728x90 반응형 노코드17 [ 04편 ] 노션 '롤업'과 '수식'으로 내 마음 분석하기: 독서 데이터 시각화 및 감정 변화 추적법 지난 [ 03편 ]에서 우리는 노션⁴의 데이터베이스⁴를 설계하고, 독서 기록과 감정 데이터를 연결하는 핵심적인 '관계형³' 속성⁵을 설정하는 방법을 알아보았습니다.이제 여러분은 단순히 책을 기록하는 것을 넘어, 책이 나의 감정과 어떻게 연결되는지 체계적으로 관리할 수 있는 토대를 마련했습니다.이번 [04편]에서는 독서 시스템의 진정한 힘이 발휘되는 두 가지 핵심 기능, 바로 '롤업¹'과 '수식²'을 활용하여 단순한 기록을 넘어 데이터 기반의 깊이 있는 자기 분석을 시작하는 방법을 심층적으로 다룹니다.노코드⁷ 기술을 통해 코딩 지식 없이도 독서 데이터를 시각화¹⁰하고, 내면의 감정 변화 패턴을 추적하는 진정한 '시민 개발자⁶'적 접근 방식을 함께 실천해 봅시다.Part 1: 내면을 들여다보는 기술: 독서 .. 2025. 9. 9. [ 03편 ] 노션 데이터베이스 마스터하기: 독서 기록 데이터베이스 설계 및 감정 태그 연동법 노코드 시대, 우리 모두의 혁신을 위한 첫걸음지난 [02편]에서 우리는 노션의 기본 철학과 주요 기능을 알아보고, 나만의 독서 기록 시스템을 만들기 위한 첫걸음을 내디뎠습니다.이제 본격적으로 노션의 진정한 힘이 발휘되는 데이터베이스⁶를 설계하고, 단순히 책을 기록하는 것을 넘어 감정 데이터까지 체계적으로 관리하는 심화 과정을 다룰 차례입니다.이번 [03편]은 독서 기록 데이터베이스의 설계와 감정 태그 연동에 초점을 맞춥니다.코딩 지식 없이도 여러분의 개인 지식 관리 시스템(PKM)⁸을 한 단계 업그레이드할 수 있는 구체적인 실습 방법과 깊이 있는 활용 팁을 함께 알아봅시다.📚 독서 기록 데이터베이스 설계: 내 지식의 토대 구축하기독서 기록은 단순히 읽은 책의 목록을 정리하는 행위를 넘어, 책을 통해 얻.. 2025. 9. 8. [ 02편 ] 코딩 없이 시작하는 '디지털 기록가'의 첫걸음: 나만의 노션 독서 기록 시스템 만들기(Notion) 🚀 새로운 시대의 기록, '디지털 기록가'란 무엇인가?2025년은 소프트웨어 개발의 민주화가 본격적으로 시작되는 해로 평가됩니다.이 변화의 중심에는 코딩 지식 없이도 누구나 자신의 아이디어를 현실로 만들 수 있는 노코드/로우코드 기술¹이 자리 잡고 있습니다.이러한 기술적 전환은 단순히 새로운 앱이나 서비스를 만드는 것을 넘어, '시민 개발자'²라는 새로운 정체성을 낳았습니다.이들은 복잡한 코드를 몰라도 시각적 도구를 활용해 비즈니스 프로세스를 혁신하고 개인의 생산성을 극대화합니다. 이러한 시대적 흐름 속에서, 우리는 '디지털 기록가'³라는 새로운 개념에 주목합니다.'디지털 기록가'는 단순한 정보를 수동적으로 소비하고 메모하는 것을 넘어, 자신의 지식과 생각을 마치 소프트웨어처럼 체계적으로 구축하고 관리.. 2025. 9. 4. [ 01편 ] 노코드/로우코드의 시대가 열렸다: '시민 개발자'가 바꾸는 세상 🚀 소프트웨어 개발의 '대중화', 새로운 시대의 서막 🚀2025년 9월 현재, 소프트웨어 개발은 더 이상 일부 엘리트 개발자의 전유물이 아니다.지난 몇 년간 급속도로 발전한 노코드/로우코드(LCNC)¹ 기술은 코딩이라는 기술 장벽을 허물고, 모든 사람이 아이디어를 현실로 구현할 수 있는 새로운 시대를 열었다.이 현상은 단순히 기술적 진보를 넘어, '시민 개발자'²라는 새로운 역할을 탄생시키며 비즈니스와 사회 전반의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있다. LCNC는 최소한의 자원과 기간을 사용하여 아이디어를 신속하게 검증하고 제품을 출시하는 시간을 대폭 단축함으로써, 기업의 비용 절감 및 자원 활용에 크게 기여하는 핵심적인 역할을 수행한다.노코드와 로우코드는 혼용되어 사용되기도 하지만, 그 개념과 활용 목적에는.. 2025. 9. 3. [EP 11] 데이터의 힘: AI 기반 데이터 수집 및 분석 솔루션 파헤치기(ScrapeStorm과 IBM Watson) 1️⃣ 왜 지금 '데이터의 힘'에 주목해야 하는가?21세기 비즈니스 환경에서 데이터는 단순한 정보가 아닌, 기업의 핵심 경쟁력을 결정하는 가장 중요한 자산으로 자리 잡았습니다.특히 인공지능(AI)¹ 기술의 폭발적인 발전은 데이터를 '무엇을 할 것인가'에 대한 가이드라인을 넘어, '어떻게 할 것인가'에 대한 구체적인 행동 지침을 제시하는 강력한 동력으로 바꾸어 놓았습니다. 하지만 이러한 혁신적인 변화는 데이터의 원천 확보와 그 활용이라는 두 가지 근본적인 과제를 수반합니다.즉, 아무리 뛰어난 AI 모델도 분석할 데이터가 없다면 무용지물이며, 반대로 막대한 양의 데이터를 쌓아두고도 제대로 활용하지 못한다면 그 가치는 묻히게 됩니다. 본 보고서는 이러한 데이터 생태계의 두 가지 핵심 축을 대표하는 두 가지 A.. 2025. 8. 26. 이전 1 2 3 다음 반응형
