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@RequestBody 파싱이 안되고 Null로 나올때 원인 첫 번째 글자가 소문자고 두 번째 글자가 대문자라서 발생하는 문제 테스트 과정 댓글 기능을 개발하면서 부모댓글ID명을 pCommentId로 지정했다. { "pCommentId" : "12345678" } 로 ajax에 담아서 전달을 했는데!!!!!!! 컨트롤러에서 전달받지 못하는 현상이 발생했다. @Data @NoArgsConstructor public static class CommentModel { String pCommentID; } @Data를 사용해서 getter, setter를 만들어줬음에도 찾지 못하고 있었다. 한참을 찾아보니 첫글자가 소문자이고 바로 다음글자가 대문자인 경우에는 Jaskson에서 setPCommentId(), getPCommentId()을 찾는 게 아니라 setpCom.. 2024. 3. 4.
프로그래머스_LV1_달리기 경주(풀이 및 시간초과 해결하기) 오랜만에 돌아온 JAVA 알고리즘 문제풀이 갑자기 JAVA를 하는 이유는 사내 알고리즘대회에 어쩌다 보니 나가게 되어서 강제로 공부를 시작하게 되었다... 작년에 이직한 이후로 처음이니까 거의 1년 만에 해보니까 LV1도 쉽지않ㄷ ㅏ......⭐️ 나 이렇게 못했었나....👉 문제 링크 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr간단하게 문제를 설명하면 players 배열을 순서를 재배치하는데 callings 배열에서 불린 이름이 players 배열에서 앞뒤로 순서가 바뀌게 정렬하면 된다.1. 순수 배열로만 풀기public static String[] Ar.. 2023. 9. 11.
[ADsP] 제 37회 ADsP 합격후기_직장인,비전공자 무사히 합격하고 쓰러 온 후기 지난주에 합격인 거 알았지만 바쁘다 바빠 현생을 살아가느라 후기 쓰는 거 까먹었다 👉 베이스 회사에서 데이터분석 쪽 일을 시작하게 되었고 어딘가에 쓸모 있지 않을까 해서 도전 웹개발 5년차로 SQL은 어느 정도 작성 가능하고 통계 쪽은 아는 게 없는 비전공자 아닌 비전공자 R은 하나도 모르는데 코딩할줄 알면 솔직히 눈치로 몇 개는 맞출 수 있다. 👉 준비 기간 생각보다 너무 잘 본 내 점수에 실망했다 머리 아깝게 넘 열심히 한 듯 직장인 퇴근하고 기준으로 이주잡고 시작했으나... 늘 그렇듯...이주전에는 술약속도 가고 놀았고... 일주일 동안 빡세게 퇴근하자마자 카페 가서 거의 공부만 했다...라고 당당하지 않게 말해본다. 회사에 유난 떠는 거 싫어서 점심시간에는 공부 안 .. 2023. 6. 19.
ADsP 기출문제 및 요약 모음_2023 1. 요약 2. 15~22회 기출문제 3. 21~35회 단답형 4. 기출모의 5. 36회 기출복원 ⭐️ 문제 풀어보기 https://quizlet.com/de/377992872/adsp-part3-flash-cards/ 2023. 5. 16.
[ADsP 요약] 1과목_데이터의 이해_데이터 사이언스와 전력 인사이트(3) ✔️ 빅데이터 분석과 전략 인사이트 단순히 빅데이터에 포커스를 두지 말고 분석을 통해 가치를 만드는 것에 집중 핵심적인 비즈니스 이슈에 집중하여 데이터를 분석하고 차별적인 전략으로 기업을 운영 ✔️ 산업별 분석 애플리케이션 1) 금융 서비스 : 신용점수 산정, 사기 탐지, 가격 책정, 프로그램트레이딩, 클레임분석, 고객 수익성분석 2) 소매업 : 판촉, 매대 관리, 수요 예측, 재고 보충 3) 제조업 : 공급사슬 최적화, 수요 예측, 재고보충, 보증서 분석, 맞춤형 상품 개발 4) 운송업 : 일정관리, 노선 배정 5) 헬스케어 : 약품 거래, 예비 진단 6) 병원 : 가격책정, 고객 로열티 7) 에너지 : 트레이딩, 공급/수요 예측 8) 커뮤니케이션 : 가격 계획 최적화, 고객 보유, 수요 옟측, 생산능.. 2023. 4. 25.
[ADsP 요약] 1과목_데이터의 이해_데이터의 가치와 미래(2) ✔️ 빅데이터의 정의 [가트너 그룹(Gartner Group)의 더그 래니(Doug Laney)의 3V] ⭐️ 양(Volume) 👉 규모 ⭐️ 다양성(Variety) 👉 형태(데이터 유형과 소스) ⭐️ 속도(Volume) 👉 데이터 수집과 처리 속도 ➕ ⭐️ 가치(Value) / 진실성(Veracity) / 정확성(Validity) / 휘발성(Volatility) - 3V에 가치를 추가하면 4V, 나머지를 추가하면 7V 정의의 범주의 변화 데이터의 변화(3V) -> 기술의 변화(데이터 처리 기술, 클라우드 컴퓨팅 활용) -> 인재, 조직 변화(Data Scientist 같은 새로운 인재 필요) 출현 배경 축적한 고객 데이터를 바탕으로 숨어있는 가치발굴, 아키텍처 및 통계 도구들의 발전, 관련 기술의 발달.. 2023. 4. 23.
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