Per ardua ad astra.

useMemo 훅들어가며리액트(React.js)의 @useMemo@ 훅에 대해 정리해본다. useMemo 훅개념컴포넌트의 성능 최적화(Optimization)를 위해 자주 사용되는 훅특정 연산의 결과를 메모이제이션(Memoization)하여 의존성 배열에 있는 값들이 변경되지 않는 한 해당 연산을 다시 수행하지 않도록 한다.불필요한 재연산을 방지하고 성능을 향상시킬 수 있다. 사용 방법첫 번째 인자는 메모이제이션할 값을 반환(return)하는 함수이다. (@computeExpensiveValue@).두 번째 인자는 의존성 배열(Dependency Array)로, 이 배열의 값들이 변경될 때만 메모이제이션된 값이 다시 계산된다.const memoizedValue = useMemo(() => computeE..

useCallback 훅들어가며리액트(React.js)에서 사용되는 @useCallback@ 훅에 대해 정리해본다. useCallback 훅개념컴포넌트의 성능 최적화(Optimization)를 위해 자주 사용되는 훅함수를 메모이제이션(Memoization)하여 컴포넌트가 리렌더링될 때마다 함수가 재생성되는 것을 방지한다. 사용 방법@useCallback(() => {}, [])@와 같이 사용한다.첫 번째 인자로 함수를 받고, 두 번째 인자로 의존성 배열(Dependencies Array)을 받는다.const memoizedCallback = useCallback(() => { doSomething(a, b);}, [a, b]); ⇒ 리액트는 컴포넌트가 리렌더링될 때마다 해당 함수를 다시 생성하지 않고,..

대상별 분석 기획 유형 빅데이터 분석은 분석의 대상(What)과 분석의 방법(How)에 따라 4가지로 분류된다. 분석의 대상 (What) Known Un-Known 분석의 방법 (How) Known Optimization (최적화) Insight (통찰) Un-Known Solution (솔루션) Discovery (발견) 유형 설명 최적화 (Optimization) - 분석의 대상이 무엇인지를 인지(Known)하고 있고, 이미 분석의 방법도 인지(Known)하고 있는 경우에 사용하는 유형 - 개선을 통한 최적화 형태로 분석을 수행 Solution (솔루션) - 분석의 대상이 무엇인지를 인지(Known)하고 있으나 분석의 방법을 모르는(Un-Known) 경우에 사용하는 유형 - 해당 분석 주제에 대한 솔..