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IT 엔지니어링 프레임워크 코스타 온라인(KOSTA Online)에서 제공하는 학습 컨텐트는 IT 엔지니어링 프레임워크에 입각하여 분류되어 있습니다. 분류 체계의 최상위 수준은 다음과 같은 IT 엔지니어링의 주요 영역들로 구성됩니다: 소프트웨어 기업 경영, 기업 아키텍처(Enterprise Architecture), UX 엔지니어링, 소프트웨어 엔지니어링, AI 엔지니어링, 데이터 엔지니어링, 플랫폼 엔지니어링. 아래의 각 영역별 이름이나 이미지을 클릭하면, 각 영역 내 차하위 분류체계로 이동합니다. 소프트웨어 기업 경영 IT 서비스, SW 패키지, SaaS 등 SW 사업 경영의 글로벌 베스트 프랙티스를 학습. 많은 한국 SW 기업들의 낮은 국제 경쟁력, 저수익, 저성장의 공통적인 근본 원인을 이해하고 그 해결 방안을 고찰. 기업 아키텍처 (EA) 글로벌 선진 기업의 경영 전략 및 IT 전략 수립 기법인 Enterprise Architecture(EA)의 국제 표준 언어, 방법론, 툴 및 사례를 학습. 제4차 산업혁명 시대, 기업의 혁신적인 디지털 변혁을 위한 IT 기획의 제반 기법을 학습: 경영 목표 및 전략 수립, 업무 프로세스 개혁, 혁신적 정보 모델 창출, IoT/빅데이터/AI/클라우드 등 신 기술의 통합 아키텍처 설계, 애플리케이션의 서비스 지향 아키텍처 설계 등. UX 엔지니어링 애플리케이션의 사용자 스토리보드, 고객 여정 지도(Customer Journey Map) 등 사용자 경험의 분석/설계, UI 정보 아키텍처 설계, UI Wireframe 설계, UI 프로토타이핑, Front-End 개발 등 UX / UI 설계 및 구현 기법과 툴 들 학습. 소프트웨어 엔지니어링 SW 엔지니어링 영역의 학습 컨텐트는 SW 생애주기를 구성하는 다음의 영역 들에서 적용하는 공학 원리, 패턴, 기법 및 툴을 포함: SW요구공학, SW아키텍처 설계, 객체설계, 테스트 자동화, 객체 지향 코딩, 애자일 프로젝트 관리, 형상관리. 코딩에 의한 SW 개발 뿐 아니라, 요즘 대세인 SaaS 도입과 No Code 및 Low Code 플랫폼 기반의 SW 개발도 포함. AI 엔지니어링 데이터 사이언스를 구성하는 기계학습, 통계학, OR 모델 등에 대한 이론 학습. AI 모델의 개발, AI 분석에 필요한 데이터의 엔지니어링, 분석 결과의 가시화 등 실무 스킬의 훈련. AI 기반 정보 시스템의 분석/설계/개발/배포 기법. 범용 및 산업 특화 AI 응용 시스템의 사례 연구. 데이터 엔지니어링 소스 시스템에서의 데이터 생성, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 레이크하우스, 데이터 메시, 데이터 패브릭 등 데이터 아키텍처, 데이터 인제스천을 위한 배치 및 스트림 프로세싱, 데이터 모델링 및 변환, 데이터 서빙 플랫폼 엔지니어링 CI / CD, 내부 개발자 플랫폼(IDP)의 설계 및 개발, 빌드/테스트/배치 파이프라인의 구축, 품질 및 보안 표준 설정, 성능/가용성 등 메트릭 정의 및 모니터링, 프로비저닝, 형상관리, 스케일링 등 인프라 자동화

데이터 엔지니어링 데이터 엔지니어링은 원천 데이터를 적합한 스토리지 아키텍처로 인제스트하여 트랜잭션, 애널리틱스, 기계 학습 등 사용사례에 맞게 변환 및 서빙을 하는 프로세스와 시스템을 설계, 구현 및 운영하는 영역이다. 데이터 엔지니어링은 데이터 보안, 데이터 관리, DataOps, 데이터 아키텍처, 오케스트레이션과 SW 엔지니어링을 종합적으로 적용한다. 이 영역은 NoSQL 데이터 스토리지 기반의 빅데이터의 설계, 구현, 활용 뿐 아니라 전통적인 Relational 데이터베이스의 설계, 구현, 활용 방법도 포함한다.데이터의 온라인 프로세싱, 배치 (오프라인) 프로세싱, 스트리밍 (니어라인) 프로세싱의 기법과 툴에 관해서도 학습한다. 분산 데이터(Distributed Data)에서 Replication, Partitioning, Transaction ACID 관련된 이슈들과 해결 기법에 대해 학습한다. 아래의 2개 영역 별로 제목 또는 이미지를 클릭하면, 관련된 다양한 주제에 대한 교육 과정들과 블로그들이 게시된 페이지로 연결된다. (밑줄이 없는 영역은 아직 게시물이 안 올라간 영역임.) OLTP를 위한 Relational 데이터베이스(RDB)와 BI를 위한 RDB 기반 데이터 웨어하우스의 설계, 구현 및 활용 관계형 DB의 개념 수준 모델(시맨틱 데이터 모델)과 논리 수준 모델(제5정규형 테이블 스키마)의 설계. 시맨틱 모델에서 테이블 스키마로의 변환 (ORM) 알고리즘. 시맨틱 모델에서 관계형 DB의 자동 생성 툴. 온라인 트랜잭션 처리(Online Transaction Processing: OLTP)를 위한 SQL 프로그램 작성과 실행 방법 (JDBC, ORM 프레임워크, JPA, Stored Procedure 등). RDB 기반의 Data Warehouse의 설계, 구축과 활용. Analytics를 위한 NoSQL 데이터의 Batch 및 스트리밍 처리 다양한 원천 데이터의 이해. 파일, 블록 또는 옵젝트 스토리지 기반의 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 데이터 레이크하우스 등 데이터 스토리지 구축. Lambda 아키텍처, Kappa 아키텍처, 데이터 Mesh, 데이터 Fabric 등의 데이터 아키텍처 설계. Batch 및 스트림 인제스천. Batch 및 스트림 데이터 모델링과 변환. NoSQL 데이터베이스의 설계, 구현과 Query 프로그래밍. 애널리틱스 및 기계 학습을 위한 데이터 서빙. 데이터 보안과 개인정보 보호. 분산 데이터의 설계와 분산 트랜잭션 관리.

개인 정보 처리 방침 ㈜제이피아이에스(이하 "회사")는 이용자들의 개인정보를 소중히 다루고 있으며 "정보통신망 이용촉진 및 정보보호"에 관한 법률을 준수하고 있습니다. 회사는 개인정보취급방침을 통하여 이용자께서 제공하시는 개인정보가 어떠한 용도와 방식으로 이용되고 있으며, 개인정보보호를 위해 어떠한 조치가 취해지고 있는지 알려드립니다. 회사는 개인정보취급방침을 개정하는 경우 웹사이트 공지사항(또는 개별공지)을 통하여 공지할 것입니다. 제1조. 수집하는 개인정보 항목 회사는 회원가입, 원활한 고객 상담, 서비스 제공 등을 위해 아래와 같은 개인정보를 수집하고 있습니다: 성명, 비밀번호, 이메일, 주소, 휴대전화번호, 회사명, 직무, 직책, 회사전화번호, 회사규모, 매출규모, 직종, 관심분야. 개인정보 수집방법은 홈페이지(회원가입), 전화, 게시판, 이메일 등을 포함합니다. 서비스 이용과정에서 아래와 같은 정보들이 생성되어 수집될 수 있습니다: 서비스 이용기록, 접속 로그, 쿠키, 접속 IP 정보, 결제기록. 제2조. 개인정보의 수집 및 이용목적 회사는 수집한 개인정보를 다음의 목적을 위해 활용합니다. 회원 관리: 회원제 서비스 이용에 따른 본인확인 서비스 제공에 관한 계약 이행 및 서비스 제공에 따른 요금정산: 콘텐츠 제공, 본인인증, 구매 및 요금 결제 신규 서비스 개발 및 마케팅: 신규 서비스 개발 및 맞춤 서비스 제공, 이벤트 등 광고성 정보 전달, 접속 빈도 파악 또는 회원의 서비스 이용에 대한 통계 제3조. 개인정보의 보유 및 이용기간 원칙적으로, 개인정보 수집 및 이용목적이 달성된 후에는 해당 정보를 지체 없이 파기합니다. 단, 회원이 직접 작성한 게시판, 이용정보는 회원탈퇴 후에도 삭제되지 않으므로 삭제를 원하는 경우 미리 본인이 직접 삭제한 후 탈퇴해야 합니다. 또한, 관계법령의 규정에 의하여 보존할 필요가 있는 경우 회사는 아래와 같이 관계법령에서 정한 일정한 기간 동안 회원정보를 보관합니다. 관계 법령에 의한 정보보유 사유는 다음과 같습니다: 계약 또는 청약철회 등에 관한 기록: 5년 (전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률) 대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록: 5년 (전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률) 소비자의 불만 또는 분쟁처리에 관한 기록: 3년 (전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률) 제4조. 개인정보의 파기절차 및 방법 회사는 원칙적으로 개인정보 수집 및 이용목적이 달성된 후에는 해당 정보를 지체 없이 파기합니다. 파기절차 및 방법은 다음과 같습니다. 파기절차: 회원님이 회원가입 등을 위해 입력하신 정보는 목적이 달성된 후 별도의 DB로 옮겨져 내부 방침 및 기타 관련 법령에 의한 정보보호 사유에 따라(보유 및 이용기간 참조) 일정 기간 저장된 후 파기됩니다. 별도 DB로 옮겨진 개인정보는 법률에 의한 경우가 아니고서는 보유되는 이외의 다른 목적으로 이용되지 않습니다. 파기방법: 전자적 파일형태로 저장된 개인정보는 기록을 재생할 수 없는 기술적 방법을 사용하여 삭제합니다. 제5조. 개인정보 제공 회사는 이용자의 개인정보를 위의 “개인정보의 수집 및 이용 목적”에서 고지한 범위 내에서 사용하며, 원칙적으로 이용자의 개인정보를 제공하지 않습니다. 다만 법령의 규정에 의거하거나, 수사 목적으로 법령에 정해진 절차와 방법에 따라 수사기관의 요구가 있는 경우에는 예외로 합니다. 제6조. 수집한 개인정보의 위탁 회사는 고객님의 동의없이 고객님의 정보를 외부 업체에 위탁하지 않습니다. 향후 그러한 필요가 생길 경우, 위탁 대상자와 위탁 업무 내용에 대해 고객님에게 통지하고 필요한 경우 사전 동의를 받도록 하겠습니다. 제7조. 이용자의 권리와 행사방법 이용자는 언제든지 등록되어 있는 자신의 개인정보를 직접 조회하거나 수정할 수 있으며, 별도로 개인정보보호책임자에게 서면, 전화, 이메일 등을 통하여 개인정보의 열람, 정정 또는 가입해지를 요청할 수 있습니다. 이용자가 개인정보의 오류에 대한 정정을 요청하신 경우에는 정정을 완료하기 전까지 당해 개인정보를 이용 또는 제공하지 않습니다. 또한 잘못된 개인정보를 제3자에게 이미 제공한 경우에는 정정 처리결과를 제3자에게 지체없이 통지하여 정정이 이루어지도록 하겠습니다. 회사는 이용자의 요청에 의해 해지 또는 삭제된 개인정보는 회사가 수집한 "개인정보의 보유 및 이용기간"에 명시된 바에 따라 처리하고 그 외의 용도로 열람 또는 이용할 수 없도록 처리하고 있습니다. 제8조. 개인정보 자동수집 장치의 설치, 운영 및 그 거부에 관한 사항 회사는 이용자들에게 특화된 맞춤서비스를 제공하기 위해서 이용자들의 정보를 저장하고 수시로 불러오는 '쿠키(cookie)'를 사용합니다. 쿠키는 웹사이트를 운영하는데 이용되는 서버(HTTP)가 이용자의 컴퓨터 브라우저에게 보내는 소량의 정보이며 이용자들의 PC 컴퓨터내의 하드디스크에 저장되기도 합니다. 쿠키의 사용 목적: 이용자들이 방문한 각 서비스와 웹 사이트들에 대한 방문 및 이용형태 등을 파악하여 이용자에게 최적화된 정보 제공을 위하여 사용합니다. 쿠키의 설치/운영 및 거부: 이용자는 쿠키 설치에 대한 선택권을 가지고 있습니다. 따라서, 이용자는 웹 브라우저에서 옵션을 설정함으로써 모든 쿠키를 허용하거나, 쿠키가 저장될 때마다 확인을 거치거나, 아니면 모든 쿠키의 저장을 거부할 수도 있습니다. 쿠키 설치 허용 여부를 지정하는 방법은 다음과 같습니다: Chrome 웹 브라우저 > 우측 상단 메뉴 [설정] > [사이트 설정] > [쿠키] 설정. 다만, 쿠키의 저장을 거부할 경우 일부 서비스는 이용에 어려움이 있을 수 있습니다. 제9조. 개인정보에 관한 민원서비스 회사의 서비스를 이용하시면서 발생한 모든 개인정보보호 관련 민원, 불만처리 등에 관한 사항을 개인정보 보호책임자에게 문의하실 수 있고, 회사는 이용자의 문의에 신속하고 성실하게 답변하겠습니다. 개인정보관리책임자 성명: 정석진 이메일: admin@kosta-online.com 제10조. 권익침해 구제방법 이용자는 개인정보침해로 인한 구제를 받기 위하여 개인정보분쟁조정위원회, 한국인터넷진흥원 개인정보침해신고센터 등에 분쟁해결이나 상담 등을 신청할 수 있습니다. 이 밖에 기타 개인정보침해의 신고, 상담에 대하여는 아래의 기관에 문의하시기 바랍니다. 개인정보분쟁조정위원회: (국번없이) 1833-6972 (www.kopico.go.kr ) 개인정보침해신고센터: (국번없이) 118 (privacy.kisa.or.kr) 대검찰청: (국번없이) 1301 (www.spo.go.kr ) 경찰청: (국번없이) 182 (ecrm.cyber.go.kr) 본 방침은 2024 년 07 월 01 일부터 시행됩니다.

플랫폼 엔지니어링 CI / CD. 내부 개발자 플랫폼(IDP)의 설계 및 개발. 빌드/테스트/배치 파이프라인의 구축. 품질 및 보안 표준 설정. 성능/가용성 등 메트릭 정의 및 모니터링. 프로비저닝, 형상관리, 스케일링 등 인프라 자동화 아래의 6개 영역 별로 제목 또는 이미지를 클릭하면, 관련된 다양한 주제에 대한 교육 과정들과 블로그들이 게시된 페이지로 연결된다. (밑줄이 없는 영역은 아직 게시물이 안 올라간 영역임.) CI / CD Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, ArgoCD 등의 툴을 이용한 빌드, 테스트, 배포 프로세스의 자동화 Infrastructure as Code (IaC) Terraform, CloudFormation, Ansible 등의 툴을 이용해 SW 코딩을 통한 인프라 프로비저닝, 운영 및 관리. Containerization, Orchestration and Service Mesh Docker, Kubernetes, OpenShift 등의 툴을 이용한 애플리케이션 패키징과 컨테이너 배포 및 오케스트레이션. Istio, Linkerd, Consul 등의 툴을 이용한 마이크로서비스 간의 통신 관리. Cloud Platform Engineering AWS, Azure, Google Cloud Platform, Multi-cloud 등 클라우드 서비스를 이용한 클라우드 기반의 인프라 설계, 구축, 운영 및 관리. Site Reliability Engineering (SRE) Availability and Reliability Engineering, Performance Engineering, Incident Management, Monitoring and Observability, Chaos Engineering, Capacity Planning and Scalability, Security and Compliance Engineering, Database Platform Engineering, Network Engineering API Management Service-Oriented Architecture, Microservices Architecture, API G ateways, Event-Driven Systems 등을 이용한 API의 설계, 구현 및 관리.

고객 서비스 코스타 온라인(KOSTA Online)에서는 자기주도적 온라인 학습을 위한 디지털 컨텐트를 제공하는 것 뿐 아니라, 고객이 원하는 경우 국내 최고의 전문가들이 고객 기업에 최적화된 부트캠프 교육, IT 전략 및 프로젝트 컨설팅, 기술 직원 멘토링 등 전문가 용역 서비스도 제공합니다. 자기주도적 On-demnd 학습 고객이 원하는 주제의 문서 또는 동영상 학습 교재를 이용하여 Self-Pace로 학습을 하고, 학습 진도에 대해 인증을 받을 수 있는 온라인 서비스 온라인 과정 보기 IT 역량 성숙도 평가 고객 개인, 팀 또는 기업 단위에서 온라인 설문 응답을 통해 현재의 IT 역량 수준을 세계 초일류 기업의 레벨 5 대비 레벨 1에서 5로 평가 받을 수 있는 서비스로, IT의 큰 영역 별 수준에서 매우 구체적인 상세 활동 별 수준까지 Roll-up과 Drill-down이 가능한 평가 서비스 온라인 설문에 의한 자동 평가 후, 고객의 프로젝트 산출물 심사 등 보다 정확한 평가와 평가 결과를 반영한 역량 강화 대책 수립을 원할 경우, 역량 평가를 위한 전문가 용역 서비스를 요청할 수 있음 영상 보기 기업 고객 대상 Customized 훈련 프로그램 하나 또는 여러 기업 고객이 고객의 특수한 니즈에 맞는 훈련 프로그램을 원할 경우, 훈련 커리큘럼의 설계와 집합/온라인 하이브리드 형태의 훈련을 제공하는 서비스 샘플 프로그램 보기 컨설팅 및 멘토링 전문가 용역 서비스 고객 기업이 디지털 변혁 전략의 수립, IT 아키텍처 설계, 정보시스템 구축, 신규 SW제품 개발, 레거시 시스템의 현대화 등 IT 분야의 프로젝트 수행에 IT 분야 최고 전문가의 도움이 필요한 경우, 컨설팅, 멘토링, 파트타임 고용 등의 서비스를 제공 고객의 목소리 Ready to find out more? 자기주도적 온라인 학습을 넘어서서 강사진 등 전문가들의 멘토링, 컨설팅, 집합교육 등 도움이 필요하시면 서슴지 마시고 연락 주시기 바랍니다. + 상담 문의

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소프트웨어 엔지니어링 SW 엔지니어링 영역의 학습 컨텐트는 SW 생애주기를 구성하는 다음의 영역 들에서 적용하는 공학 원리, 패턴, 기법 및 툴을 포함합니다: SW요구공학, SW아키텍처 설계, 객체설계, 테스트 자동화, 객체 지향 코딩, 애자일 프로젝트 관리, 형상관리. SW 생애주기의 주요 단계인 빌드, 배포, 운영에 적용하는 공학 원리, 패턴, 기법 및 툴은 Platform Engineering 영역에서 다룰 겁니다. 아래의 SW엔지니아링 메타모델 그림에서 각 영역 간의 화살표는 한 영역(예컨대 요구공학)의 산출물(예컨대 사용사례 시나리오)이 다른 영역(예컨대 테스트 자동화)의 산출물(예컨대 테스트 케이스들)로 변환되는 매핑 메카니즘을 표현합니다. 코딩에 의한 SW 개발 뿐 아니라, 요즘 대세인 SaaS 도입과 No Code 및 Low Code 플랫폼 기반의 SW 개발도 포함합니다. 아래의 10개 영역 별로 제목 또는 이미지를 클릭하면, 관련된 다양한 주제에 대한 교육 과정들과 블로그들이 게시된 페이지로 연결됩니다. (밑줄이 없는 영역은 아직 게시물이 안 올라간 영역임.) 영역 간의 매핑 메카니즘도 하위체계에서 보다 상세화 됩니다. Requirement Engineering SW요구공학은 사용자에게 제공할 가치 있는 기능을 상세히 정의. 기업 용 SW 경우, SW로 인해 변화될 사용자 기업의 Enterprise Architecture (특히 경영 목표, 전략, 자원 등을 설계하는 Business Architecture), 사용자 업무의 UX 모델, 프로세스 모델, 데이터 모델, 사용사례 모델 등의 명세를 국제 표준 모델링 언어와 글로벌 베스트 프랙티스를 적용해 작성. 또한 사용사례 별 상세 시나리오들과 사용사례를 코드로 구현했을 때 정확한 지 검증할 수 있는 테스트 케이스들을 작성. 요구스펙은 코드 수준의 객체 설계, 시스템 수준의 아키텍처 설계와 소스 코딩에 투입물로 쓰인다. 테스트 케이스는 사용사례를 코드로 구현할 때, 테스트 코드 작성의 투입물로 쓰인다. Architecture Design SW 아키텍처의 개념, 문서화, 설계 목표 수립, 설계 프로세스, 설계 기법, 설계 평가 기법. SW 아키텍처의 스타일과 패턴. 서비스 지향 아키텍처(SOA)의 진화 역사. SOA 개념, 목적과 원칙. 서비스의 설계 패턴과 기법, 서비스 조합의 설계 패턴과 기법, 서비스 지향 기업 아키텍처의 설계 패턴과 기법. SOA 애플리케이션의 분석/설계/구현 프로세스, 방법론 및 툴. 마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 진화 역사. MSA 구현 패턴과 기법. MSA 적용의 선제 조건. 미니서비스(Miniservice) 아키텍처의 개념, 패턴과 기법. 아키텍처 설계는 요구 스펙을 투입물로 사용하여 수행된다. SOA 아키텍처의 설계는 객체 설계를 투입물로 사용하여 상세화 된다. 아키텍처 설계에서 비기능 품질 요건의 정의는 시스템 테스트에 투입물로 쓰인다. 아키텍처 설계(예컨대 MVC 아키텍처)는 객체 설계(예컨대 컨트롤러 클래스 설계)에 투입물로 쓰이고, SOA 설계(예컨대 API 설계)는 코딩의 설계 스펙을 제공한다. Object Design SW 구현에 필요한 클래스들과 그들 간의 상호 의존성을 코딩 전에 명확히 설계해야 코딩, 단위 테스트 및 통합 테스트의 오류 및 재작업을 줄여 품질과 생산성을 제고. 이를 위해 UML 클래스 다이어그램을 이용한 SW의 도메인 모델을 설계. 한편 SW 코드의 지속가능성(Sustainability)을 높여야 애자일 개발에서의 지속적 SW 변경을 결함 없이 신속하게 수행. 이를 위해 코드 Smell을 제거하고 클린 코드를 만드는 리팩토링을 지속적으로 실시. 도메인 모델링과 리팩토링 시 객체 설계 원칙과 객체 설계 패턴 적용. 도메인 모델은 요구 스펙을 투입물로 사용한다. 즉 사용사례 시나리오에서 수행 필요한 메소드들을 추출하여 적합한 클래스들에 할당한다. SW 아키텍처 설계도 도메인 모델의 투입물로 쓰인다. 예컨대 MVC 아키텍처를 채택한다면, 도메인 모델에 컨트롤러, 서비스 등의 디자인 레벨 클래스들을 추가하게 된다. IDE나 통합 모델링 툴에서 도메인 모델을 투입물로 사용하여, 자바, 파이썬 등 대부분 언어의 스켈레톤 코드를 자동 생성할 수 있다. Coding 객체 설계 원칙, 객체 설계 패턴, 리팩토링 기법을 적용한 자바, 파이썬, 노드 등 객체 지향 언어의 프로그래밍. 객체 설계의 산출물인 도메인 모델을 투입물로 써서 스켈레톤 코드를 자동 생성한 후, 자동 생성된 클래스 인터페이스에 맞도록 메소드를 작성한다. 메소드 작성 시 요구 분석 산출물인 사용사례 시나리오를 투입물로 사용하여 시나리오에 명시된 기능들을 구현한다. 또한 아키텍처 설계를 투입물로 써서, 아키텍처 구현에 필요한 디자인 레벨 클래스들과 SOA 서비스들을 코드로 구현한다. 한편 테스트 자동화 영역에서 제공하는 테스트 케이스들을 투입물로 사용하여, TDD에서 권장하는 테스트 우선 코딩(Test-First Programming)을 수행한다. Test Automation 사용 사례 별로 기능들이 올바로 구현됐는지 확인할 수 있는 Test Case들을 도출. 사용 사례 구현 시 소스 코드 작성 전에 각 테스트 케이스에 해당하는 테스트 코드를 먼저 짠 다음, 그 테스트 코드를 통과하도록 소스 코드를 짜는 테스트 주도 개발(Test-Driven Development: TDD)을 수행. TDD를 통해 작성되는 Unit 테스트 코드들을 테스트 스위트에 축적하여 통합 테스트 및 인수 테스트의 자동화에 활용. 한편 사용사례 시나리오들에서 Gherkin 문법의 테스트 케이스를 도출하는 행위 주도 개발(Behavior-Driven Development: BDD)을 기반으로 인수 테스트를 자동화. 테스트 자동화는 요구 스펙과 아키텍처 설계에서 정의한 비기능 품질 요건을 투입물로 사용하며, 테스트 코드와 소스 코드 테스트 결과를 산출물로 제공한다. SW Engineering Process and Project Management Waterfall, Unified, 애자일, SAFe 및 데브옵스 SW개발 프로세스의 차이점을 이해하고, 상이한 SW개발 생애주기 프로세스에서의 프로젝트 관리, 프로젝트 성공을 위해 갖추어야 하는 기술적 역량과 조직 문화에 대해 이해한다. Configuration Management SW 개발 / 스테이징 / 테스트 / 프로덕션 환경 구성, SW 브랜칭과 머징, 트렁크 기반 개발 (Trunk-Based Development), SW 변경 관리, 빌드 관리, 배포 관리, 버전 관리, 형상 감사. SaaS Implementation BetterCloud에 따르면, 2025년에 선진국 기업들이 사용하는 애플리케이션의 85%가 SaaS일 것이다. 우리나라에서도 기업의 SaaS 도입이 점차 증가할 것으로 예상된다. SaaS를 도입할 경우, SW패키지를 도입할 때나 마찬가지로, 비즈니스 프로세스 리엔지니어링, Fit/Gap 분석, Delta 엔지니어링을 통한 Gap 극복, SaaS가 필요로 하는 데이터의 엔지니어링, 기존 애플리케이션과의 연계/통합, 애자일 구현을 통한 현업의 경영 성과 제고 등의 기법과 역량을 먼저 갖추어야 한다. 본 과정들에서는 ERP, CRM, 마케팅, 회계/재무 시스템, HR 시스템, BI 시스템, 가입/빌링 시스템, 콘텐츠 관리 시스템, 의사소통/협업 시스템, E-Commerce 시스템, 산업 특화 시스템들 등 다양한 애플리케이션의 SaaS를 체계적인 애자일 프로세스에 따라 구현하는 과정을 실습 한다. No Code Dev't Platform 가트너에 따르면, 2025년 선진국 기업들에서 신규 애플리케이션의 70%가 Low Code 또는 No Code 개발 플랫폼을 이용하여 개발될 것이다. 우리나라에서도 No Code 및 Low Code 개발 플랫폼을 이용한 애플리케이션 개발이 증가할 전망이다. No Code 개발 플랫폼(NCDP)은 템플릿, Drag & Drop UI 위젯, 비주얼 워크플로우 빌더, 제3의 툴 및 서비스 들과의 통합 기능 등을 제공하여, 코딩 필요 없이 다양한 애플리케이션을 쉽게 빨리 개발할 수 있게 한다. 본 과정들에서는 NCDP를 이용한 다양한 애플리케이션(E-Commerce 웹사이트, CRM 시스템, 위치 기반 모바일 앱, BI 대시보드, 병원 ERM, SCM 등)의 구현을 실습 한다. Low Code Dev't Platform 가트너에 따르면, 2025년 선진국 기업들에서 신규 애플리케이션의 70%가 Low Code 또는 No Code 개발 플랫폼을 이용하여 개발될 것이다. 우리나라에서도 No Code 및 Low Code 개발 플랫폼을 이용한 애플리케이션 개발이 증가할 전망이다. Low Code 개발 플랫폼(LCDP)은 3GL 코딩 없이 모델과 4GL 로직을 투입물로 애플리케이션 런타임을 자동 생성 배포해주며, Appian, Pegasystems 등 프로세스 중심의 LCDP와 OutSystems, Mendix 등 UI 중심의 LCDP로 나눌 수 있다. 프로세스 중심의 LCDP는 BPMN 프로세스 모델을 중심으로 프로세스 태스크 수행에 필요한 UI와 백엔드 서비스 API를 만들어 나아간다. UI 중심의 LCDP는 UI를 중심으로 UI 이벤트를 수행할 백엔드 서비스 API를 만들어 나아간다. 본 과정들에서는 LCDP를 이용한 애플리케이션의 모델링 및 구현을 실습 한다.

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Self-Directed Courses All programs 테스트 자동화 사용사례 분석 데이터 모델링 비즈니스 프로세스 설계 SaaS 기업 경영 SW제품 기업 경영 IT 서비스 기업 경영 BPMN 2.0을 활용한 비즈니스 프로세스 설계와 구현 4 Weeks 비즈니스 프로세스 설계와 구현 View Details SaaS 사업의 선진 경영 모델과 성공 요건 4 Weeks SaaS 사업의 선진 경영 모델과 성공 요건 View Details 테스트 주도 개발 (TDD): 애자일 개발의 성공 비결 4 Weeks 테스트 주도 개발 (TDD) View Details 디지털 변혁을 위한 사용사례 분석 및 구현 3 Participants 사용사례 분석과 구현 View Details

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All Posts Software Business Management 박준성 박사 May 3 1 min IT서비스 기업을 위한 경영학 한국 SI업체들은 선진국의 Professional IT Service 업체들의 서비스를 제공하고 있지만, 경영 모델이나 경영 관리 프랙티스가 크게 다르고, 이로 인해 수익성, 성장력, 국제경쟁력이 매우 낮다. 본 포스팅은 이의 개선 방안을 제시한다. 23 views 0 comments Post not marked as liked

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