엘리스그룹이 지난 27일 서울 성수에 위치한 오프라인 교육 플랫폼 엘리스랩 서울센터에서 개발 초심자를 대상으로 한 ‘원데이 부트캠프’를 운영했다. 정보가 부족한 상태에서 몇 달간 진행되는 부트캠프에 참여하는 것이 망설여진다는 의견을 반영해 엘리스그룹은 오프라인 교육 공간에서 하루 동안 부트캠프 방식으로 개발을 배워보는 ‘원데이 부트캠프’를 마련했다. 최근 개발 직무를 준비하는 이들에게 수요가 높은 개발 과목 및 주제를 선정하고 이에 대한 이론부터 팀프로젝트까지 전반적인 부트캠프 과정을 경험해볼 수 있는 프로그램이다. 27일 열린 ‘MZ 직장인을 위한 원데이 SQL 부트캠프’에는 약 50여 명의 신입 개발자들과 취업 및 이직 준비생 등 개발 직무를 희망하는 다양한 이들이 참여했다. 강사로는 20년 이상 경력의 개발자가 참여해 초보 개발자들에게 눈높이를 맞춘 SQL 이론 수업과 개별 실습을 진행했다. 이어 당일 구성된 팀원들과 함께 팀프로젝트를 경험하고 프로젝트 결과를 발표하는 것으로 행사는 마무리됐다. 이날 부트캠프는 만족도 조사 결과 4.48점(5점 만점)이라는 높은 만족도 점수를 얻었다. 참여자들은 개발에 최적화된 엘리스랩 서울센터의 개발 환경과 처음 사용
오라클은 AI 코딩 동반 툴인 ‘오라클 코드 어시스트(Oracle Code Assist)’를 통한 애플리케이션 속도 향상 및 코드 일관성 개선 계획을 13일 발표했다. 거대 언어 모델(LLM)을 기반으로 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 실행되며 OCI 기반 자바(JAVA), SQL 및 애플리케이션 개발에 최적화된 오라클 코드 어시스트는 개발자에게 기업의 모범 사례 및 코드베이스에 맞춤화해 맥락에 특화된 제안 기능을 제공한다. 오라클 코드 어시스트는 대부분의 모던 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 업데이트하고 업그레이드 및 리팩터링(소프트웨어 개발 과정에서 기존 코드를 변경하지 않고도 코드의 구조와 디자인을 개선하는 과정)하는 데에도 사용할 수 있도록 설계될 예정이다. AI 기반 소프트웨어 개발은 소프트웨어의 개념화 및 생성, 테스트, 관리 방식에 혁신을 불러일으켰다. 개발자는 AI 지원 도구를 사용하면 새로운 아이디어를 탐색하고 신규, 업그레이드 또는 리팩터링된 코드를 위한 지능형 제안을 받을 수 있다. 또한 일상적인 작업을 자동화하는 기능 덕분에 AI 도구가 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)의 모든 단계에서 핵심적인 부분으로 자리 잡게 됐다.
“엑셀·SQL·RPA 융합한 ‘ESR 솔루션’으로 업무 프로세스 혁신하겠다” 이지오피스가 이번 SCM FAIR 2023 전시장에서 업무 자동화 실현에 자신감을 내비쳤다. SCM FAIR 2023은 유통·물류 및 공급망 관리 분야 전시회로, 올해 세 번째 개최를 맞았다. 이번 전시회는 이달 6일부터 사흘간 경기 고양시 일산서구 소재 킨텍스(KINTEX)에서 ‘From manufacturing to logistics, All for SCM’를 슬로건으로, 퍼스트마일부터 라스트마일까지 제조·유통·물류 전주기에 활용되는 디지털 제조·스마트 물류·유통 기술·소프트웨어 플랫폼·장비 및 설비 등을 다룬다. 이지오피스는 실무 중심 데이터베이스(DB) 기반 업무 자동화 솔루션을 제시하는 업체로, 엑셀(Excel)·SQL·RPA를 하나로 통합한 ESR 솔루션을 대표 기술로 보유하고 있다. 다품종 소량 연구용 시약을 수입·유통하는 ‘이지켐텍’을 통해 DB 기반 업무 자동화 기술을 지속 개선해왔다. 이지오피스 관계자는 “발주·수입 신고·통관·납품 등 업무 프로세스를 비교적 빠른 시일 안에 완수하도록 돕는 기술”이라며 ESR 솔루션을 소개했다. 이지오피스 ESR 솔루션은 현재 회계
김성진 대표, 마크베이스 IoT 데이터 전쟁을 끝낼 영웅이 드디어 출현했다. 바로 시계열 데이터베이스라고 불리는 새로운 종족이다. 이 글에서는 IoT 시계열 데이터 처리에 최적화된 시계열 데이터베이스(Time Series DBMS)가 출현한 배경과 어떠한 제품들이 있는지 살펴본다. 출현 배경 시계열 데이터라 함은 ‘일정 시간 간격으로 배치된 숫자 데이터들의 나열’이라고 간단하게 이야기할 수 있다. 오래전부터 시계열 데이터는 존재해 왔었고, 어딘가에 저장되고 처리되어 왔음에도 불구하고 크게 주목을 받지는 못했다. 대표적으로 기상정보와 주식정보가 시계열 데이터이고, 이를 저장하고 분석함으로써 다양한 형태의 미래를 예측하거나 알지 못했던 과거의 사건을 이해하는 데 큰 도움이 되었다. 그런데 2010년 전후로 빅데이터라는 용어가 세상에 알려지고, 다양한 형태의 솔루션들이 시장에 출시되면서 이 시계열 데이터 처리에 대한 관심이 급격하게 증가하기 시작했다. 특히, 얼마 전부터 불기 시작한 4차 산업혁명이나 IoT라는 용어가 시계열 데이터에 대한 관심에 불을 붙이기 시작한 게 사실이다. 왜냐하면, 세상이 점점 더 지능화되면 될수록 그 지능화되는 대상물의 상태를 잘 파악해
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