인천주막 (DRF_머신러닝 연계)(1)

숨 돌릴 것 같으면 어김없이 찾아오는 프로젝트 데이....................

이번에는 9to9이나 주말 지키기 중 하나라도 이루고 싶었는데

첫 날부터 하나를 시원하게 말아먹었다. 이 시간에 TIL 쓰는 거 말이냐!

일찍 일어나면 두통이 생기는 건 어쩔 수 없는 걸까

 

두통이 오든 말든 새로운 프로젝트는 왔고 팀 안에서 새 프로젝트를 열심히 준비했다.

 

 

개괄

 

사용 기술

• Django_Rest_Framework(버전 미정)
• JavaScript(fetch)
• AWS(배포 목적)

프로젝트의 핵심

• 머신러닝 라이브러리 활용
• 프론트엔드와 백엔드의 레퍼지토리 분리
• aws를 이용한 서비스의 배포

 

컨셉 정하기

 

이번 컨셉을 정할 때 가장 유의한 점은 데이터량, 분석 방법이었다.

아무래도 저번 프로젝트에 접한 DRF보다는 매우매우매우 생소한 머신러닝이

기획 단계에서 훨씬 신경쓰였다.

그러다 보니 기획 주제 역시 데이터를 무난하게 구할 수 있는 쪽으로 찾아보았고,

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역시 우리 또래가 좋아하는 건 술이었다!

 

그래서 서울에서의 술 맛집 데이터를 생각했는데,

그럼 또 데이터의 크기가 많이 클 것으로 예상돼서 범위를 좁힌 결과

우리나라 전통주 맛집 데이터를 활용하는 컨셉으로 하기로 했다!

사이트 제목은 팀장님의 거주지를 본따서

 

'인천주막'

 

쓰면서 생각해보니 서울 술 맛집에 인천주막은 좀 생뚱맞네

 

와이어프레임

 

메인 색상 : 남색

이 정도..

크게 보면 user 관리 / 술 / 양조장 / 행사 / 댓글 정도로 모델을 나눌 수 있겠다.

 

나에게는 전에 없던 아주 많은 양인데

이번에는 제발 맡은 바 해낼 수 있게끔 차근차근 해야지 ㅠ

 

ERD 모델

 

 

앞서 와이어프레임을 통해 구상한 것을 ERD로 정리했다.

유저 / 술 정보 / 리뷰(댓글) / 양조장 / 술 관련 정보(행사) 외에도

술 카테고리와 verify를 추가했는데,

verify는 구글 이메일을 통한 인증이고 술 카테고리는 아직 미정이다. 정확히는 설정 안 함.

 

우리가 원래 와인 관련해서 조사하려다 급하게 틀어서

카테고리는 확실히 수행하는지 일어나면 팀에 다시 물어봐야겠다.

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API는 캡처가 잘 안 돼서 조금 나중에 써야겠다. 오늘은 여기까지!