* 리디에서 CTO가 하는 일 [https://speakerdeck.com/ridi/ridieseo-ctoga-haneun-il] * 리디북스에서 7년간 근무하신 CTO께서 '조직'에 대한 자신의 견해에 대해서 발표하신 슬라이드 * 이 슬라이드를 기준으로 누군가 리디북스가 좋은 직장인지는 물어본다면 저도 안 다녀봐서 모르겠지만, 좋은 조직이냐 묻는다면 최소한 나쁜 조직이 될 확률은 아주 희박하다고 말씀드릴 수 있을 듯 * Spring

JVM * Calling Kotlin from Java: start using Kotlin today [https://proandroiddev.com/calling-kotlin-from-java-start-using-kotlin-today-7908055bfbb5] * Java에서 Kotlin 코드를 어떻게 사용하는지 소개하는 가벼운 튜토리얼 기사 * 기존의 코드가 Java로 되어있는데, 거기에 Kotlin을 끼얹고 싶다면 이 기사를 참고해서 master 브랜치가 아닌 곳에서 서서히 시작해 보면 좋을 듯! * Java Developers: var Is Your Friend [https://todd.

JVM * 10 Excellent Ways to Secure Your Spring Boot Application [https://developer.okta.com/blog/2018/07/30/10-ways-to-secure-spring-boot] * 이 기사는 Spring Boot를 사용해서 응용 프로그램을 작성할 때 안전을 위해서 신경써야 할 것들을 단계별로 알려줌 * 지금 Spring Boot를 사용한다면 읽고 코드를 점검해보는 기회를 가져볼까요? * What Comes After JDK 8? [https:

JVM * Learning linear algebra with Scala [https://medium.com/quick-code/learning-linear-algebra-with-scala-afa1f2fd76d4] * Scala를 사용해서 선형대수의 수식을 시각적으로 표현하고 해석하는 방법을 소개하는 YouTube 재생 목록 및 간단한 예제를 제공! * Spring Boot, migrating to functional [https://blog.frankel.ch/spring-boot-migrating-functional/] * Spring Boot를 Kotlin을 사용해서 functional 형태로 변경하는 방법을 소개하는 기사 * EXECUTE KOTLIN SCRIPTS

JVM * Shared State in Functional Programming [https://typelevel.org/blog/2018/06/07/shared-state-in-fp.html] * Functional Programming을 처음 접할 때 겪게되는 '상태 공유'에 대한 적절한 방법을 Scala를 사용해서 소개하는 기사 * Why Scala? [https://blog.softwaremill.com/why-scala-a6ac8c98c541] * Scala를 공부하고 학습하는 몇가지 이유에 대해서 '누군가'와

Python * Computability, Complexity, & Algorithms Part 1 [http://kldavenport.com/algorithm-complexity-part-1/] * 이 기사는 computability theory(계산 가능성)의 중요한 개념을 다루고, 효율적인 알고리즘을 설계하는 기술을 파이썬(Python)을 사용해서 설명. * E-Commerce for Django Developers (with Wagtail Tutorial) [https://snipcart.com/blog/django-ecommerce-tutorial-wagtail-cms] * Django를 사용해서 E-Commerce 사이트를 만들어보는 튜로리얼 기사 * A

Python * Basic Statistics in Python: Descriptive Statistics [https://www.dataquest.io/blog/basic-statistics-with-python-descriptive-statistics/] * Python을 사용해서 통계, 그 중에서도 '설명 통계'(우리가 신속하게 개요를 얻을 수 있도록 데이터를 요약하거나 표시하는 데 사용)에 대해서 자세히 소개하는 기사 * Python Histogram Plotting: NumPy, Matplotlib, Pandas & Seaborn [https://realpython.com/python-histograms/

* 백엔드 개발자를 꿈꾸는 학생개발자에게 [https://d2.naver.com/news/3435170] * 백엔드를 꿈꾼다면 이 기사는 많은 도움이 될 거라 생각하니 꼭 읽어보자! * 최근의 UX 인터페이스에 사용되는 아이디어의 정리 [https://coliss.com/articles/build-websites/operation/work/creative-ux-design-concepts.html] * UX관련 아이디어를 정리한 글인데, 이 글의 UX도 엄청나게 편리! * 내용도 좋고, 방법도 좋으니 꼭

Python * A Simple Tutorial on How to document your Python Project using Sphinx and Rinohtype [https://medium.com/@richyap_13562/a-simple-tutorial-on-how-to-document-your-python-project-using-sphinx-and-rinohtype-177c22a15b5b] * Python 프로젝트를 진행할 때 문서화가 걱정이라면 이 기사를 참고해보자! * 꼭 Python이 아니더라도 일반적으로 문서화가 필요한 프로젝트에도 추천! * How to make an iterator in Python [http://treyhunner.com/2018/06/

Python * Decorators [https://pythonbasics.org/Decorators/] * Python의 Decorators를 소개하는 튜토리얼 기사 * Make ALL Your Django Forms Better [https://www.caktusgroup.com/blog/2018/06/18/make-all-your-django-forms-better/] * Django의 Form을 효율적으로 사용하는 방법을 소개하는 기사 * The Right Way™ to do Serverless in Python [https://read.iopipe.com/the-right-way-to-do-serverless-in-python-e99535574454] * Python에서 Serverless를 구현 할

Python * Getting started with Elasticsearch in Python [http://blog.adnansiddiqi.me/getting-started-with-elasticsearch-in-python/] * Python에서 Elasticsearch을 사용하는 방법을 소개하는 기사 * Clean architectures in Python: a step-by-step example [http://blog.thedigitalcatonline.com/blog/2016/11/14/clean-architectures-in-python-a-step-by-step-example/] * Clean architectures를 Python에 적용하는 방법을 소개하는 기사 * Getting started with Apache Kafka in Python [http://blog.

Python * Python Sets and Set Theory [https://towardsdatascience.com/python-sets-and-set-theory-2ace093d1607] * Python의 Sets을 사용해서 Set Theory의 관계를 다루고 있는 기사 * 101 Pandas Exercises for Data Analysis [https://www.machinelearningplus.com/python/101-pandas-exercises-python/] * 데이터를 다루는데 많이 사용되는 Pandas의 대부분의 사용법을 소개하는 튜토리얼 기사 * Building A Real-Time iOS Chat Application With Django [http:

Python * Building Modern Applications with Django and Vue.js [https://auth0.com/blog/building-modern-applications-with-django-and-vuejs/] * Django, Django REST Framework와 Vue.js를 사용하여 REST API 서버와 Vue.js 프론트 엔드를 구성하는 튜토리얼 기사 * Axios, JwT 인증을 사용하고 있기 때문에 Django를 사용해서 가벼운 프로젝트를 시작하고 계시다면 꼭 읽어보시길 추천합! * Basic data analysis on

Python * 7 Ways to Create Sequences in Python [https://code.camdenreslink.com/dev/7-ways-to-create-sequences-in-python/] * Python으로 Sequence를 만드는 거의(?) 모든 방법을 설명하는 기사 * 짧은 코드를 사용해서 설명하고 있기 때문에 손쉽게 비교하면서 읽을 수 있어서 추천! * Python 3's f-Strings: An Improved String Formatting Syntax (Guide) [https://realpython.com/python-f-strings/] * Python

* [NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유 [https://www.slideshare.net/ssuser380e9c/ndc18-95524337] * 로그 시스템을 구축해야 하는 개발자분들에게 강력하게 추천드리는 기사 * 채용, 조금 더 잘하기 위한 몇 가지 제안 [https://www.slideshare.net/herenasoo/2018-86722782] * 이 정도 수준이라면 아주 잘할 수 있을 듯 * 가족 같은

Python * The other (great) benefit of Python type annotations [https://medium.com/@shamir.stav_83310/the-other-great-benefit-of-python-type-annotations-896c7d077c6b] * Type annotation을 활용하여, 코드를 '문서화' 시키는 방법에 대한 이점을 소개하는 기사 * 그럼에도 불구하고 나는 기존의 사용 습관 때문에 생각만큼 잘 사용하지 못하고 있는데, IDE의 플러그인이나 Lint의 도움을 받아볼까 고민중! * Django: Many to

Python * Getting started with Python testing [https://mattjegan.com/Getting-started-with-Python-testing/] * Python으로 TDD를 접하고자 한다면 이 기사로 시작해보면 좋습니다! * 짧고, 쉽고, 곧바로 적용 가능한 수준의 튜토리얼 입니다. 이제 시간을 '만들어' 볼까요? * Testing Django with pytest: debugging a teardown failure [https://tech.coffeemeetsbagel.com/testing-django-with-pytest-debugging-a-teardown-failure-acfa4103aa67] * Django에서 발생한 에러를 수정하기 위한

Python * Running Keras models on iOS with CoreML [https://www.pyimagesearch.com/2018/04/23/running-keras-models-on-ios-with-coreml/] * Keras의 학습 모델을 Apple의 CoreML에 적용하여 iOS 응용 프로그램에 배포하는 방법을 소개하고 있음 * Python의 머신 러닝 라이브러리를 다양한 곳에 활용 하고 싶은 분들에게 강추하는 기사 * How to create a 2D game with Python and

Python * Extending Python with Assembly [https://p403n1x87.github.io/python/assembly/2018/03/23/asm_python.html] * Python에서 Assembly를 사용하고 싶으셨다면(왜죠?...?!) 이 기사를 참고해보세요! * Build an Instagram “Pin” Effect in Python with Dlib [https://www.makeartwithpython.com/blog/instagram-pin-effect-in-python/] * Instagram의 “Pin” 효과를 Python으로 구현하는 방법을 소개하는 튜토리얼 기사 Mobile

* GitPitch Presentation Service [https://gitpitch.com/] * Git을 사용해서 발표자료를 만들고 싶다면 이 서비스를 주목해보자! * 깃허브(GitHub)로 취업하기 [https://sujinlee.me/professional-github/] * Github을 관리하는 방법이 궁금하다면 이 기사를 참고해보자! * InfluxDB + Grafana Deep Learning Machine Monitoring Dashboard [https://medium.com/@jjeaby/influxdb-grafana-%EB%A5%BC-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%