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Dahyun Chung ✨ edited this page May 10, 2020
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6 revisions
- flask 활용법
- python 가상환경 세팅
- AWS Elastic Beanstalk, AWS Route53 이용한 웹앱 배포
- Heroku CLI를 통한 웹앱 배포
- D3.js를 이용한 그래프 제작
- Open Graph, Meta data 태그를 이용한 컨텐츠 요약 정보 제공
- 깃헙 위키 페이지, 칸반 활용법
- 노션 협업 페이지 활용
- API 사용 허가 요청 및 원본 데이터로서 활용
- 객체 지향 프로그래밍 개념
- 기록을 상세히 남기지 못한 부분이 아쉽다
- 실시간으로 개발일지를 남기지 못한 점
- 기록할 수 있는 세팅을 미리 하지 못한 점
- 기록에 대한 역할 분담이 미리 되지 못한 점
- 세부적인 스케쥴이 정해지지 않은 점
- 본격적으로 코드 리뷰하지 못한 부분이 아쉽다
- 설계도를 그리지 않고 공사부터 들어간 점이 좋은 점도 있었고, 아쉬운 점도 있었다.
- 한 달이라는 주어진 시간 안에서 처음부터 만들고자 하는 목적이 명확한 서비스에 집중하고, 세 명의 개발 방향이 흔들리지 않았던 점이 좋았다.
- 세 명 모두 우유부단 해지지 않고, 장애물을 만나면 해결 방법부터 찾는 태도가 좋았다.
- 스케쥴 굉장히 탄력적으로 잘 운영했다 생각함. (주차별 진도 지킴)
- 새로 배운 technical finding에 대해서 배운 점을 공유하는 시간이 부족했다.
- 하나의 완전한 서비스를 만들고, 배포까지 했다는 점에서 굉장히 뿌듯하고 성취감이 기대 이상이었다.
- 모두가 어려운 코로나19 시기에, 도움이 되는 서비스를 기획했다는 점이 뿌듯하다.
- 장보기는 전통적으로 여성에게 전담되어 왔다. 여성 개발자가 늘어나면, 해결할 수 있는 사회적 이슈가 더 많지 않을까? 장보기에 대한 장벽을 낮추는 서비스를 만들 수 있었다.
- 친한 사람 세 명이서 프로젝트를 처음 해봐서 재밌었다.
- 기획한 아이디어가 실제 개발을 거쳐 배포까지 이어진 건 처음이라 재밌었다. 확실한 업무 분담, 내가 디자인 안한 것..
- 실무처럼 내가 맡은 부분만 열심히 만들어서 조립 한 기분이라 좋았다. → 실제 개발자 같은 기분!
- 밤 안 새고 일정에 맞춰서 진행된 게 너무 좋다.
- 한국식품유통공사 데이터 담당 직원의 연휴엔 당일 데이터가 없어서 느려집니다..
- CRUD 기능이 없는 점
- 유저 기능을 붙이면 즐찾 기능도 추가할 수 있었을 것.
- 데이터 탐색, 분석으로까지 이어질 수 있는 기능을 만들고 싶었는데
- 데이터 자체의 양이 분석 할 수 있는 양이 아니었고
- 시간이 부족했다.
- 자연어 처리 부족
- 실제 쇼핑몰에서 사용하는 검색어 대체 로직
- 쿠팡 데이터 못 가져온 거.. → 쿠팡이 aws 서버를 쓰는 웹의 접근은 막는다?
- 장고 못 써본 것
- 리액트 못 써본 것
- 플라스크와 같이 쓰자니 애매해져서..
- 어느 걸 메인으로 두고 갈거냐 하는 문제
- 어떤 과일을 골라야 좋은 과일일까?
- 위키식으로 상세페이지에 한줄씩 추가
- 유저 즐찾 기능
- 지금 많이 검색하는 농수산물 (인기검색어)
- 데이터 검색어 로직 개선
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달래
치면 비슷한 채소류가 나오도록 - 없는 검색어 들어오면 비슷한 종류 추천해주는 로직
- 오탈자 수정 기능
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