zuryeong의 개발 블로그

프론트엔드 개발을 배우고 싶다면, 혹은 배운 것을 실전에서 제대로 활용해보고 싶다면! 단순히 이론 공부만으로는 부족하다는 것을 느껴보셨을 겁니다. 🤔

특히, 실전 프로젝트 경험이 부족하다면 실제 개발 업무를 맡게 되었을 때 어려움을 겪기 마련인데요. 이런 고민을 해결해줄 최고의 강의가 바로 <프론트엔드 파이널 코딩테스트> 입니다!

https://www.inflearn.com/course/%ED%94%84%EB%A1%A0%ED%8A%B8%EC%97%94%EB%93%9C-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EB%84%90-%EC%BD%94%EB%94%A9%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8

🎯 이 강의의 특징과 장점

1. 다양한 실전 프로젝트 경험

프론트엔드 실력을 키우기 위해 무엇보다 중요한 것은 실전 경험입니다. 💻 이 강의는 여러 개의 프로젝트를 완성하며 실무에서 바로 사용할 수 있는 경험을 쌓을 수 있도록 구성되어 있습니다. 프로젝트 하나하나를 완성할 때마다 스스로 성장하고 있다는 성취감을 느낄 수 있었습니다. 💪✨

강의에서 제공하는 프로젝트들은 단순히 따라 하기식 학습이 아닌, 각 프로젝트의 구조와 원리를 이해하며 스스로 해결해가는 과정을 제공합니다. 실무에 가까운 프로젝트를 다루기 때문에 강의를 듣고 나면 현업에서도 바로 적용 가능한 자신감을 얻을 수 있답니다. 🎉

2. 문제 해결 능력 강화

개발자가 되기 위해 가장 중요한 스킬은 바로 문제 해결 능력! 🔧
이 강의는 프로젝트 중심으로 구성되어 있기 때문에, 실무에서 흔히 겪을 수 있는 다양한 문제를 자연스럽게 접하고 해결하는 과정을 배울 수 있습니다. 강사님이 단순히 정답을 알려주는 것이 아니라, 문제를 해결하는 과정과 다양한 접근 방식을 꼼꼼히 설명해 주셔서 스스로 사고하고 해결하는 힘을 기를 수 있었습니다. 🧠✨

3. 체계적인 강의 구성과 친절한 설명

프론트엔드 초보자부터 중급 개발자까지 누구나 따라올 수 있도록 강의가 체계적으로 구성되어 있습니다. 📚
기본 개념부터 점점 더 복잡한 내용으로 확장해 나가는 방식 덕분에 학습 과정이 자연스럽고 부담스럽지 않았습니다. 또한 강사님의 이해하기 쉬운 설명 덕분에 어려운 부분도 쉽게 따라갈 수 있었습니다. 😊

4. 완성도 높은 실습 자료

강의와 함께 제공되는 실습 자료가 정말 알차게 구성되어 있어요. 📝 실습 자료를 통해 배운 내용을 바로 적용하고 반복 학습하면서 스스로 부족한 부분을 채워 나갈 수 있었습니다. 덕분에 학습 효과를 극대화할 수 있었고, 내용을 내 것으로 만들 수 있었습니다. 🔥

5. 실무 중심의 기술 스택

이 강의는 실무에서 바로 활용할 수 있는 기술과 패턴을 중심으로 다룹니다. 💼 단순히 이론을 배우는 데 그치지 않고, 실제 업무에서 사용할 수 있는 실용적인 기술을 배울 수 있었습니다. 이 강의를 수강한 뒤로는 실무에서도 활용할 수 있다는 자신감이 생겼습니다. 🙋‍♀️🙋‍♂️

💡 이런 분들께 추천합니다!

• 프론트엔드 초보자: 기본적인 HTML, CSS, JavaScript를 익혔지만 실전 경험이 부족한 분
• 중급 개발자: 실무에서 문제 해결 능력을 강화하고 싶은 분
• 프론트엔드 코딩 테스트 준비생: 코딩 테스트에 대비하기 위한 실전 경험이 필요한 분
• 현업 개발자: 최신 트렌드와 실무 중심의 기술을 익히고 싶은 분

💬 수강 후 느낀 점

여러 프로젝트를 경험하며 스스로 성장하고 있다는 느낌을 받을 수 있었습니다. 프로젝트를 완성할 때마다 성취감은 물론 자신감까지 함께 쌓였어요! 🙌✨
특히, 강사님의 친절한 설명과 체계적인 강의 구성이 학습에 큰 도움을 주었고, 반복적으로 실습하면서 부족했던 부분을 보완할 수 있었습니다. 💻 완강 후에는 배운 내용을 활용해 나만의 프로젝트를 만들고 싶은 욕심까지 생겼습니다. 😄

🚀 마무리

프론트엔드 개발자로 한 단계 더 성장하고 싶다면,  <프론트엔드 파이널 코딩테스트> 강의를 강력 추천합니다! 💡 다양한 프로젝트를 통해 실력을 쌓고 문제 해결 능력을 키울 수 있는 이 강의로 새로운 도전을 시작해보세요. 😊 완강 후에는 프론트엔드 개발자로서의 자신감이 한층 더 높아질 것입니다. 지금 바로 도전해보세요! 🚀

웹 개발을 시작하면서 가장 먼저 배우게 되는 것이 바로 HTML과 CSS입니다. 하지만 단순히 따라 하기만 하는 방식으로 배우면 시간이 지나면 금방 잊게 되거나, 원리를 제대로 이해하지 못해 응용하는 데 어려움을 겪게 되는데요. 🧐

이런 고민을 해결할 수 있는 강의가 바로 <견고한 기본기 HTML & CSS> 입니다!

이 강의는 HTML과 CSS를 이미 어느 정도 알고 있는 분들에게도 원리를 이해하며 개념을 더 탄탄히 다질 수 있는 기회를 제공합니다. 🤓💡

제가 직접 수강하면서 느꼈던 점들을 바탕으로, 이 강의의 특징과 장점들을 자세히 소개해 드리겠습니다! 📝

https://www.inflearn.com/course/%EA%B2%AC%EA%B3%A0%ED%95%9C-%EA%B8%B0%EB%B3%B8%EA%B8%B0-html-css#reviews

💡 강의의 특징과 장점

1. 단순히 따라 하는 강의가 아닌, 원리를 배우는 강의

이 강의는 단순히 코드를 복사해 따라 하면서 결과만 보는 강의가 아닙니다. 강의를 따라가다 보면 HTML과 CSS의 구조와 동작 원리를 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 왜 이렇게 코드를 작성해야 하는지, 어떤 방식으로 동작하는지 강사님이 꼼꼼히 설명해 주셔서 기초부터 탄탄히 다질 수 있었습니다. 💪✨
기존에 알고 있던 내용도 새로운 관점에서 다시 배우게 되면서 "아, 이래서 이렇게 동작하는구나!" 하는 깨달음이 있었습니다. 🧠💡

2. 초보자도 쉽게 이해할 수 있는 친절한 설명

강사님께서 정말 친절하게 설명해 주십니다. 😊 어려운 기술적인 용어를 쉽게 풀어서 설명해 주시기 때문에 초보자도 충분히 따라갈 수 있었어요.
특히 학습 중 막히는 부분이 있을 때, 반복해서 강의를 들을 수 있다는 점도 큰 도움이 되었습니다. 어려운 부분을 여러 번 반복하다 보면 어느 순간 이해가 되는 순간이 옵니다. ✨ 덕분에 학습이 정말 수월했습니다. 😄

3. 기본기를 놓치지 않는 구성

HTML과 CSS를 어느 정도 알고 있다고 생각했지만, 강의를 들으면서 제가 놓치고 있던 기본기를 다시 다질 수 있었습니다. 📚 강의를 따라가다 보니 "이 부분은 내가 잘 모르고 넘어갔었구나" 하는 부분들이 눈에 띄었고, 이를 꼼꼼히 배우면서 더 깊은 이해를 할 수 있었습니다.

4. 완강 후에도 남는 자신감

강의를 마치고 나면, 배운 내용을 바로 적용할 수 있다는 자신감을 얻을 수 있습니다. 💻 기존에 어렴풋이 알고 있던 개념들이 강의를 통해 확실히 정리되었고, 실무에서도 바로 활용할 수 있겠다는 확신이 들었습니다. 배운 내용을 반복해서 복습하고, 응용해보는 재미도 느낄 수 있었습니다. 😊

🧐 이 강의는 이런 분들에게 추천합니다!

• 웹 개발 초보자: HTML과 CSS 기초부터 시작해 탄탄히 배우고 싶은 분
• 이미 기초를 알고 있는 분: 기존에 알고 있던 내용을 다시 정리하며 개념을 더 탄탄히 하고 싶은 분
• 실무에 바로 적용할 수 있는 HTML과 CSS를 배우고 싶은 분
• 웹 페이지를 만들며 원리를 깊이 이해하고 싶은 분

💬 수강 후 소감

이 강의를 들으면서 제가 느낀 가장 큰 점은 "기본기의 중요성"입니다. 🤔 이미 알고 있다고 생각했던 내용도 다시 정리해보니 새로운 깨달음을 얻을 수 있었고, 무엇보다 원리를 배우면서 기초가 더 단단해지는 느낌이 들었습니다.
특히, 강사님의 친절한 설명과 체계적인 강의 구성 덕분에 학습이 한결 수월했고, 반복 학습을 통해 부족했던 부분도 충분히 보완할 수 있었습니다. 🙌

많이 배우고, 덕분에 자신감도 생겼습니다. 완강까지 열심히 달려볼 예정이며, 좋은 강의를 만들어주신 강사님께 감사드립니다. 😊

🚀 마무리

HTML과 CSS는 웹 개발의 기본이자 핵심입니다. 이 강의를 통해 기본기를 다지고, 개념을 탄탄히 정리하는 시간을 가져보세요. 💡 완강 후에는 HTML과 CSS에 대한 이해도가 확실히 달라지고, 자신감도 함께 얻을 수 있을 것입니다.
저처럼 기초를 다시 다지고 싶은 분들께  <견고한 기본기 HTML & CSS>  강의를 강력히 추천합니다! 🙌✨

최근 IT와 코딩에 대한 관심이 폭발적으로 증가하고 있는 가운데, 프로그래밍을 처음 접하는 사람들부터 실력을 키우고 싶은 기존 개발자들까지 모두에게 필요한 학습 공간이 있다면 어떨까요? 🧐

바로 그런 분들을 위해 만들어진 곳이 제주코딩베이스캠프입니다 💻✨

저는 이번에 위니브 엠버서더로 선정되어 제주코딩베이스캠프의 강의를 무료로 수강할 수 있는 기회를 얻게 되었습니다. 😄 앞으로 제주코딩베이스캠프의 강의를 들으며 배운 점과 느낀 점을 블로그에 차근차근 공유할 예정인데요. 오늘은 제주코딩베이스캠프와 강의에 대한 소개, 그리고 제가 느끼는 기대감을 담아 이 글을 작성하려고 합니다. 🙌

💻 제주코딩베이스캠프란?

제주코딩베이스캠프는 코딩과 프로그래밍에 대한 열정을 가진 누구나 쉽고 즐겁게 학습할 수 있도록 돕는 온라인 교육 플랫폼입니다. 🌍 제주라는 이름처럼 따뜻하고 친근한 분위기에서 배울 수 있는 것이 가장 큰 장점 중 하나인데요. 초보자도 어렵지 않게 시작할 수 있도록 체계적으로 설계된 강의를 제공하며, 비전공자도 쉽게 코딩의 세계에 입문할 수 있도록 돕고 있습니다.

또한, 전공자들에게는 더 깊이 있는 내용을 학습하며 실력을 한 단계 끌어올릴 수 있는 기회를 제공합니다. 🙋‍♀️🙋‍♂️ 프로그래밍에 대한 두려움 없이 시작하고 싶은 분들, 이미 프로그래밍을 하고 있지만 체계적으로 정리하며 실력을 강화하고 싶은 분들에게도 최고의 선택이 될 수 있습니다. 🎯

🔥 다양한 강의 라인업

제주코딩베이스캠프는 초보자부터 고급 개발자까지 배울 수 있는 다양한 강의를 제공합니다. 어떤 강의가 있는지 살펴볼까요? 😊

1. 코딩 기초 강의

• 비전공자나 초보자를 위한 강의
  프로그래밍을 처음 접하는 분들에게는 친근한 설명과 체계적인 커리큘럼을 통해 코딩에 대한 두려움을 없애줍니다.
  대표적으로 HTML, CSS, JavaScript와 같은 기초 웹 개발 강의를 통해, 자신만의 웹사이트를 직접 만들어볼 수 있는 과정을 제공합니다.

2. 실무 중심의 프로젝트 강의

• 실제로 적용 가능한 코딩 실력을 배울 수 있는 프로젝트 기반 강의가 많습니다.
  이 강의들은 단순히 문법을 배우는 것에서 끝나지 않고, 실제 사례를 기반으로 한 프로젝트를 완성하며 실력을 쌓는 데 초점을 맞추고 있습니다. 강의가 끝나면 포트폴리오로도 활용할 수 있는 결과물을 만들어낼 수 있어요!

3. 개발 트렌드를 반영한 강의

• 최신 프론트엔드, 백엔드 기술을 포함하여, React, Vue.js, Node.js 같은 트렌디한 기술 스택을 배울 수 있습니다.
  실제 실무에서 활용도가 높은 내용으로 구성되어 있어, 현업 개발자들에게도 큰 도움이 됩니다.

4. 코딩 테스트 준비 강의

• 개발자로 취업을 목표로 하는 분들을 위한 코딩 테스트 대비 강의도 준비되어 있습니다.
  효율적인 알고리즘 작성법, 문제 풀이 팁 등 코딩 테스트에서 성공할 수 있는 노하우를 배울 수 있습니다.

👩‍💻 전공자도 비전공자도 쉽게 시작할 수 있는 강의

제주코딩베이스캠프의 가장 큰 장점은 누구나 코딩을 배울 수 있다는 점입니다.

• 비전공자는 코딩을 처음 접해도 쉽게 따라갈 수 있도록 친절한 설명과 단계적인 커리큘럼을 제공합니다.
  코딩의 개념과 원리를 쉽게 설명하며, 간단한 프로젝트를 통해 성취감을 느끼며 학습할 수 있습니다. 🎉
• 전공자는 기초를 다시 정리하고, 실무에 필요한 스킬을 배우며 실력을 한 단계 업그레이드할 수 있습니다.
  특히 최신 기술 스택과 현업에서 사용하는 실무 예제를 통해 더욱 깊이 있는 학습을 할 수 있습니다. 🛠️

🙌 위니브 엠버서더로서의 특별한 기회

저는 이번에 위니브 엠버서더로 선정되어 제주코딩베이스캠프의 강의를 무료로 수강할 수 있는 기회를 얻게 되었습니다. 🥳 이 기회를 통해 저는 다양한 강의를 들으며 배운 점들을 블로그를 통해 꾸준히 공유할 예정입니다. 강의를 수강하며 얼마나 성장하게 될지, 그리고 제가 만든 결과물들은 어떤 모습일지 정말 기대됩니다. 💡

앞으로 블로그에 강의를 수강하며 느낀 점과 배운 점들을 생생하게 기록하며 공유할 테니, 여러분도 함께 저의 학습 여정을 지켜봐 주세요! 📖

🚀 기대감 한가득, 시작해보자!

코딩에 대해 관심이 있지만 시작이 막막하셨던 분들, 혹은 실력을 더 키우고 싶은 분들에게 제주코딩베이스캠프는 정말 좋은 선택이 될 것입니다.
저도 앞으로 이 강의를 통해 더 많은 것을 배우고 성장할 예정인데요. 여러분도 저와 함께 제주코딩베이스캠프에서 개발의 세계로 한 걸음 더 나아가 보시는 건 어떨까요? 🌟

강의를 듣고 느낀 점과 수강 후기도 차근차근 공유할 예정이니, 앞으로의 글도 기대해주세요! 😊

지금 바고 제주코딩베이스캠프에서 코딩 여정을 시작해보세요! 🙌✨

https://www.inflearn.com/users/170213/@jejucoding

https://blog.naver.com/paul-lab

안녕하세요! 😊 이번에 위니브 엠버서더 4기로 선정되었다는 소식을 전해드리게 되어 정말 기쁩니다🎉

평소 자기계발과 성장에 관심이 많았던 저에게 이 프로그램은 단순한 활동 이상의 의미를 가지고 있어요.

위니브를 통해 배움을 실천하고, 창의적인 활동을 통해 많은 사람들과 소통할 생각에 설레는 마음이 가득합니다🧡

위니브 엠버서더란? 💡

위니브 엠버서더는 자기계발과 학습을 지원하는 플랫폼인 위니브의 대학생 홍보대사 프로그램입니다🌟

위니브는 학생과 사회 초년생을 위한 다양한 강의를 제공하며, 실질적인 도움을 주는 커뮤니티로 잘 알려져 있는데요.

엠버서더는 단순히 홍보 활동을 넘어, 위니브가 가진 가치를 체험하고 직접 공유하는 역할을 합니다.

이번 4기 활동은 2024년 12월부터 3개월간 진행되며, 다양한 콘텐츠를 제작하고 팀원들과 협력하며 실무 경험을 쌓을 수 있는 기회를 제공합니다.

특히!! 창의적인 아이디어를 발휘해 개인과 팀 모두가 성장할 수 있는 활동을 경험할 수 있어요😊

이 모든 과정에서 얻는 경험은 저만의 커리어를 만들어가는 데도 큰 자산이 될 것 같습니다!

위니브 엠버서더의 주요 활동 🎯

위니브 엠버서더로 활동하게 되면 다양한 실무 경험을 쌓을 수 있는 기회가 주어져요.

아래는 제가 참여하게 될 활동들입니다!

1. 콘텐츠 제작

위니브와 관련된 콘텐츠를 매달 제작해 블로그, SNS, 유튜브 등에 업로드합니다✍️

카드뉴스, 영상, 리뷰 등 다양한 형식의 콘텐츠를 통해 위니브의 가치를 널리 알리는 것이 목표입니다.

콘텐츠를 제작하면서 마케팅 역량을 키우고, 창의적인 아이디어를 실현할 수 있다는 점이 정말 매력적으로 다가옵니다.

2. 강의 체험 및 피드백

엠버서더는 위니브의 강의를 직접 수강하고, 강의 후 피드백을 제출하며 개선 아이디어를 제안하는 활동도 합니다.📚

이를 통해 강의의 실효성을 경험하며 학습의 깊이를 더할 수 있어요. 제가 체험한 강의가 더 나은 방향으로 발전하도록 기여할 수 있다는 점에서 뿌듯함도 느낄 수 있을 것 같아요.

3. 팀 프로젝트와 네트워킹

엠버서더 동기들과 팀을 이루어 프로젝트를 기획하고 실행합니다🤝

팀원들과의 협력을 통해 문제 해결 능력과 커뮤니케이션 스킬을 키울 수 있어요. 또한, 열정 넘치는 동료들과 네트워크를 형성하며 서로에게 긍정적인 영향을 주고받을 수 있다는 점도 큰 장점입니다.

4. 미니 경진대회 참여

활동 중에는 ‘위-니드(We-Need)’ 이벤트라는 미니 경진대회에도 참여할 기회가 주어집니다💻

이 대회는 엠버서더들이 자신의 역량을 발휘할 수 있는 장으로, 성과를 인정받고 동기부여를 얻을 수 있는 특별한 활동입니다.

5. 활동 결과 보고

활동 종료 후에는 제가 경험하고 배운 것을 정리한 결과 보고서를 제출합니다.

활동 내역을 정리하며 스스로의 성장 과정을 되돌아볼 수 있는 시간이 될 거라 기대돼요. 😊

위니브 엠버서더의 혜택 🎁

엠버서더로 활동하면서 실질적인 혜택도 다양하게 제공됩니다. 활동이 끝난 뒤에도 제 커리어에 도움이 될 만한 요소들이 많아요!

• 강의 무료 수강권: 위니브의 유/무료 강의를 자유롭게 수강하며 자기계발에 집중할 수 있습니다. 📖
• 공식 수료증 발급: 활동을 성공적으로 마치면 위니브에서 인증하는 공식 수료증을 받게 됩니다. 취업 준비 시에도 활용 가능한 유용한 자료가 될 거예요!
• 활동비 지급: 성실히 활동한 엠버서더에게는 활동비가 지급됩니다. 또한, 우수 엠버서더로 선정될 경우 추가적인 혜택도 제공된다고 하니 더욱 열심히 활동할 의욕이 생기네요💸
• 위니브 굿즈 제공: 다양한 위니브 굿즈를 통해 엠버서더라는 소속감을 느낄 수 있습니다🎁
• 네트워킹 기회: 엠버서더로 활동하면서 열정적인 동료들과 협력하고, 서로에게 영감을 주는 관계를 형성할 수 있어요. 

위니브 엠버서더 4기로 선정된 것은 제게 큰 의미로 다가옵니다.

평소 창의적인 콘텐츠 제작과 학습을 즐기는 저에게 이 활동은 단순한 도전이 아니라, 꿈에 한 걸음 더 가까이 다가갈 수 있는 특별한 기회라고 생각해요🎉

특히, 저와 같은 열정을 가진 동료들과 함께할 수 있다는 점이 정말 기대됩니다.

앞으로 엠버서더로서 책임감을 가지고 위니브의 가치를 알리고, 저만의 방식으로 영향력을 발휘하고 싶습니다.

활동 중 만나는 다양한 사람들과의 교류를 통해 폭넓은 시각을 얻고, 제 미래를 위한 단단한 발판을 만들어 가겠습니다 🌱

https://weniv.co.kr/

https://ambassador.weniv.co.kr/

Git과 GitHub는 현대 개발자들의 필수 도구로 자리 잡았습니다 

특히 팀 프로젝트에서 버전 관리를 효율적으로 할 수 있어 필수적으로 사용되죠.

이번 포스팅에서는 Git의 기본 원리부터 실무에서 유용한 팁까지 그림과 실습을 통해 자세히 알아보겠습니다. 💻 📖

1. Git의 세 가지 영역과 작업 흐름 이해하기 🔑

Git의 핵심 개념 중 하나는 작업 내용을 관리하는 세 가지 주요 영역입니다:

1. 작업 디렉터리 (Working Directory): 우리가 실제로 파일을 수정하고 작업하는 공간입니다.
2. 스테이징 영역 (Staging Area): 변경된 내용을 임시로 저장하는 중간 단계입니다. 파일을 바로 리포지터리에 저장하지 않고, 잠시 여기에 대기시키는 역할을 합니다.
3. 리포지터리 (Repository): 최종적으로 모든 변경 사항이 기록되는 장소입니다. 커밋(commit)을 통해 기록됩니다.

🛠 Git의 기본 작업 흐름

1️⃣ 작업 디렉터리에서 파일 작업하기
작업 디렉터리에서는 코드를 작성하거나 기존 파일을 수정합니다. 이 단계는 작업의 시작점으로 생각하면 됩니다. 예를 들어, memo.txt라는 파일을 생성한다고 가정해볼까요?

git status

위 명령어를 입력하면 변경 사항이 감지되지 않은 상태(Untracked files)로 나타납니다.

2️⃣ 스테이징 영역에 파일 추가하기
수정한 파일을 스테이징 영역으로 옮기기 위해 git add 명령어를 사용합니다.

git add memo.txt

스테이징 영역은 마치 쇼핑몰 장바구니처럼 선택한 물건(파일)을 담아두는 공간으로 비유할 수 있습니다. 💼

빨간색 글씨로 생성한 memo.txt의 이름이 보입니다.

하지만 지금은 관찰자 Git이 아직 어떠한 행동도 취하지 않은 상태입니다. 

3️⃣ 리포지터리에 커밋하기
git commit 명령어를 사용해 변경 사항을 리포지터리에 저장합니다. 예를 들어

git commit -m "Add memo.txt"

커밋 메시지는 작업 내용을 간결하게 설명하는 역할을 합니다. 팀원들이 이해하기 쉽도록 작성하는 것이 중요합니다. 📝

git add 명령어로 입력한 memo.txt가 초록색 글씨로 표시된걸 볼 수 있습니다.

그리고 Untracked files라고 표시됐던 부분이 Changes to ve committed로 바뀌었습니다.

2. 그림과 실습으로 배우는 Git 명령어 🖼

2.1 파일 생성과 변경 확인하기

VS Code를 사용해 memo.txt라는 새 파일을 생성합니다. 생성 후 git status 명령어를 입력하면, 변경된 파일이 "Untracked files" 상태로 표시됩니다. 이는 아직 Git에서 관리되지 않는 파일이라는 의미입니다.

2.2 스테이징 영역으로 이동하기

이제 git add 명령어로 파일을 스테이징 영역으로 옮깁니다. 또는 VS Code에서 Stage Changes 버튼을 클릭해도 됩니다. 스테이징 영역으로 옮긴 파일은 이제 "Staged Changes" 목록에 표시됩니다.
✅ 꿀팁: 파일을 스테이징 영역에 옮길 때는 변경된 파일을 꼼꼼히 확인하세요. 실수로 불필요한 파일이 포함되지 않도록 주의해야 합니다! 🔍

2.3 커밋하기

변경 사항을 커밋하려면, 아래 명령어를 사용합니다

git commit -m "Add memo.txt"

커밋 메시지는 협업의 중심입니다. 메시지에 작업 내용을 명확히 작성하면 팀원들이 변경 사항을 쉽게 이해할 수 있습니다. 예를 들어:

• ✅ Fix login bug
• ✅ Update README.md with setup instructions
• ❌ asdfasdfasdf (이런 메시지는 절대 금지! 😅)

3. 실무에서 꼭 알아야 할 Git 활용 꿀팁 💡

3.1 브랜치로 작업 분리하기 🌿

GitHub에서 브랜치를 활용하면 여러 기능을 동시에 개발할 수 있습니다.

git branch feature-login
git checkout feature-login

위 명령어를 사용해 브랜치를 생성하고 전환할 수 있습니다. 브랜치 이름은 명확하게 작성하여 작업 내용을 쉽게 파악할 수 있도록 하세요.

실무 팁 💡  브랜치를 자주 병합(Merge)하고 정리하면 코드베이스가 복잡해지는 것을 방지할 수 있습니다.

3.2 커밋 메시지 잘 쓰는 법 ✍️

좋은 커밋 메시지는 프로젝트의 성공을 좌우할 수 있습니다. 커밋 메시지를 작성할 때 다음 사항을 유의하세요:

1. 간결하지만 구체적으로 작성: "Fix bug"보다는 "Fix login validation bug"가 더 좋습니다.
2. 변경 사항 중심으로 작성: 작업의 이유보다는 "무엇을 변경했는지"를 기록합니다.

3.3 Pull Request로 협업하기 🤝

GitHub에서 Pull Request는 협업의 핵심입니다. 브랜치에서 작업을 마친 후, Pull Request를 열어 코드 리뷰를 요청하세요.

• 변경 내용을 명확히 작성
• 리뷰어에게 질문하거나 의견을 공유

Pull Request는 단순한 병합 도구가 아니라 팀원 간 소통의 장이 될 수 있습니다. 🗨️

4. Git Graph로 커밋 내역 시각화하기 📊

VS Code에서 Git Graph 확장 프로그램을 사용하면 커밋 이력과 브랜치를 시각적으로 확인할 수 있습니다. Extensions 탭에서 Git Graph를 검색해 설치하세요.

설치 후, 다음 명령어를 실행하면 커밋 내역을 그래프로 확인할 수 있습니다

git log --graph

Git Graph는 브랜치 병합 상태와 커밋 히스토리를 직관적으로 보여주어 협업 중 변경 사항을 쉽게 파악할 수 있습니다.

5. 실습 예제: 깃의 모든 것 실무에 적용하기 🚀

1️⃣ memo.txt라는 파일을 생성하고, 파일에 "Hello Git!"을 입력합니다.
2️⃣ 변경 사항을 저장(Save)한 뒤, git add memo.txt와 git commit -m "Update memo.txt" 명령어를 실행합니다.
3️⃣ VS Code에서 Git Graph를 열어 커밋 내역을 확인해 보세요! 🎉

마무리 🏁

이번 포스팅에서는 Git의 원리와 작업 흐름, 브랜치 관리, 커밋 메시지 작성법, 그리고 Git Graph 활용법을 다뤘습니다. 이제 Git과 GitHub를 사용하는 자신감이 생기셨나요? 😄
Git은 단순히 코드 관리 도구가 아니라 팀워크와 협업의 기반입니다. 이번 기회를 통해 Git을 더욱 친숙하게 다뤄보세요!

책을 구입할 수 있는 링크도 아래에 첨부하니 관심 있으신 분들은 참고해 보세요. 😊

https://www.yes24.com/Product/Goods/133290567

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000214299095

https://www.acmicpc.net/problem/25195

# 학습 키워드

1. 그래프 탐색 

그래프를 순회하면서 연결된 노드를 탐색하는 기법

2. 깊이우선 탐색 (DFS)

재귀나 스택을 통해 한 경로를 끝까지 탐색하고, 백트래킹하여 다른 경로를 탐색하는 방법

3. 백트래킹

특정 조건을 만족하지 않는 경로를 중간에 포기하고 돌아오는 기법

# 문제 접근 방식

1. 주어진 문제는 특정 시작점에서 목적지까지의 이동 가능 여부를 판단하는 문제로, 그래프 탐색 알고리즘 중 하나인 dfs를 사용하는 것이 적합하다.

2. 특정 정점(곰이 있는 위치)으로는 이동할 수 없으므로 이를 확인하기 위해 별도의 리스트나 딕셔너리로 곰이 위치한 노드를 기록해두어야 한다.

3. 각 노드 방문 여부를 기록하여 dfs 과정에서 사이클을 방지한다

4. 마지막 노드까지 도달했을 때 (즉, 더 이상 탐색할 연결 노드가 없을 때) yes를 출력하고 종료해야 한다

# 코드 작성

import sys
input = sys.stdin.readline
sys.setrecursionlimit(100001)

def dfs(now_v):
    if visited[now_v] or now_v in is_bear:
        return
    visited[now_v] = True

    if not graph[now_v]:
        print("yes")
        exit(0)

    for next_v in graph[now_v]:
        if next_v not in is_bear and not visited[next_v]:
            dfs(next_v)
            visited[next_v] = False

if __name__ == "__main__":
    N, M = map(int, input().split())

    graph = [[] for _ in range(N + 1)]
    visited = [False] * (N + 1)
    for _ in range(M):
        v1, v2 = map(int, input().split())
        graph[v1].append(v2)

    S = int(input())
    is_bear = {}
    s = list(map(int, input().split()))
    for _s in s:
        is_bear[_s] = True

    dfs(1)
    print("Yes")

# 회고

1. 재귀 깊이 설정의 필요성

노드가 최대 100,000개까지 가능하므로 기본 재귀 깊이 제한(1,000)으로는 부족하다. sys.setrecursionlimit(100001)로 제한을 늘려줘야 RecursionError 없이 DFS 탐색을 할 수 있었다. 파이썬에서 DFS로 깊은 그래프를 탐색할 때는 필수적인 설정임을 다시 확인하였다.

2. 백트래킹을 통한 방문 초기화

DFS에서 특정 경로 탐색 후, 다른 경로도 탐색할 수 있도록 방문 상태를 초기화(visited[next_v] = False)하였다. 백트래킹을 적용하지 않으면 경로 접근이 제한되어 잘못된 결과를 출력할 수 있다. 이번 문제를 통해 DFS의 백트래킹이 정확한 탐색을 위한 핵심이라는 것을 다시 배웠다.

3. 곰이 있는 위치 관리 방법

곰이 있는 노드를 리스트 대신 딕셔너리로 관리하여, 접근 제한 여부를 평균 상수 시간(O(1))에 확인할 수 있도록 최적화하였다. 곰이 위치한 노드가 많을수록 리스트보다 딕셔너리가 훨씬 효율적이었으며, 문제 조건에 맞게 자료구조를 선택하는 것이 코드 효율성에 크게 기여함을 실감하였다.

4. 종료 조건 설정의 효과

경로 끝에 도달하거나 더 이상 이동할 수 없는 경우 바로 "yes"를 출력하고 종료하도록 하여 불필요한 탐색을 줄였다. 중간에 탐색을 종료함으로써 대규모 데이터에서 성능을 높일 수 있는 방법을 다시 상기하였다.

단순한 DFS 구현에서 더 나아가 탐색 조건 설정과 자료구조 선택의 중요성을 체감하였다. 최적화된 탐색을 위해서는 문제 조건에 맞는 자료구조와 종료 조건 설정이 필수적임을 깨달았고, 앞으로도 이러한 부분에 유의하며 코딩할 것이다.

https://www.acmicpc.net/problem/18352

# 학습 키워드
1. BFS(너비우선탐색)

2. 최단경로탐색

3. 그래프 표현

# 문제접근방식

1. 그래프 초기화

입력된 도시와 도로 정보를 기반으로 인접 리스트 형식의 그래프를 구성한다

2. BFS 탐색

시작 도시에서부터 BFS를 수행하면서 각 도시의 거리를 distance 리스트에 저장한다

3. 조건 확인

BFS 탐색 중 특정 거리 k에 도달하면, 해당 도시를 결과 리스트에 추가하고, 최종적으로 정렬하여 출력한다.

4. 예외 처리

k 거리만큼 떨어진 도시가 없을 경우 -1을 출력하도록 예외 처리를 추가한다.

# 코드작성

from collections import deque
import sys
f = sys.stdin.readline

n, m, k, x = map(int, f().split())
graph = [[] for _ in range(n+1)]
distance = [0] * (n+1)
visited = [False] * (n+1)

for _ in range(m):
    a, b = map(int, f().split())
    graph[a].append(b)

def bfs(start):
    answer = []
    q = deque([start])
    visited[start] = True
    distance[start] = 0
    while q:
        now = q.popleft()
        for i in graph[now]:
            if not visited[i]:
                visited[i] = True
                q.append(i)
                distance[i] = distance[now] + 1
                if distance[i] == k:
                    answer.append(i)
    if len(answer) == 0:
        print(-1)
    else:
        answer.sort()
        for i in answer:
            print(i, end='\n')

bfs(x)

#회고

이 문제를 풀면서 BFS의 활용을 다시 한번 점검할 수 있었습니다. 특히 최단 거리를 계산할 때 BFS가 가지는 장점이 잘 발휘되는 문제였다고 생각합니다. 단순히 특정 거리의 도시에 도달하는 것이 아닌, 최단 거리 조건에 맞추어 예외 상황을 처리해야 했던 점에서 조건 분기와 예외 처리가 중요했습니다.

특히 이 문제는 k 거리에 해당하는 도시가 없을 때 -1을 출력하는 조건을 놓치지 않도록 주의해야 했습니다. 예외 처리를 통해 조건에 따른 출력을 명확히 함으로써 안정적인 코드를 작성할 수 있었습니다.

https://www.acmicpc.net/problem/2644

# 학습 키워드

1. DFS (깊이 우선 탐색)

2. 경로 탐색

# 문제 접근 방식

1. 두 사람 간의 촌수를 구하는 문제로, 주어진 관계를 그래프로 표현하여 두 노드 간의 최단 경로를 탐색해야 한다.

2. DFS(깊이 우선 탐색)를 사용하여 두 노드 간의 거리를 계산한다.

3. 입력으로 주어지는 사람들의 관계를 양방향 인접 리스트로 저장하고, DFS를 통해 목표 노드까지의 거리를 찾는다.

4. 탐색 중 방문하지 않은 노드에 대해 거리를 갱신하며 최종적으로 목적 노드까지의 거리를 출력한다.

# 코드 작성 

import sys
sys.setrecursionlimit(10**6)
input=sys.stdin.readline

n=int(input().rstrip())
chon1,chon2=map(int, input().rstrip().split())
m=int(input().rstrip())
visited=[-1]*(n+1)
arr=[[] for _ in range(n+1)]

for _ in range(m):
    u,v=map(int, input().rstrip().split())
    arr[u].append(v)
    arr[v].append(u)

def DFS(node):
    if node==chon1: return
    for next_node in arr[node]:
        if visited[next_node]==-1:
            visited[next_node]=visited[node]+1
            DFS(next_node)

visited[chon2]=0
DFS(chon2)
print(visited[chon1])

# 회고

이 문제는 DFS와 그래프의 기본 개념을 복습할 수 있는 좋은 문제였다. 특히 재귀 호출을 사용하면서 파이썬의 재귀 한도 문제를 해결하는 방법을 익힐 수 있었다. 문제 해결 과정에서 visited 리스트를 촌수 계산과 방문 여부를 동시에 처리하도록 설계하여 코드의 간결함을 높일 수 있었다.

BFS와 DFS 중에서 이 문제에서는 DFS를 선택했지만, BFS로도 최단 경로를 구할 수 있어, 상황에 따라 더 적합한 탐색 방식을 선택할 필요성을 느꼈고, 재귀의 깊이를 충분히 고려하지 않을 경우 런타임 에러가 발생할 수 있어, 재귀 한도 설정에 주의해야 한다는 점을 배웠다.

https://www.acmicpc.net/problem/24444

# 학습 키워드

1. BFS (너비우선탐색) 

2. collections.deque : BFS 구현을 위한 deque 자료구조 사용법

3. sys.stdin.readline() : 입력을 짜르게 받기 위한 sys.stdin.readline() 사용법과 rstrip()의 필요성

# 문제 접근 방식

주어진 문제는 특정 정점에서 시작하는 너비우선탐색(bfs)을 통해 각 정점을 방문 순서에 따라 번호를 매기는 것이다. 이를 위해 다음과 같은 접근을 사용했다.

1. 그래프 입력과 정렬

모든 간선 정보를 입력받아 인접 리스트 형식의 그래프를 생성하고, 탐색에서의 순서를 보장하기 위해 인접 정접을 정렬한다.

2. BFS 탐색 

시작 정점에서 bfs를 수행하면서 각 정점의 방문 순서를 기록한다

3. 결과 출력

방문 순서를 기록한 리스트를 이용해 각 정점의 방문 순서를 출력한다.

# 코드 작성

from collections import deque
import sys
n, m, r = map(int, sys.stdin.readline().rstrip().split())

graph = [[] for _ in range(n+1)]
visited = [0] * (n + 1)

for _ in range(m):
    a, b = map(int, sys.stdin.readline().rstrip().split())

    graph[a].append(b)
    graph[b].append(a)

for i in range(n+1):
    graph[i].sort()

def bfs(graph, start, visited):
    queue = deque([start])
    visited[start] = 1
    count = 2

    while queue :
        v = queue.popleft()

        for i in graph[v]:
            if not visited[i]:
                queue.append(i)
                visited[i]=count
                count += 1

bfs(graph, r, visited)

for i in visited[1::]:
    print(i)

# 회고

이번 코드에서는 bfs의 기본적인 구현 방법을 익히고, 그래프 탐색에서 방문 순서를 기록하는 방법에 대해 공부하였다. 특히 deque를 이용해 bfs의 큐 구현이 효율적으로 이루어졌으며, sys.stdin.readiline()을 통해 입력 속도를 최적화한 것이 주요 학습 포인트이다.

https://www.acmicpc.net/problem/24479

# 학습 키워드

1. DFS(깊이 우선 탐색)

2. 그래프 탐색

3. 재귀함수

# 문제 접근 방식

DFS를 사용하여 시작 노드에서부터 연결된 노드를 방문 순서에 따라 기록하는 것이 핵심이다. 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 접근을 했다.

1. 그래프 표현 

노드와 간선 정보를 받아 리스트로 그래프를 표현한다.

2. 정렬

시작 노드에서 노드로 갈 때 오름차순으로 탐색해야 하므로 인접 리스트의 각 노드를 정렬한다.

3. DFS 구현

재귀를 이용한 DFS를 통해 각 노드를 방문하여, 방문 순서대로 path에 추가하고, 이를 이용해 최종 방문 순서를 기록한다.

4. 결과 출력 

각 노드의 방문 순서를 출력 형식에 맞게 result 리스트에 담아 출력한다

# 코드 작성

import sys

input = sys.stdin.readline
sys.setrecursionlimit(10 ** 9)

N, M, R = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(N + 1)]
path = []
result = [0] * (N + 1)
visited = [-1] * (N + 1)

for _ in range(M):
    a, b = map(int, input().split())
    graph[a].append(b)
    graph[b].append(a)

for i in range(1, len(graph)):
    graph[i].sort()


def DFS(start):
    visited[start] = 1
    path.append(start)

    for adj_node in graph[start]:
        if visited[adj_node] == -1:
            DFS(adj_node)

    return


DFS(R)

for idx, node in zip(range(1, len(path) + 1), path):
    result[node] = idx

print(*result[1:], sep="\n")

# 회고

이번 문제를 통해 DFS에 대한 이해를 더 깊게 할 수 있었고, 특히 노드를 방문할 때 오름차순으로 정렬하여 탐색하는 방식이 방문 순서에 큰 영향을 미친다는 점을 알게 되었다.

기존에는 단순히 재귀를 통해 DFS를 구현했었지만, 이번 문제에서는 방문 순서를 기록하기 위해 path와 result 배열을 적절히 활용하는 방법을 배울 수 있어 좋았다.

또한  path와 result 배열을 활용해 노드의 방문 순서를 추적할 수 있었던 점이 인상 깊었다. 이 과정에서 DFS의 재귀 호출을 더 잘 이해하게 되었고, 그래프 탐색시 발생할 수 있는 예외 상황들을 고려하는 습관을 길러야 겠다고 생각했다.