Django 1~6번 모범답안

1. 장고 외 타 프레임워크가 무엇이 있고 차이점은 무엇이 있나요?

   양덕영	Django	1	대표적으로 Flask가 있습니다. 장고보다는 가볍고, 마이크로 프레임워크라고 불리기도 합니다.간단하고 확장 가능하며, 필요한 컴포넌트만 추가하여 사용할 수 있습니다.그리고 Ruby on Rails 라는 루비 언어로 작성된 프레임 워크도 있습니다.장고와 마찬가지로 MVC 아키텍쳐 패턴을 따릅니다.그리고 자바를 활용한 Spring 이라는 프레임 워크도 있습니다.Spring은 엔터프라이즈급 애플리케이션을 위한 프레임 워크입니다.Inversion of Control 과 Dependency Injection을 통해 높은 수준의 모듈화를 달성할 수 있습니다.	모범답안	django와 같은 언어를 사용하는 flask, 다른 언어를 사용하는 프레임워크들까지 예시를 잘 들어주셨습니다.python에서는 최근 fast api가 빠른 속도로 주목받고 있는데 이러한 최신 트렌드에 대해서도 인지하고 있으면 좋을 것 같습니다.

2. 다른 웹 프레임워크와 비교했을 때 Django의 장점과 단점은 무엇이라고 생각하시나요?

   1. 모범 답안이 없습니다. 스스로 문제에 대해 고민해보시고 답변을 작성해주세요.

3. Django와 Flask는 같은 파이썬 언어로 되어있지만 차이가 있습니다. 어떤 차이가 있는지 설명해주세요.

   1. 모범 답안이 없습니다. 스스로 문제에 대해 고민해보시고 답변을 작성해주세요.

4. 장고의 ORM과 SQL 쿼리 간에 어떤 장단점이 있나요? 어떤 상황에서 각각을 사용하시나요?

   이혜리	Django	4	장고의 ORM 은 사용자가 보다 편하게 데이터베이스 쿼리문을 사용할 수 있도록 돕습니다. ORM 을 사용하면 SQL 문을 사용하지 않아도 데이터베이스를 수정하거나 객체를 가져오는 작업 등을 수행할 수 있습니다. 다만 ORM 을 통해 모든 SQL 문을 수행할 수 있는 것은 아니며, 락을 걸거나 이중 쿼리문을 쓰는 등 복잡한 작업을 수행할 때에는 오히려 SQL 문보다 효율이 떨어지기도 합니다. 특히 작업해야 하는 데이터베이스가 복잡할 수록 ORM 남용은 지양하는 것이 좋습니다.	모범답안	orm의 특성과 장/단점에 대해 잘 설명해 주셨습니다.추가적으로 orm을 사용했을 때 쿼리의 최적화가 되지 않아 속도 문제가 발생할 수 있는 점, sql injection과 같은 해킹 공격이 통하지 않는다는 점 등 다양한 예시도 알고 있으시면 좋을 것 같습니다.

5. MVT 구조에 대해서 설명해주세요.

   이혜리	Django	5	MVT 패턴은 Model-View-Template 의 약자로 모델은 데이터를, view 는 프로그램이 동작하여 데이터를 처리한 결과를 템플릿에 보이는 로직을, 템플릿은 사용자에게 보이는 ui 를 말한다. 장고에서는 웹을 구현할 때 mvt 패턴에 따라 구현해나갈 것을 권장하고 있는데, 이는 각각의 분야에서 다른 분야를 크게 신경쓰지 않고 개발을 진행할 수 있다는 장점이 있습니다.	모범답안	django의 mvt 패턴에 대해 잘 설명해 주셨습니다.

6. django에서 프로젝트를 생성했을 때 어떤 파일들이 생성되며, 각 파일들의 역할이 뭔지 설명해주세요

   이혜리	Django	6	장고에서 처음 프로젝트를 시작하면 migrate, runserver 같이 프로젝트와 상호작용하는 커맨드라인을 담고 있는 manage.py가 루트 폴더에 생성되며, 해당 프로젝트 이름을 갖는 폴더 아래에 init.py, settings.py, urls.py, asgi.py, wsgi.py 가 생성됩니다. init.py 는 해당 디렉토리를 패키지처럼 다루기 위한 빈 파일이고, settings.py 는 해당 장고 프로젝트의 환경 및 구성들, 예컨데 유저모델은 무엇을 사용할 것인지, 미들웨어나 앱에 무엇을 포함할 것인지 등을 담고 있는 파일입니다. urls.py 는 프로젝트의 url 들을 담고 있는 파일이며, asgi.py 와 wsgi.py 는 서비스 시 각각의 호환 웹 서버가 진입하는 진입점입니다.	모범답안	프로젝트 생성 시 만들어지는 파일들에 대해 잘 정리해 주셨습니다.urls.py의 경우 프로젝트의 url을 담고 있다기 보다는 root url 역할을 하며 settings.py에서 설정 가능하다는 등 조금 더 구체적으로 설명해 주시면 좋을 것 같습니다.

머신러닝 1~6번 모범답안

1. AI, 머신러닝, 딥러닝에 대해서 간단하게 설명해주세요..

   양덕영	머신러닝	1	Ai 는 컴퓨터가 인간과 유사한 지능을 가지도록 만드는 기술 분야입니다. 문제 해결, 학습, 언어 이해 등 인간의 지적 능력을 모방하는 컴퓨터 시스템을 창조하는 것을 말합니다.머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로 학습하고 에측을 하는 능력을 개발하는 것입니다. 데이터 패턴을 인식하고, 이를 기반으로 예측이나 결정을 할수 있습니다.딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방한 인공신경망을 사용합니다. 신경망은 일반적으로 여러 층으로 구성되어 있으며, 복잡한 데이터에서 고수준의 특징을 추출 할 수 있습니다. 이미지 인식, 음성 인식등의 분야가 대표적인 예입니다.	모범답안	머신러닝의 개념과 다양한 예시를 잘 설명해 주셨습니다.

2. 지도 학습과 비지도 학습에 차이에 대해서 설명해주세요.

   남의서	머신러닝	2	지도 학습과 비지도 학습은 머신러닝에서 주로 사용되는 두 가지 핵심 패러다임입니다.지도 학습은 모델을 훈련시키기 위해 입력과 지정된 출력값이 있는 데이터를 사용합니다. 모델은 주어진 입력에서 정확한 출력을 예측하도록 학습됩니다. 예시로 분류와 회귀 등이 있습니다.비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 모델은 데이터의 구조, 패턴 또는 관계를 학습하여 데이터를 이해하거나 그룹화할 수 있습니다. 비지도학습은 주로 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹으로 묶거나, 데이터의 주요 특성을 추출하는 군집화, 차원 축소 등이 있습니다.	모범답안	지도 학습과 비지도 학습의 차이, 각각의 예시에 대해서 잘 설명해 주셨습니다.

3. 선형회귀 개념에 대해 설명해주시고 어떤 경우에 활용하면 좋은지 예시를 들어주세요.

   남의서	머신러닝	3	선형 회귀는 종속 변수와 독립 변수 간의 선형 관계를 표현하는 통계적 모델링 기법입니다. 주로 경제학, 의학, 금융 등에서 사용되며, 데이터를 설명하는 최적의 선, 함수를 찾아 새로운 입력 값을 예측합니다. 이는 단순 선형 회귀와 다중 선형 회귀로 나뉘며, 각각 하나와 여러 개의 독립 변수를 다룹니다. 한 마디로 선형 회귀는 데이터의 패턴을 간단하게 모델링하고 예측하는데 사용되며, 특히 데이터가 선형 관계를 갖는 경우 효과이라고 볼 수 있습니다.	모범답안	선형회귀에 대해 잘 설명해 주셨습니다.주식 시장 분석, 상품 비용 예측과 같은 선형회귀의 활용 예시 혹은 실제 사용 사례 등을 추가해 주시면 좋을 것 같습니다.

4. 논리회귀 개념에 대해 설명해주시고 어떤 경우에 활용하면 좋은지 예시를 들어주세요.

   남의서	머신러닝	4	논리회귀는 이진 분류 문제를 다루는 통계적 머신러닝 알고리즘으로, 선형 회귀의 확장을 위해 논리함수를 활용하여 입력 변수들에 기반해 어떤 사건이 발생할 확률을 예측합니다. 이 모델은 확률 값을 0과 1 사이로 제한하여 종속 변수의 lod-odds와 독립 변수들 간의 선형 관계를 모델링하며, 이 관계를 통해 각 독립 변수가 종속 변수에 미치는 영향을 추정합니다. 종속변수와 독립변수가 선형 관계에 있는 데이터에서 두 가지 범주를 구분하는 간단한 예측에 유용하며, 분류 성능이 뛰어나고 빠른 학습 속도를 가지는 특징이 있습니다.	모범답안	논리회귀에 대해 잘 설명해 주셨습니다.이메일 스팸 분류, 신용 점수 평가와 같은 논리회귀의 활용 예시 혹은 실제 사용 사례 등을 추가해 주시면 좋을 것 같습니다.

5. pandas에 대해서 설명해주세요.

   남의서	머신러닝	5	Pandas는 데이터 조작과 분석을 위한 Python 라이브러리로, array 형태의 데이터나 다양한 형식의 데이터를 다루기에 효과적입니다. 주로 데이터프레임과 시리즈라는 두 가지 핵심 데이터 구조를 제공하며, 주로 데이터 과학 또는 금융 분야에서 사용됩니다.	모범답안	pandas 라이브러리의 특징을 잘 설명해 주셨습니다.

6. numpy에 대해서 설명해주세요.

   남의서	머신러닝	6	NumPy는 파이썬에서 수치 계산을 위해 사용되는 핵심 라이브러리로, 다차원 array를 다루는데 사용됩니다. NumPy는 빠르고 효율적인 연산을 위해 C 언어로 구현되어 있어 Python에서도 대용량의 데이터를 신속하게 처리할 수 있어 주로 데이터 과학, 머신러닝, 과학 및 공학 분야에서 널리 사용됩니다.	모범답안	numpy 라이브러리의 특징을 잘 설명해 주셨습니다.