전체 글 20

관리 비용이 적으면서, 1인당 1000만원을 벌 수 있는 방법은?

요즘들어 고민을 많이한다. 현재 인턴으로 회사생활을 겪고 있는데 일을 잘하든 못하든 당장 주어지는 월급은 똑같고, 기대 가능한 수입의 한계가 보인다. 이러한 생각들은 점점 사업을 해야하나? 라는 고민으로 이어진다. 이전의 창업은 다양한 비즈니스 구조를 만들어나가며 검증을 해 나가고자 했고, 매출이 생기기도 했다. 이에 필요한 절대적 작업의 양도 방대했으며, 인원도 6~8명이었다. 그러나 대학생끼리 모인 집단에서 큰 퍼포먼스를 기대하기 힘들었고, 팀원간의 의견 다툼 및 현실적 상황도 관리하기 어려운 사항이었다.(물론 현재 서비스는 살아있고 잘 운영되고 있습니다!) 이전에는 '시장의 PMF를 찾자'에서 '안되겠다. 일단 매출을 발생시키자'로 사업의 방향이 이동했지만, 감당 가능한 절대적 리소스는 크게 고려하..

창업 2024.02.25

It 창업하는 방법, 스타트업 초기 과정

IT 창업에 대해 잘 아시나요? 많은 사람이 창업에 뛰어들고 있습니다. 이 중에서도 가장 많이 사랑 받는 영역이 IT 창업입니다. IT 창업은 웹사이트, 에플리케이션과 같은 IT 서비스를 기반으로 고객에게 가치를 제공하고, 궁극적으로 BM을 실현하는 걸 목표로 합니다. IT 창업은 온라인 비즈니스로 초기 자본이 필요 없다는 장점이 있어서, 누구나 쉽게 도전할 수 있습니다. ‘당근마켓’, ‘직방’, ‘오늘의집’이 성공한 IT 창업 기업의 예시이며, 넷플릭스 드라마 ‘스타트업’이 대표적인 IT 창업의 스토리를 담아냈습니다. 창업의 첫 걸음, IT 서비스를 만드는 과정은 크게 (1) 기획, (2) 디자인과 (3) 개발로 나뉩니다. IT 서비스를 먼저 “기획”하고, 이를 바탕으로 UI를 “디자인”합니다. 마지막..

창업 2023.10.29

웹사이트 게시판 기능 노코드로 만들기 1편 - 노션, 탈리

세상 간단하게 게시판 만들기 노션(Notion)과 탈리(Tally)를 아는가? 노션(Notion)은 정보 관리 및 협업 도구로 알려져 있으며, 다양한 용도로 사용 가능한 워크스페이스 툴이다. 탈리(Tally)는 설문조사 페이지를 만들 수 있는 툴로, 사용자에게 웹사이트 모양으로도 제공 가능한 툴이다. 말끝마다 툴 툴 거리는데, 요즘 IT 업계에서 살아남으려면(특히 나 같은 창업계에 발 담근 사람) 발 빠르게 새로운 툴을 배우는 것이 중요하다고 느낀다. 노션과 탈리를 비교해 보자. 아래 첨부한 사진은 현재 기획 중인 홍보단 모집 프로젝트를 발췌해 온 것이다. 어떤가? 비슷하게 생겼지 않나? 상단에 커버이미지와 로고가 있으며, Markup 언어를 기반으로 블록 형식의 글 작성이 이뤄지기에, 사용하다 보면 어..

코딩공부 당분간 그만

목적을 상실해버렸다. 쇼핑몰MD로 취업할생각에 코딩이 필요할것 같아서 공부를 했다. 또 후에 내가 쇼핑몰 운영을할때 데이터를 긁어오거나 후에 사업을할때 개발자와 얘기를 하거나 채용을 하는 부분에서 필요할 지식이라 느껴 시작을했다. 그러나 시간을 너무 많이 잡아먹는다. 어디까지 공부를 해야 적정선인지도 모르겠다. 원래는 무언가를 만들수도 있겠다 싶기도 하고 소소하게 웹이나 앱 혹은 프로그램을 만들어서 용돈벌이를 할수 있을지도 모르겠다 생각했지만, 이 마저 공부를 꽤 해야한다. 만약 코딩공부가 필요한 시점이 오면, 그때 필요한것만 빠르게 공부하여 결과를 만들어내는 방식이 훨씬 나을것 같다. 세상엔 공부해야할것이 많은데, 코딩까지 할려면 말이 안된다. 쇼핑몰MD로 취업을할 목적은 나도 쇼핑몰을 할 사람이라 배..

카테고리 없음 2021.03.16

자동으로 이미지 다운로드하는 코드

#필요한 모듈 import time import requests from selenium import webdriver # 웹 드라이버 설정 driver = webdriver.Chrome() driver.implicitly_wait(3) driver.get('다운받을사이트') time.sleep(1) # 페이지 끝까지 스크롤 last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight") while True: driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") time.sleep(0.5) new_height = driver.execute_script("retur..

카테고리 없음 2021.02.23

selenium 설치방법, pycharm과 Chrome을 이용한 웹 드라이버 환경 구축방법

selenium 설치 크롬을 기준으로 한다. 우선 크롬 웹 드라이버를 설치해야한다. 1. 크롬 브라우저 우측 상단에 메뉴 버튼을 클릭한 다음 Help → About Google Chrome (도움말 → Chrome 정보)을 클릭하시면 크롬 버전을 확인 2. chromedriver.chromium.org/downloads 여기 들가서 버전에 맞는거 다운로드 3. Windows 사용자는 chromedriver_win32.zip 클릭하여 다운로드 4. 그후 파이참에 들어가서 pip3 install seslenium 이것을 여기 하단 Terminal에 입력하여 셀레니움을 설치한다 5. from selenium import webdriver 상단에 입력 6. driver = webdriver.Chrome('chr..

카테고리 없음 2021.02.23

웹 스크롤 끝까지 내리는 코드

웹 스크롤 끝까지 내리는 코드 last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight") while True: driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") time.sleep(0.5) new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight") if new_height == last_height: break last_height = new_height 설명 driver.execute_script 이것은 자바스크립트를 파이썬으로 받아와줌 return document.body.scrol..

카테고리 없음 2021.02.23

데이터 오류 없애기 #6

1. 좋은데이터 기준 1 - 1. 완결성 필수적인 데이터는 모두 기록되있어야 한다. 결측값: 채워져야 하는데 비어있는 값이다. 데이터프레임에서 NaN으로 표시된다. 1 - 2. 유일성 값이 중복되면 안된다. 1 - 3. 통일성 데이터가 동일한 형식으로 저장되어 있어야 한다. ex) kg, lbs, 띄어쓰기, 표기법 등등.... 1 - 4. 정확성 이상점: 박스그래프때도 잠깐 언급했었다. 정상적인 범주를 벗어나, 자료분석에 방해가 되는 데이터를 말한다. 2. 데이터 클리닝 2 - 1. 완결성 결측값은 NaN으로 뜬다고 했다. 보자 변수.isnull() 결측값이 true라고 나온다. 변수.isnull().sum() 각 칼럼의 결측값 갯수를 말해준다. 변수.dropna() 이면 결측값을 제거한다. ( ) 안에..

코딩/Jupyter 2021.02.11

데이터 분석과 시각화, Seaborn, 그래프의 유형, 통계 #5

1. 시각화와 그래프 1 - 1. 선그래프 그래프 모듈은 불러오는 키는 %matplorlib inline 이것을 맨위에 입력하면 향후 그래프를 시각화하여 볼 수 있다. import pandas as pd 이것도 잊지말자. 그래프를 그리는 기본적인 형태는 변수.plot( ) 이며, ( ) 안에 kind = ' 원하는 그래프코드' 를 입력하면 된다. 선그래프는 'line'인데, 가장 기본적인 형태라 굳이 안적어도 된다. 변수.plot( y='b') 이런식으로 표현할수도 있고, 변수[['a', 'b']].plot() 이렇게도 가능하다. 단, 선그래프는 숫자만 가능하다. 문자는 표현 못한다. 1 - 2. 막대그래프 카테고리별로 비교를 하고싶을때 막대그래프가 유용하게 쓰인다. kind = 'bar' 이다. df...

코딩/Jupyter 2021.02.09

DataFrame 다루기 #4

1. DataFrame 인덱싱 인덱싱하는 부분은 연습을 많이해서 손에 잘 익혀야 한다. 문제도 많이 풀어야 한다. 구글링을 해서 문제는 많이 풀어보자. 주의해야 할 점은. 대괄호의 갯수, :의 쓰임새, loc붙냐 안붙냐 사소한것에 따라 값이 많이 바뀌므로 주의하자. - 기본형: 해당변수.loc['row값', 'column값'] - 한줄 통째로: 표변수.loc['row값', :] 혹은 표변수.loc[:, 'column값'] loc 단축모형 row 이름 df.loc['a] row 리스트 df.loc[['a','b']] row 슬라이싱 df.loc['a':'b'] df['a':'b'] column이름 df.loc[:, 'a'] df['a'] column리스트 df.loc[:, ['a','b']] df[['a'..

코딩/Jupyter 2021.02.04