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https://docs.n8n.io/learning-path/ Learning path | n8n DocsUsing n8n Getting started Learning path This guide outlines a series of tutorials and resources designed to get you started with n8n. It's not necessary to complete all items listed to start using n8n. Use this as a reference to navigate to the most relevadocs.n8n.io https://autotask.kr/category/n8n%20%EC%9D%B4%EC%95%BC%EA%B8%B0 [참고사이트]..

1. CURSOR AI 정의CURSOR AI(커서 AI)는 인공지능(AI) 기술이 통합된 차세대 코드 편집기입니다. Visual Studio Code(VS Code)를 기반으로 개발되었으며, OpenAI의 ChatGPT, Anthropic Claude 등 최신 대형 언어 모델(LLM)을 직접 에디터에 통합해 코드 자동 완성, 자연어 코드 생성, 실시간 오류 감지 및 수정, 코드 리뷰, 문서화 등 개발 전 과정을 AI가 보조하는 혁신적인 개발 도구입니다. 단순한 코드 편집기를 넘어, 개발자의 의도를 이해하고 생산성을 극대화하는 AI 페어 프로그래머 역할을 합니다 2. CURSOR AI 특징주요 특징설명AI 기반 코드 자동완성문맥을 이해해 여러 줄의 코드를 한 번에 자동 완성하고, 반복 코드나 패턴을 빠르게..

실제 세계에서 빅데이터 분석, 데이터 과학 및 머신 러닝(ML) 애플리케이션을 배포하기 위해 분석 튜닝 및 모델 학습은 작업의 약 25%에 불과합니다. 약 50%의 노력은 분석 및 ML을 위해 데이터를 준비하는 데 사용됩니다. 나머지 25%의 노력은 통찰력과 모델 추론을 대규모로 쉽게 사용할 수 있도록 만드는 데 사용됩니다. 빅데이터 파이프라인은 이 모든 것을 하나로 모읍니다.  장기적인 성공은 데이터 파이프라인을 올바르게 만드는 데 달려 있습니다. 데이터 파이프라인의 바람직한 엔지니어링 특성은 다음과 같습니다.접근성: 가설 평가 및 모델 실험을 위해 데이터 과학자가 데이터에 쉽게 접근할 수 있어야 하며, 이는 바람직하게는 쿼리 언어를 통해 가능합니다.확장성: 수집된 데이터 양이 늘어나도 그에 맞춰 확장..

데이터 파이프라인(Data Pipeline) 이란?데이터 파이프라인은 데이터를 수집, 가공, 저장, 분석 가능한 형태로 전달하는 과정을 자동화하는 기술적 접근방식입니다. 이 과정은 비즈니스 의사 결정, 머신러닝 모델의 학습, 데이터 제품의 개발 등 다양한 용도로 사용되는 데이터의 질과 가용성을 보장합니다. 따라서, 데이터 엔지니어링과 데이터 파이프라인 구축은 기업이 데이터를 자산으로 전환하여 경쟁력을 높이는 데 필수적인 과정입니다.  데이터 파이프라인 구축의 핵심 원칙데이터 파이프라인을 구축할 때 몇 가지 핵심 원칙을 고려해야 합니다. 왜냐하면 이러한 원칙은 데이터 파이프라인의 효율성과 신뢰도를 높이는 데 도움이 되기 때문입니다. 첫째, 데이터 파이프라인은 가능한 한 자동화되어야 합니다. 자동화는 반복적..

클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 빅3클라우드 컴퓨팅은 조직이 디지털 운영을 처리하는 방식에 혁명을 일으켰습니다. Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)은 전 세계 클라우드 시장을 지배하는 3대 클라우드 서비스 제공업체 입니다.대부분의 기업은 온사이트 서버에서 클라우드, 심지어 멀티 클라우드 환경 으로 컴퓨팅을 이전하여 다음과 같은 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.CapEx 감소인프라 유지 관리 감소가용성 및 안정성 향상주문형 리소스의 확장성운영 비용 절감원격 액세스 및 원활한 협업다양한 장치 지원속도와 성능을 위한 최적화된 인프라강화된 보안최신 기술에 대한 접근 빅3 클라우드 컴퓨팅 제공업체는 모두 신뢰할 수 있고 기능이 풍부..