력이 아직도 많이 부족한 것 같아 실력을 늘리는 스터디로 하려고 합니다.
리팩토링할 코드는 전부 제가 짰던 막장 코드이니 예는 얼마나 코드를 못 짜나?를 구경하면서 힐링할 목적으로 참가하셔도 좋겠습니다 와주셔서 많은 훈수질 부탁드립니다....


1. 목표
> 전통적인 OOP 개발 패턴을 이해하고 함수형 패러다임을 적용하여 실무에 즉각 응용할 수 있도록 한다.
* 개발자간의 의사소통 원할
* 재사용 및 유지보수성 증가

2. 커리큘럼
1. 실무에서 사용되는 디자인 패턴 공유.
2. Lambda식과 functional interface
3~7. 디자인패턴 소개, 활용, 람다식 적용
3. GoF - Creational
> * Factory Method
> * Abstract Factory
> * Builder
> * Prototype
> * Singleton

4. GoF - Structural1
> * Adapter(class)
> * Adapter(Object)
> * Bridge
> * Composite

5. GoF - Structural2 
> * Decorator
> * Facade
> * Flyweight
> * Proxy
> * Visitor (behavioral)

6. GoF - Behavioral1
> * Interpreter
> * Template Method
> * Chain of Responsibility
> * Command
> * Iterator

7. GoF - Behavioral2
> * Mediator
> * Memento
> * Observer
> * State
> * Strategy

8. 자주 사용되는 디자인 패턴 실습






Elastic Search

elastic search

1주차 : 일래스틱 스택 소개, 시작하기
2주차 : 유사도 검색
3주차 : 일래스틱서치 분석
5주차 : 데이터 분석
6주차 : 로그스태시를 활용한 데이터 파이프라인 구축
7주차 : 키바나를 활용한 데이터 시각화
8주차 : 일래스틱 엑스팩
9주차 : 일래스틱 스택 운영 환경에 적용하기

Elastic과 함께

참고도서, 구글링을 통해서 얻은 정보를 잘 정리해서 발표!! 검색하면 90%

1주차 : ElasticSearch 소개 및 설치
2주차 : Elastic 제품군 알아보기 & 사용하기
3주차 : ElasticSearch 개념 소개 [ Index, Mapping, search... ]
4주차 : ElastisSearch Query 심화1
5주차 : ElastisSearch Query 심화2
6주차 : Log 데이터를 활용한 기본 아키텍처 구현 및 실습
7주차 : Log 데이터를 활용한 심화 아키텍처 구현 및 실습
8주차 : 팀 사용기 + 활용방법 / 머신러닝을 활용한 이상징후 탐지

여유시간이 있을경우 진행하면 좋은 내용들
- 클러스터, 보안, 형태소분석

공식 문서 : https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
참고 도서 : http://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=8769630
번역글 : https://iju707.gitbooks.io/elasticsearch/content/




JPA

- 개요 : JPA에 대해 학습과 페어 프로그래밍을 통해 습득한다. (1주 학습, 1주 페어 프로그래밍)
- 진행
1~2주차 : JPA에 대한 기본 사용법
3~4주차 : 엔티티 및 연관관계 매핑
5주차 : 중간발표
6~7주차 : 영속성
8~9주차 : 스프링환경에서의 JPA



ReactiveX 누구냐 넌??

우리는 왜 ReactiveX를 배워야 할까요?
- 비동기 작업을 더욱 쉽게
- java 6,7 과 같이 Stream이 없는 경우 수많은 Operator들을 통한 데이터 변형
- 콜백 지옥 탈출
- back-pressure 지원
- 쓰레드 관리

단점을 따지면 ReactiveX는 상당히 급격한 러닝커브를 가지고 있어서 온전히 자신의 것으로 만들기에는 굉장한 노력이 따릅니다.
하지만 의외로 Rx는 러닝커브의 높은 꼭대기를 정복하지 않더라도 일부만 알아도 Rx를 적재적소에 활용할 수 있습니다.
심지어 Rx에서는 구독하는 방식대신에 `blockingXxx()`, `toBlocking()`를 통해서 우리가 익숙한 Pull 방식으로 데이터를 받을 수도 있습니다.
이 스터디에서는 Rx에 입문하고 반응형 프로그래밍의 세계에 한 발을 걸치는 것을 목표로 합니다.

스터디는 다음과 같이 진행합니다.
1. 페어 프로그래밍 (2, 3명)
2. 매 주마다 주제를 하나씩 정한다.
- 중간에 스터디를 빠져도 참여하는 데에 문제없을 정도의 주제
- ex. 'Rx를 통해서 콜백 지옥을 어떻게 피할 수 있을까?', 'blocking 형태로 작동하는 기존코드를 어떻게 리팩토링할까?'
3. 앞 한시간은 해당 주제에 대해서 공식문서나 관련 문서들을 통해서 학습하고 코드를 작성합니다.
4. 남은 한시간에 해당 주제에 대해서 서로의 의견을 공유하거나 작성한 코드가 있다면 코드 리뷰를 진행합니다.



클라우드 네이티브 자바

클라우드가 기본인 시대에 필요한 스프링 기술들을 습득해보자!

클라우드 네이티브 자바 책을 기본으로 진도를 나가고 스터디원은 주차별 맡은 분량을 발표한다.

1 클라우드 네이티브 애플리케이션 & 스프링부트
2 12요소 애플리케이션 설정 & 테스트 & 애플리케이션 마이그레이션
3 REST API
4 라우팅 & 엣지서비스
5 데이터관리 & 메시징
6 배치 처리와 태스크 & 데이터 통합
7 관측가능한시스템
8 서비스 브로커 & 지속적 전달


MSA를 위한 스프링 클라우드

-마이크로서비스 아키텍처 개념 학습
-일반적인 스프링 부트 웹 애플리케이션을 스프링 클라우드, 스프링 리액티브 기술을 활용해서 마이크로서비스로 만들어가는 과정 학습
-마이크로서비스 적용 시 신경 써야 할 로깅, 모니터링
-도커 컨테이너 기술을 활용해서 마이크로서비스와 데브옵스를 잘 조합하는 방법

1주차 마이크로서비스 관련 아키텍처 스타일
2주차 스프링 부트로 만드는 마이크로서비스
3주차 스프링 클라우드 컴포넌트를 활용한 마이크로서비스 확장
4주차 마이크로서비스 로깅 및 모니터링
5주차 Spring Cloud Netflix, Spring Cloud Gateway
6주차 도커 컨테이너와 마이크로서비스
7주차 메소스와 마라톤을 이용한 도커화된 마이크로서비스 확장
8주차 실습

학습교재
[스프링 5.0 마이크로서비스 2/e ](http://www.yes24.com/24/goods/58255540?scode=032&OzSrank=1)
[클라우드 네이티브 자바](http://www.yes24.com/24/goods/61788283?scode=032&OzSrank=8)" 일체형 APPLICATION에서 R&R의 MSA는 필수적인 패러다임입니다. MSA를 적용할 수 있도록 Zuul, Euraka, Ribbon, Hystrix, Gateway를 학습하여 실습까지 진행해봅니다.


SpringBoot with Spring

Spring+SpringBoot에서 사용하는 다양한 echo system 연동 모듈들에대한 밴치마크 및 데모
- spring+springboot에서 사용되는 redis(jedis, lettuce)나 db연동 connection pool(dbcp,bonecp, hikari) 등 외부와 연동하는 라이브러리들을 비교하고 실습하면서 어떤 경우 어떤 라이브러리가 적정 할지 논의 해본다.
1주차 - spring boot 기본 라이브러리 with spring 1
2주차 - spring boot 기본 라이브러리 with spring 2
3주차 - nosql관련 library benchmark
4주차 - 보안관련 library benchmark
5주차 - web 관련 library benchmark
6주차 - cache관련 library benchmark
7주차 - 통신관련 library benchmark
8주차 - 마무리스터디


ncloud를 기반으로 대용량 시스템 구축

aws를 기반으로 진행할 수 있는 대용량 시스템 구축과 배포 자동화를 적용한다.
ncloud 기반으로 스터디를 진행할 경우 nbp에서 ncloud를 무료로 사용할 수 있는 비용 지원이 가능하다.


aws 서비스들을 활용한 서버리스 서비스 만들기

각자의 계정을 활용하여 aws 실습을 바탕으로 서버리스 TODO 만들기. (aws 사용 비용이 들 수 있음.)
1주차 : api gateway, lambda, dynamoDB 에 대한 개요와 안내, lambda 에 사용할 언어 정하기. 추가로 api gateway와 통신할 로컬환경 무엇으로 할지 정하기.(postman/swagger)
2주차 : lambda 에 사용할 정해진 언어에 따른 개발환경 구축하기.
3주차 : 서비스에 대한 모델 및 필요 api 추출 및 api gateway 셑업 (TODO에 필요한 최소 api - 리스트 조회, 생성, 조회, 수정, 삭제)
4주차 : TODO 생성하기 lambda api 구현(dynamoDB create 까지.) 및 api gateway 연결
5주차 : list, one 조회 lambda api 구현 및 api gateway 연결
6주차 : update lambda api 구현 및 api gateway 연결
7주차 : delete lambda api 구현 및 api gateway 연결
8주차~9주차 : 토론?

상황에 따라 각 주차별로 시간이 매우 남을수도, 부족할수도 있으나 전반적인 aws 를 활용한 serverless 기초 개념을 실습을 통해 이해한다 생각하고 참여하시면 좋겠습니다.
추가로, 스터디 오픈과 함께 제가 참여중인 회사 게임이 오픈하는 이슈가 있으므로 ㅠㅠ, 모두 주체가 되어 참여해주시기 부탁드립니다..


하둡과 스파크(부제: 하둡 너는 누구니 ...?)

목표: 하둡에 대한 기본지식(아파치 하둡, 맵리듀스, HDFS, Yarn등) 및 하둡 에코시스템(Hive, Spark 등)에 대한 예제실행(?)
(업무중에 하둡에 있는 데이터를 Spark 를 이용해 처리해야 하는 경우가 았을 것 같은데 아파치 하둡 및 에코시스템에 대해서 아는게 없어서 ㅠ)
하둡 완벽가이드와 러닝 스파크를 훓어 볼 수 있는 기회가 되었으면 좋겠습니다.
1주차: 하둡이란? 하둡 완벽가이드 > 하둡 기초 파트 진행(첫주니까 .. 하둡에 대해서 훓어보기)
2주차: 하둡 완벽가이드 > 맵리리듀스 파트 진행 및 하둡 클러스터 설정 훓어보기 (설치도 해볼 수 있으면 베스트!)
3주차: 하둡 완벽가이드 > 하둡 에코시스템 1차 Hive (특히 HiveQL, 테이블부분!!)
4주차: 하둡 완벽가이드 > 하둡 에코시스템 2차 Spark (하둡 완벽가이드에 있는 부분으로 Spark 설치 및 예제 실행)
5주차: 중간 정검 및 회고
6주차: 여기서부터는 러닝 스파크 > 스파크 맛보기 및 RDD(?) 기초
7주차: 러닝스파크 > 키/값 페어로 작업, 데이터 불러오기/저장하기 등 데이터 다루는 방법 공부
8주차: 러닝스파크 > 스카프 SQL, 머신 러닝 파트 공부

스터디 주제 제시가 이번이 처음이라 이렇게 쓰면 되는지 모르겠습니다;;
회사에서 직접적으로 접하게 된 부분은 아니지만 빅데이터 관련해서 하둡과 스파크를 알게되어 이 기회에? 기초를 공부해보고자 해당 주제를 신청해봅니다. 다만 하둡을 1도 모르기때문에 진행이 된다면 어떻게 진행할 수 있을지 걱정이 좀 되긴합니다 !!


가장 빨리 만나는 코어 자바 9

스터디 목표 : “가장 빨리 만나는 코어 자바 9"" 책 스터디
스터디 개요 : 카이 호스트만의 “가장 빨리 만나는 코어 자바9”를 학습하여 자바를 한단계 더 깊게 이해한다.
스터디 준비물 : 가장 빨리 만나는 코어 자바9
스터디 진행 방식
1. 매주 2장 씩 책을 스터디 한 후 핵심내용을 정리 후 발표
2. 스터디를 진행한 장에 대해 실무에 적용가능한 예를 소개

스터디 회차별 진행 방식
1회차 : 1장 기본 프로그래밍 구조 
2장 객체 지향 프로그래밍 

2회차 : 3장 인터페이스와 람다 표현식 
4장 상속과 리플렉션 

3회차 : 5장 예외, 단정, 로깅 
6장 제네릭 프로그래밍 

4회차 : 7장 컬렉션 
8장 스트림 

5회차 : 9장 입출력 처리 
10장 병행 프로그래밍 

6회차 : 11장 애너테이션 
12장 날짜와 시간 API 

7회차 : 13장 국제화 
14장 컴파일링과 스크립팅 
15장 자바 플랫폼 모듈 시스템


DialogFlow를 이용한 챗봇 만들기

간단한 클라우드와 챗봇 프레임워크를 이용한 챗봇 프로그램 만들어보기
도서: 누구나 쉽게 배우는 챗봇 서비스/박경호 지음

1장. ES6 자바스크립트 - 도구1
2장. 폴리머 - 도구2
3장. 파이어베이스 - 도구3
4장. DialogFlow - 도구4
5장. 채팅 서비스 만들기 - 실전1
6장. 메신저 챗봇 만들기 - 실전2
7장. 외국인을 위한 맵 봇 만들기 - 실전3
8장. 오디오 신시사이저 봇 만들기 - 실전4
9장. 클로바(Clova)로 코인봇 만들기 - 실전5

장별로 주차 진행


서버 개발자가 배우는 리액트

서버 개발자가 프론트엔드를 배우기는 싶지 않습니다.
사실 특별한 이유가 없으면 배우지 않게 되는데요. 그렇기 때문에 점점 더 프론트엔드와 멀어지게 되는거 같습니다.
그래서 스터디를 통해 프론트엔드 기술을 공부하면 좀 더 지속적으로 학습할 수 있을거 같아서 제안을 드립니다.

진행 내용은 아래와 같습니다.
* React란 무엇인가?
* JSX
* React 컴포넌트의 상태 객체
* React 컴포넌트 라이프사이클 이벤트
* Webpack 빌드 도구
* React Routing
* Redux를 이용한 데이터 다루기

저도 리액트를 잘 모르기 때문에 주차별 진행 내용은 달라질 수 있을거 같습니다.

서버 개발자이지만 프론트엔드 기술을 배워보고 싶은 사람이나 자바스크립트를 배워보고 싶은 사람이 참여하면 좋을거 같습니다.

사실 저도 하나도 몰라서... 서로 도와가며 프론트엔드 기술을 배워보면 좋을거 같습니다.


Node.js / Vue.js

[자바스크립트로 서버와 클라이언트 구축하기] 책을 참고하여 자바스크립트로 서버부터 클라이언트까지 구축해보는 내용입니다.

A부터 Z까지 JS로 구현한다면 어떨까요.

책은 채팅프로그램과 쇼핑몰 구축이지만 협의하여 다른 프로젝트를 진행하는 것도 좋습니다.

1주차 - 필수문법 / 2주차 - node.js / 3주차 - nuxt.js / 4주차 - vue.js / 5주차~ 실습 제가 자바스크립트 주제를 냈지만 자바에 관한 실무에 도움되는 스터디 주제가 있다면 참여하고 싶습니다...


일렉트론을 이용하여 PC 어플리케이션 만들기

1. 일렉트론 기술 개요
2. 개발환경 구축
3. Quick Start를 통해 빠르게 실행해보기
4. main/ renderer 프로세스 이해하기
5. 일렉트론 앱의 실행 및 배포개념
6. 일렉트론 모듈 이해하기
7. 프로세스 필수모듈 익히기
8. 실전 앱 만들기 (1)
9. 실전 앱 만들기 (2)


Every weeks, Every topic

#### 해당 조건에 동의하는 분

- 스터디의 대 주제를 정하지 않음으로써 발표에 대한 부담을 줄이고싶으신 분!
- 빠른 로테이션으로 매 회 여러 다양한 주제로 현장의 목소리와 상황을 실시간으로 접하고 토론을 하고 싶으신 분!
- 개 ~ 세바시 하고 싶으신분!
- 스터디는 좋지만 과제는 싫으신 분!
- 스터디 과제를 안해서 죄책감을 느끼고싶지 않으신분!
- 마음만은 업무보다 스터디에 열중하고싶으신 분!
- 개발자들과 친해지며 인맥 인프라를 만들고싶으신분!
- SI회사에서 복붙에 익숙하지만 성장하고싶으신 분!
- 혼자만 좀 더 나은 코드 성장을 외치는 분위기에 외로우신분!

#### 함께 나눌 내용.

- 함께 책 읽고 함께 나누고 싶은 내용 발표하기

- 빠르게 변화하는 IT 환경 및 개발환경에서 다양한 개발관련 이슈를 세바시 형식으로 발표하고 토론 ( 기술관련 책, 뉴스,  효율적 개발 방법, 장애 대응, 개발 Tools, 멤버들의 회사 이슈와 토픽 공유 등...) 

- edwith 코드 리뷰, 멤버간 코드리뷰 *

형식 : 매 회차에 3~5 인(or 팀)이 15~20분 할당되어 "세바시" 형식으로 자유롭게 발표하고 토론해본다. 



코드 실습만으로 딥러닝을.

교제 : https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101
딥러닝을 실제 동작하는 코드를 가지고 실행시켜보며 감을 잡습니다.
코드는 이미 있습니다. 실행된 결과도 이미 있습니다.
따로 준비해 오실 필요 없고, 오셔서 실행시키면서 이해하면 됩니다.
코드를 붙복하셔도 되고, 코드와 실행결과를 눈으로만 보셔도 되고, 타이핑 하셔도 됩니다. 딴거 하셔도 됩니다.
실습 중에 관련 딥러닝에 대한 내용은 리더가 설명해 드립니다. 딥러닝 코드도 설명해 드립니다. 스터디 초기 실습 들어가기 전에 딥러닝 전반에 대해서도 설명 드립니다.
실행 환경은 Azure 주피터 노트북니다. 개인 노트북 사양 후져도 관계없습니다.

이론 보다는 코드를 통해서 이해해 갑니다.



Introduction to Big Data & Spark

## 학습목표
(스터디 그룹원의 의견에 따라 스터디 목표는 수정될 수 있습니다)
- Big data 처리의 기초 학습
* Distributed Computing, Map/Reduce가 어떻게 여러 하드웨어에 연산을 분산하는지
- Resilient Distributed Dataset (RDD)
* RDD 생성과 RDD 를 사용한 데이터 변환방법
- Spark 기본적 개념과 처리
- (옵션) 실제 데이터로 spark를 사용해 K-means clustering구현

## 진행
- 매주 스터디를 마친 뒤 함께 회고하며 스터디과정을 점진적으로 개선해나갑니다.
- 각 주차에 해당하는 주제에 맞게 돌아가며 발제를 진행합니다. (개인 발제 x, 팀별 발제 x)
- 모든 스터디원은 사전학습을 진행 후 사전학습내용을 공유합니다.
- 해당 주차 학습내용에 맞는 실습을 진행하려고 노력합니다.
1. 모든 스터디원 - 사전학습 문장(사전학습 후 공유하고 싶은 문장이나 같이 이야기해보고 싶은 질문) 3개 사전 공유
2. 사전학습 문장 왜 선택했는지 이야기나누어보기 / 사전학습 문장 중 이번시간에 이야기할 것 1개 투표하기
3. 팀별 발제 진행
4. 마무리 회고 및 다음 스터디 주차 세부 목표 정하기

## 주차별 계획
1주차 - Introduction to Big Data 1
2주차 - Introduction to Big Data 2
3주차 - Big Data Essentials: HDFS, MapReduce and Spark RDD 1
4주차 - Big Data Essentials: HDFS, MapReduce and Spark RDD 2
5주차 - Big Data Analysis with Scala and Spark 1
6주차 - 앞선 스터디 내용 총 정리하기
7주차 - Big Data Analysis with Scala and Spark 2
8주차 - Big Data Analysis with Scala and Spark 3
9주차 - Big Data Analysis with Scala and Spark 4 & 회고


## 참고자료
*모든 자료를 보지 않습니다. 스터디 목표에 따라 일부만 참고하여 진행합니다*
### 동영상 강의& 실습문제
- [Introduction to Big Data](https://www.coursera.org/learn/big-data-introduction)
- [Big Data Analysis with Scala and Spark](https://www.coursera.org/learn/scala-spark-big-data#)
- [Big Data Essentials: HDFS, MapReduce and Spark RDD](https://www.coursera.org/learn/big-data-essentials)
- [Big Data Analysis: Hive, Spark SQL, DataFrames and GraphFrames](https://www.coursera.org/learn/big-data-analysis)

### 도서
- 책 - 9가지 사례로 익히는 고급 스파크 분석
- 책 - 쉽게 배워서 빨리 써먹는 스칼라 프로그래밍 (케이 호프만 저)
- 책 - 스파크를 다루는 기술(Spark in Action)


spring과 함께 kafka 탐험하기

# 학습 목표
- Kafka 의 기본 구조 이해
- Spring 에서 Kafka 잘 사용하는 방법 익히기

# 참고 자료
- https://kafka.apache.org/
- https://spring.io/projects/spring-kafka

# 주차별 진행 내용
1. Kafka 개요 파악 - https://kafka.apache.org/intro
2. Kafka 설치 및 구성 - https://kafka.apache.org/quickstart
3. Kafka producer
4. Kafka consumer
5. Kafka 내부 매커니즘
6. Spring-kafka 사용해보기 - https://spring.io/projects/spring-kafka
7. Kafka use case 탐구 - https://kafka.apache.org/uses
8. Kafka 관리
9. Kafka 모니터링" 이번에는 업무와 연관되고 직접적으로 도움이 될 주제를 공부해보고 싶습니다.


도메인 주도 설계 구현 책 읽기 스터디

개요
- DDD에 대해 이해하고 실무에서 구현 할 수 있는 방법에 대해 익혀보자.

주차별 진행 내용
- 총 15장인 책을 주차별로 2장씩 읽고, 의견 공유

진행방법
- 다같이 미리 읽어 오고, 주차별 진행자를 정해 해당 주차의 주제에 대해 공유하고 토론한다



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