데이터사이언스2 [AI코딩.08] 전문 분야별 AI 도구 - 데이터 사이언스와 DevOps AI코딩 활용을 위한 개발자 가이드 1. 전문 분야별 AI 도구의 필요성지금까지의 연재에서는 일반적인 코딩 작업에 활용할 수 있는 AI 도구들을 살펴보았습니다. 하지만 개발자가 다루는 영역이 점점 전문화되면서, 각 분야에 특화된 AI 도구들의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히 데이터 사이언스와 DevOps 분야는 복잡한 워크플로우와 반복적인 작업이 많아 AI의 도움이 절실한 영역입니다. 이번 8편에서는 이러한 전문 분야에서 개발자의 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 AI 도구들을 자세히 살펴보겠습니다. 데이터 사이언스 분야에서는 데이터 전처리부터 모델 개발, 그리고 배포까지의 전 과정에서 AI의 도움을 받을 수 있습니다. MLOps(Machine Learning Operations) 영역에서는 .. 2025. 7. 17. [AI코딩.01] AI 코딩 도구 생태계 개요 - 개발자의 새로운 동반자 홈 / AI활용 / AI코딩 / AI코딩을 위한 개발자 가이드 시리즈 안녕하세요! 오늘부터 시작하는 'LLM 기반 AI 코딩 도구' 연재의 첫 번째 이야기입니다. 혹시 최근에 "AI가 코드를 짜준다더라"는 이야기 들어보셨나요? 실제로 사용해보면 위기김을 느낄 정도로 프로그램 코딩에 매우 전문화 되어있습니다. 예전에 어리숙한 인공지능이 아닙니다. 그래도 전문분야와 같은 인터넷 상에 소스가 덜 공개된 분야는 아직 많이 미숙합니다. 느낌상 중급정도의 개발자고 보시면 됩니다. 그래도 초기의 프로그램 구조를 설정하거나, 테스트 및 디버깅에는 이만한 효자가 업습니다. 단순한 소문이 아니라 정말로 우리 개발 현실이 되어버린 2024-2025년의 상황을 함께 살펴보겠습니다.1. 왜 지금 AI 코딩 도구인가.. 2025. 7. 1. 이전 1 다음
