플러스프로젝트 배경
1) 문제점 데이터 탐색의 진입장벽이 높습니다. Jupyter Notebook은 Python 코딩이 필수라 비개발자는 접근할 수 없고, Tableau는 연 $840 이상 유료 구독이 필요하며 설치도 무겁습니다. 자율주행·로봇 데이터를 다루는 현장에서 "CSV 하나를 빠르게 훑어보고 싶을 때" 즉시 사용할 수 있는 경량 브라우저 도구가 존재하지 않았습니다. 2) 프로젝트 목표 코딩 없이, 설정
프로젝트 성과
3일 만의 풀스택 완성 배포
기획·설계·개발·테스트·배포를 혼자서 2026.03.27~29(3일)
만에 완료. Vercel(FE) + Render(BE) 라이브 서비스 운영 중.
만에 완료. Vercel(FE) + Render(BE) 라이브 서비스 운영 중.
초기 번들 70% 감소
React.lazy code splitting으로 초기 로드 번들을 836KB에서
249KB로 축소(-70%). 사용자 첫 화면 로딩 속도를 대폭 개선.
249KB로 축소(-70%). 사용자 첫 화면 로딩 속도를 대폭 개선.
110개 이상 테스트, 39개 요구사항 전수 충족
FE 48개(Vitest+RTL+MSW) + BE 62개(pytest) 테스트 작성. 전체 요구사항 39/39 충족. react-window v2 마이그레이션 시 회귀 방지 안전망으로 기능.
핵심 기능
스마트 차트 자동 매핑
파일을 드롭하면 컬럼 타입(숫자·카테고리·날짜·텍스트)을 자동 감지하여
히스토그램·바차트·타임시리즈 등 최적 차트를 즉시 렌더링합니다.
히스토그램·바차트·타임시리즈 등 최적 차트를 즉시 렌더링합니다.
진행 단계
기획 및 설계
2026.03.
요구사항 39개 정의, 타깃 페르소나(데이터 엔지니어·PM·인턴) 분석,
기술 스택 선정(React 19 + FastAPI + Recharts), 디자인 토큰 시스템 설계.
기술 스택 선정(React 19 + FastAPI + Recharts), 디자인 토큰 시스템 설계.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 CSV 또는 JSON 파일을 드래그앤드롭하면, 컬럼 타입을 자동감지하여 분포 히스토그램·상관 히트맵·이상값 패널을 즉시 렌더링하는 브라우저 기반 EDA(탐색적 데이터 분석) 플랫폼입니다. Jupyter나 Tableau 없이 누구나 데이터를 빠르게 탐색할 수 있으며, 기획부터 Vercel/Render 라이브 배포까지 3일 만에 완성했습니다. 110개 이상의 테스트(FE 48 +
