최근 웹 서비스나 백엔드 기능 개발에 관심이 많으신 분들이 많습니다. 예를 들어, 나만의 GPTs 를 만들 때에도 백엔드 기능이 필요한데요. GPTs 에 백엔드 기능을 구현할 때 가장 많이 소개된 백엔드 프레임워크가 FastAPI 또는 플라스크(Flask) 입니다. FastAPI는 빠른 구현 속도와 우수한 성능을 자랑하며, Flask는 간단하고 쉽게 배울 수 있어 초보자에게 적합합니다.

그래서, 가장 빠른 풀스택 로드맵에도 파이썬 백엔드와 웹 기술의 기본을 Flask 와 함께 익히고 FastAPI 부트캠프를 통해 심화 학습을 할 수 있도록 하였습니다. 하지만, 프레임워크는 항상 매우 다양한 기능을 가지고 있는데, 이를 참고할만한 적절한 서적이 없더라고요. 그래서 최대한 다양한 기능을 레퍼런스북으로 볼 수 있도록 책을 만들었습니다. 

개인적으로는 온라인 강의는 빠르게 IT 기술을 익히는데 가장 도움이 되는 것 같습니다. 이후에 실제 구현시에는 레퍼런스 북이 있으면 온라인 강의 내용과 함께 추가적인 기능을 참고하는데 도움이 될 것 같습니다. 가장 빠르게 웹서비스를 구현하고자 하시거나, 백엔드 기능을 정리하고자 하신다면, 다음과 같은 책과 강의를 참고해보시면 좋을 것 같습니다. 

이번 업데이트에서는 코로나 확진자 수 변화 추이를 Flourish의 bar chart rate 그래프로 만드는 프로젝트를 개선했습니다. 날짜별, 국가별 확진자 수 데이터를 다양한 방식으로 전처리하여 pandas의 기능을 실질적으로 익힐 수 있는 흥미로운 프로젝트인데요, 기존에 동작하지 않던 국기 표시 기능도 수정하였고요.

또한, 기존에는 2020년 데이터만 사용했던 것을 2023년까지 확장하여, 전체 코로나 확진자 수 변화 추이를 그래프로 만들 수 있게 되었습니다. 연도가 바뀌는 데이터를 다루다 보니 정렬 과정이 조금 복잡해졌는데, 이 부분에 대한 강의 영상도 추가로 업로드하였습니다.

기존 수강자분들은 추가 비용 없이 업데이트된 강의를 바로 수강하실 수 있으니, 새로운 내용을 학습하시는 데 도움이 되시길 바랍니다. 강의 자료 또한 일부 업데이트되었으므로, 새로 다운로드 받으시면 좋을 것 같습니다.

다음과 같이 완성된 그래프를 직접 만들어보세요. 재미도 있고, pandas 도 보다 익숙해지실꺼예요~

OpenAI에서 새로운 GPT 모델인 GPT4o를 출시했습니다. 저는 개발과 컨텐츠 작업을 혼자 하는 GPT 파워유저로서, GPT4o가 1인 개발에 두 가지 장점이 있다는 것을 발견했습니다.

첫째, 답변 속도가 빨라져 생산성이 향상되었습니다. 둘째, 멀티 파일 업로드 기능으로 Google Drive, MS OneDrive, PC 내 파일을 간편하게 GPT에 전달할 수 있게 되었습니다. 이는 코드 작업 시 수작업을 줄여주어 생산성 향상에 크게 기여했습니다.

다만 GPT4o의 답변이 GPT4에 비해 스마트해지지는 않았던 점이 아쉽습니다. 현재는 GPT4o와 Claude의 답변을 함께 참고하여 컨텐츠를 작성하고 있습니다.

GPT 팁을 공유하는 강의가 많지만, 파워유저로서 생각하기에 특별한 팁은 없는 것 같습니다. 대신 GPT를 다양한 작업에 적용해보는 것이 더 도움이 됩니다. 인공지능 시대에는 응용력이 가장 중요하므로, GPT를 많이 사용하면서 나만의 활용 방안을 찾는 것이 좋겠습니다.