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[코드트리 챌린지] 갭체크 및 학습 회고 이번 갭체크를 진행하면서 단순히 문제를 푸는 테스트가 아니라, 현재 나의 실력을 객관적으로 점검하는 과정이라는 생각이 들었습니다. 처음에는 기본적인 알고리즘 문제 위주일 것이라고 생각했지만, 실제로는 개념 이해와 응용력을 함께 요구하는 문제가 많아 생각보다 집중해서 풀게 되었습니다. 특히 익숙하다고 생각했던 유형에서도 구현 과정에서 실수가 발생했고, 시간 분배의 중요성을 다시 느낄 수 있었습니다.문제를 풀면서 가장 크게 느낀 점은 “알고 있다”와 “실제로 구현할 수 있다”는 다르다는 점이었습니다. 평소 개념만 학습했을 때는 이해했다고 생각했지만, 실제 코드를 작성하는 과정에서는 조건 처리나 예외 상황에서 막히는 경우가 있었습니다. 이를 통해 단순 이론 암기보다 반복적인 구현 연습이 중요하다는 것을 체감했.. 2026. 5. 16.
한국 주식 섹터별 시각화 및 분석 프로젝트 항상 주식을 하다보면 엄청 오르는 섹터만 네이버에서 보여주고 떨어지거나 아직 덜 오른 섹터들은 안보여주는 경향이 있어서 프로젝트를 시작해봤습니다. 이번 프로젝트에서는 Python을 활용해 국내 주식 시장의 섹터 데이터를 수집하고, Plotly로 시각화하여 GitHub Pages로 무료 배포하는 과정을 정리해 보았습니다. 🚀 주요 기능 및 특징 1. 시가총액 기반 히트맵 (Tree Map) 단순히 등락률만 보여주는 것이 아니라, 총 시가총액에 따라 박스의 크기를 조절했습니다. 이를 통해 반도체, 자동차 등 주요 업종이 전체 시장에서 차지하는 비중과 흐름을 동시에 파악할 수 있습니다. 2. 인터랙티브 종목 리스트 히트맵에서 특정 섹터를 클릭하면 하단에 해당 섹터의 구성 종목들이 나타납니다. 시가총액 순으로.. 2026. 3. 20.
다중 팩터(Multi-Factor) 기반 주식 스크리닝 및 시각화 대시보드 데이터 파이프라인 최적화와 자체 알고리즘을 통해 2,500개 주식 중 최적의 투자처를 발굴하는 퀀트 분석 플랫폼 1. Project Overview (프로젝트 개요)개발 기간: 2026.02개발 목적: 직관적인 UI를 통해 개별 주식의 기술적 지표를 시각화하고, 가치/수급/퀄리티 지표를 혼합한 자체 스코어링 알고리즘으로 한국 증시(KOSPI/KOSDAQ) 전 종목을 필터링하여 사용자에게 데이터 기반의 투자 인사이트를 제공함.주요 역할: 데이터 수집 파이프라인 구축, 스코어링 알고리즘 설계, 인터랙티브 웹 대시보드 프론트엔드/백엔드 개발2. Tech Stack (기술 스택)Language: Python 3Frontend / Web Framework: StreamlitData Visualization: Pl.. 2026. 2. 26.
AI 메일 어시스턴트 만들기 업무 메일 자동화 프로젝트 🎯 왜 이 프로젝트를 시작했나요?사내 업무를 하다 보면 하루에도 수십 통의 자동 메일이 쏟아집니다. 시스템 알림, 보고서, 공지사항 등... 중요한 메일을 놓치지 않으려면 매번 확인해야 하지만, 모든 메일을 일일이 읽기엔 시간이 너무 아깝습니다."메일을 자동으로 읽고 요약해주는 AI 어시스턴트가 있다면 어떨까?"이런 생각에서 시작한 프로젝트가 바로 Message Assistant입니다.📸 프로젝트 소개Message Assistant는 네이버 메일을 자동으로 읽어와서 Google Gemini AI로 요약해주는 웹 애플리케이션입니다. 마치 메신저처럼 직관적인 UI로 메일을 확인하고, AI가 핵심 내용만 추려서 보여줍니다.✨ 주요 기능1. 📧 네이버 메일 자동 연동IMAP 프로토콜을 사용하여 네이버 메일.. 2025. 11. 26.
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