공개SW 가이드/보고서

본 게시판은 공개SW와 관련된 각종 가이드 및 보고서를 소개하는 게시판 입니다.

(Github Trend ①) 2016년 깃허브 활동 현황과 트렌드

- 깃허브 전세계 개발자 소스를 담다 -



□ 2016 깃허브 활동 현황

    2016년 가장 인기 있었던 레포지토리 소개(Forks 기준)

    <2016년 가장 많은 포크가 진행된 레포지토리>

    *자료 재구성 : Github octoverse 2016



    ★ 2016 깃허브 Top10 (레포지토리 활동 현황 데이터 : 2017년 6월 기준)



    1. jtleek/datasharing (데이터 통계 분석)
    2. 구분 설명
      저장소 jtleek/datasharing
      운영주체
      (개인/단체)
      Jeff L. [참여 레포지토리 : 70]
      contributors 10명
      Pull requests 393
      Issues 18
      Commits 29
      Watchs 540
      Stars 3,899
      Forks 171,595
      프로젝트 소개 datasharing은 통계학자 또는 데이터 과학자와 데이터를 공유해야하는 모든 사람들을 위한 안내서입니다.

      Leek 그룹(http://jtleek.com/)에서 작성한 문서이며, Leek 그룹은 총 3가지 주제에 대해 관심을 가지고 있습니다. 그 주제란 Public health genomics, Evidence based data analysis, Meta- research로 datasharing은 두 번째와 세 번째 주제에 부합하는 내용입니다.

      repository의 주인인 Jeff Lee는 존스 홉킨스 대학에서 Biostatistics의 부교수로 있으며, coursera에서 18개 강의를 개설하는 등 활발한 활동을 하고 있습니다.

      datasharing은 원시 데이터, tidy data, 코드 북에 대해 설명하고 통계분석가가 알고 있어야 하는 내용을 다루고 있습니다. 원시 데이터란 어떤 과정이든 데이터가 생성되어 변형을 가하지 않은 상태를 말하는데, 데이터 분석을 하기 어려운 상태를 뜻합니다. tidy data는 Hadley Wickham 교수가 주장한 처리하기 좋은 단정한 상태의 데이터를 뜻합니다. 코드 북은 데이터를 설명하는 내용으로 이걸 통해 데이터를 공유하는 방법을 설명합니다.


    3. octocat/Spoon-Knife (Github 포크 예제)
    4. 구분 설명
      저장소 octocat/Spoon-Knife
      운영주체
      (개인/단체)
      The Octocat [참여 레포지토리 : 7]
      contributors 1명
      Pull requests 12,335
      Issues 748
      Commits 3
      Watchs 305
      Stars 9,977
      Forks 91,882
      프로젝트 소개

      octocat은 github의 캐릭터 이름입니다. 고양이 얼굴에 문어 몸을 하여 ‘옥토켓’으로 명명했습니다. 위 octocat 계정은 github에서 처음 사용법을 설명하기 위해서 만든 연습 대상용입니다. 비슷한 목적으로 같은 시기에 git-consortium라는 이름의 저장소도 같이 만들었습니다. git-consortium는 오픈소스에서 관례적으로 소스에 대해 설명하는 파일인 README.md 만들고 작성하는 가이드에 대응하기 위해 작성되었습니다.


      Spoon-knife는 github의 기능인 fork와 pull requests를 진행해보는 가이드를 제공하면서 위에서 설명한 pull requests를 받아주는 역할을 하기 위해서 만들어졌습니다. 높은 fork와 pull requests 수는 이런 실습용 repository이기 때문에라고 이해할 수 있습니다.


      https://guides.github.com/activities/forking/ 앞의 링크는 fork에 대한 github의 가이드 문서입니다. 문서 내에서도 본 repository를 사용하라고 권장하고 있습니다.


      그렇다고 실제로 pull requests가 수행이 되는 것은 아니고 실제 사용자에게 무의미한 pull requests를 수행하는 것이 문제이기 때문에 가상의 계정으로 연습을 하게 하기 위해서 준비가 되었습니다.


      현재도 계속 사용자들이 연습용 fork와 pull requests가 이루어지도 있으며 가이드 문서에서 본 repository를 누락하지 않는 이상 계속 상위권에서 찾아 볼 수 있을 것입니다.



    5. rdpeng/ProgrammingAssignment2 (코세라 R 프로그래밍)
    6. 구분 설명
      저장소 rdpeng/ProgrammingAssignment2
      운영주체
      (개인/단체)
      Roger D. Peng [참여 레포지토리 : 48]
      contributors 2명
      Pull requests 2,053
      Issues 70
      Commits 7
      Watchs 117
      Stars 481
      Forks 102,906
      프로젝트 소개 존스 홉킨스 대학에서 Roger D. Peng교수가 주관하여 진행하는 coursera의 Data science specialization의 두 번째 수업인 R programming에서 2번째 과제에 대한 repository입니다.

      coursera의 Data science specialization은 capstone 프로젝트를 포함하여 총 10개 수업으로 구성되어 있습니다. specialization이란 일종의 학위로 여러 수업을 묶어서 코스의 형태로 certification을 제공합니다.

      specialization 코스 중에는 산업 파트너와 함께 수업을 구성하여 과제물이나 코스 수료자를 파트너 측에서 고용이나 아이디어 적용 검토 등의 혜택을 제공하기도 하며 Data science specialization의 산업 파트너는 SwiftKey와 Yelp입니다.

      R programming은 효과적인 데이터 분석을 위해 R로 프로그램하는 법과 R을 사용하는 법을 배웁니다. 통계 프로그래밍 환경에 필요한 소프트웨어를 설치하고 구성하는 방법을 배우고 일반 프로그래밍 언어 개념을 고급 통계 언어로 구현할 때이를 설명합니다. 이 과정에서는 R 프로그래밍, R 데이터 읽기, R 패키지 액세스, R 함수 작성, 디버깅, R 코드 프로파일 링 및 R 코드 구성 및 주석 처리와 같은 통계 컴퓨팅의 실질적인 문제를 다룹니다.

      이 과정에서 week2 내용 중 변수의 범위에 대한 내용의 과제를 수행하는데 필요한 repository이며 global과 local 변수에 대해 이해하고, local에서 global 변수를 변경하는 <<- 와 함수를 작성하는 법에 대한 과제입니다.


    7. twbs/bootstrap (웹사이트 제작 툴)
    8. 구분 설명
      저장소 twbs/bootstrap
      운영주체
      (개인/단체)
      Bootstrap [레포지토리-16]
      contributors 862명
      Pull requests 7,433
      Issues 14,825
      Commits 16,221
      Watchs 6,939
      Stars 111,517
      Forks 51,483
      License MIT License
      프로젝트 소개 Bootstrap은 웹 사이트나 웹 응용 프로그램을 만들 수 있게 도와주는 프론트 엔트/웹 어플리케이션 프레임 워크입니다. 모바일, 태블릿, 데스크 탑 등 다양한 디바이스의 환경에 따라 웹 브라우저 크기에 따라 자동 정렬되는 그리드 시스템을 채용하여 자바스크립트 확장 HTML 및 CSS의 웹 디자인을 이용하여 웹페이지를 반응형 웹으로 만들 수 있습니다.

      Bootstrap는 처음 Twitter 사에서 Mark Otto와 Jacob Thornton이 HTML5 기반의 웹 디자인 프레임워크를 개발로 시작되어 2011년 8월 오픈소스로 공개하면서 이름을 Bootstrap이 되었으며, 최근 2015년 11월 v3.3.2가 릴리즈되었습니다.

      웹페이지를 만들기 위한 거의 모든 요소를 만들어 놓았기 때문에 손쉽게 웹사이트를 만들 수 있는 장점으로 다른 여러 CSS 프레임 워크도 있지만 무료 테마와 다양한 데모 템플릿 지원으로 가장 유명한 웹 프레임 워크가 되었습니다. 글자, 표, 버튼, 이미지, 아이콘 등 웹 페이지에 많이 쓰이는 요소를 내장하고 있어서 부트 스트랩의 CSS와 JavaScript, 관련 이미지를 웹 페이지에 설치하면 웹페이지가 구성되면 부트스트랩은 CSS3 미디어 쿼리를 이용하여 동적 스타인 시트에 따라 LESS (Leaner CSS)의 웹 디자인을 지원하고 모듈화되어, 다양한 디자인 페이지를 유연하게 조정하여 서비스합니다. 설치는 http://bootstrapk.com 사이트에 접속하여 부트 스트랩 소스를 다운 받아서 구성하려는 웹 사이트에 맞는 CSS, JS를 사용합니다.

      Bootstrap은 MIT 라이선스를 사용하며 저작권은 트위터에 있습니다.


    9. tensorflow/tensorflow (머신러닝 라이브러리)
    10. 구분 설명
      저장소 tensorflow/tensorflow
      운영주체
      (개인/단체)
      tensorflow [레포지토리-20]
      contributors 862명
      Pull requests 3,793
      Issues 5,568
      Commits 18,454
      Watchs 5,378
      Stars 60,350
      Forks 29,011
      License Apache License 2.0
      프로젝트 소개 Tensorflow 란 구글(Google)이 개발하여 오픈 소스로 공개한 인공지능 프레임 워크입니다.

      2011년 구글 브레인 팀은 기계학습(Machine Learning) 시스템을 디스트빌리프(DistBelief)를 만들었고, 검색, 광고, 사진, 맵스, 번역등의 서비스에 사용하였으며 2015년 11월 두 번째 기계학습 프레임 워크인 텐서플로우를 오픈 소스로 공개하였습니다.

      텐서플로우는 64비트 리눅스, MacOS, 윈도우즈부터 안드로이드, iOS같은 모바일 환경을 지원하며, 단일 CPU 환경과 함께 CPU와 GPU를 사용한 분산 컴퓨팅 환경을 지원합니다. Python/C++를 지원하며 SWIG를 통하여 R, JAVA 등 다양한 개발 언어도 지원합니다.

      TensorFlow에는 다양한 예시를 함께 공개하여 기계학습과 딥러닝 분야를 처음 시작하는 사람들도 쉽도록 다양한 기능을 함께 제공합니다.

      TensorFlow는 3차원이상의 행렬(matrix)를 말하며 아이디어 테스트부터 서비스 단계까지 구현하도록 계산 구조와 목표 함수만 정의하면 자동으로 데이터 플로우 그래프를 통한 풍부한 응용, 코드 수정 없이 CPU/GPU 모드로 동작, 미분 계산을 처리합니다.

      TensorFlow는 아파치 2.0 라이선스를 사용합니다.


    11. rdpeng/ExData_Plotting1 (코세라 교육용 데이터셋)
    12. 구분 설명
      저장소 rdpeng/ExData_Plotting1
      운영주체
      (개인/단체)
      Roger D. Peng [참여 레포지토리 : 48]
      contributors 1명
      Pull requests 472
      Issues 68
      Commits 3
      Watchs 18
      Stars 142
      Forks 43,938
      프로젝트 소개 존스 홉킨스 대학에서 Roger D. Peng교수가 주관하여 진행하는 coursera의 Data science specialization의 네 번째 수업인 Exploratory Data Analysis에서 1번째 프로젝트에 대한 repository입니다.

      coursera의 Data science specialization은 capstone 프로젝트를 포함하여 총 10개 수업으로 구성되어 있습니다. specialization이란 일종의 학위로 여러 수업을 묶어서 코스의 형태로 certification을 제공합니다.

      specialization 코스 중에는 산업 파트너와 함께 수업을 구성하여 과제물이나 코스 수료자를 파트너 측에서 고용이나 아이디어 적용 검토 등의 혜택을 제공하기도 하며 Data science specialization의 산업 파트너는 SwiftKey와 Yelp입니다.

      Exploratory Data Analysis는 데이터 요약을 위한 필수적인 탐색 기법을 다루고 있습니다. 이러한 기법은 일반적으로 공식적인 모델링이 시작되기 전에 적용되며보다 복잡한 통계 모델의 개발을 알리는 데 도움이 될 수 있습니다. 탐구 기술은 또한 데이터에 의해 해결 될 수있는 세계에 대한 잠재적 가설을 제거하는데 중요합니다. R의 플로팅 시스템과 데이터 그래픽을 구성하는 기본 원칙에 대해 자세히 다룹니다. 또한 고차원 데이터를 시각화하는 데 사용되는 일반적인 다변수 통계 기법을 다룹니다.

      이 과정에서 본 repository는 프로젝트를 수행하고 제출을 하는 도구로 사용됩니다. fork를 하고 결과를 commit한 후, 자신의 github주소를 코스에 입력함으로써 프로젝트를 제출합니다.


    13. udacity/frontend-nanodegree-resume (유다시티 온라인 교육)
    14. 구분 설명
      저장소 udacity/frontend-nanodegree-resume
      운영주체
      (개인/단체)
      Udacity [레포지토리-411]
      contributors 14명
      Pull requests 19
      Issues 14
      Commits 83
      Watchs 125
      Stars 751
      Forks 24,735
      프로젝트 소개 온라인 교육 사이트인 udacity의 “Front-End Web Developer Nanodegree”에서 사용하는 수업용 repository입니다. 이력서를 만드는 프로젝트에서 사용합니다.

      udacity는 coursera와 같은 MOOC(Massive Open Online Course)의 일종으로 나노디그리나 취업 보장형 같이 온라인 교육 커리큘럼에 대해 여러 시도를 하고 있는 곳입니다. 나노디그리는 일정 비용으로 Certification을 제공하는 것입니다. 취업 보장형은 최초 수업 수강자를 선별하여 수업에 충족되는 부분을 모두 수강하고 완료하면 취업을 보장해주는 제도입니다. 처음부터 채용을 하는 기업에서 수업 설계에 관여해서 모두 만족하기 위한 수업이 진행될 수 있도록 구성되어 있습니다.

      위 수업은 프런트 엔드 웹 개발자가 되기 위해 필요한 기술을 가르쳐줍니다. 자신에 대한 중요한 지표를 보여줄 수 있도록 전문가 웹 개발자 및 고용 관리자와 함께 이 커리큘럼을 설계했습니다. HTML과 Bootstrap CSS 프레임 워크를 사용하여 포트폴리오를 만들고 jQuery의 DOM 조작을 사용하여 이력서를 동적으로 채웁니다. 자바 스크립트로 자신만의 아케이드 게임을 개발하고 Knockout 프레임 워크를 사용하여 복잡한 매핑 애플리케이션을 구축하며 재스민 테스팅 프레임 워크를 사용하여 애플리케이션을 개발하고 유지 관리합니다.

      이 때 HTML과 Bootstrap CSS 프레임 워크를 사용하여 포트폴리오를 만드는 프로젝트에 대한 설명과 과제를 작성하는 법, 사용하는 코드가 함께 있습니다.


    15. LarryMad/recipes (유다시티 온라인 교육 Git 사용법)
    16. 구분 설명
      저장소 LarryMad/recipes
      운영주체
      (개인/단체)
      Larry Madrigal [참여 레포지토리 : 1]
      contributors 1명
      Pull requests 1,508
      Issues 2
      Commits 5
      Watchs 6
      Stars 46
      Forks 17,529
      프로젝트 소개 온라인 교육 사이트인 udacity의 “How to Use Git and GitHub” 수업에서 사용하는 수업용 repository입니다. 수업 중 fork와 pull request에 대해 실습하기 위해 작성되었습니다.

      udacity는 coursera와 같은 MOOC(Massive Open Online Course)의 일종으로 나노디그리나 취업 보장형 같이 온라인 교육 커리큘럼에 대해 여러 시도를 하고 있는 곳입니다. 나노디그리는 일정 비용으로 Certification을 제공하는 것입니다. 취업 보장형은 최초 수업 수강자를 선별하여 수업에 충족되는 부분을 모두 수강하고 완료하면 취업을 보장해주는 제도입니다. 처음부터 채용을 하는 기업에서 수업 설계에 관여해서 모두 만족하기 위한 수업이 진행될 수 있도록 구성되어 있습니다.

      Larry Madrigal은 udacity에서 크리에이티브 팀의 매니저로 일을 하고 있습니다. 수업을 Larry Madrigal가 진행하는 것은 아니고, Lesson4의 11. Quiz: Forking a Repository를 진행하기 위해 octocat/Spoon-Knife 와 같은 역할을 수행합니다. 실제로 Larry Madrigal의 github에는 recipes이라는 repository만 생성되어 있고, 2014년 최초로 작성한 이래 활동이 없습니다.

      수업의 강의를 진행하는 사람은 Caroline Buckey와 Sarah Spikes로 Caroline Buckey는 구글의 개발자이고, Sarah Spikes는 dev bootcamp의 강사입니다. Caroline Buckey는 수업을 만들 당시 udacity에서 개발자 경험을 살려 content developer로 일을 하고 있었으며 Sarah Spikes 또한 udacity에서 개발자이자 course developer로 일하고 있었습니다.


    17. barryclark/jekyll-now (블로그 제작 도구)
    18. 구분 설명
      저장소 barryclark/jekyll-now
      운영주체
      (개인/단체)
      Barry Clark [참여 레포지토리 : 23]
      contributors 862명
      Pull requests 7,433
      Issues 14,825
      Commits 16,221
      Watchs 6,939
      Stars 111,517
      Forks 51,483
      License MIT License
      프로젝트 소개 Jekyll은 깃허브를 이용해서 여러 가지 형태의 텍스트와 테마를 소스로 정적 웹사이트를 만드는 도구입니다. 2013년 5월 v1.0.0이 릴리즈되어 2017년 5월 v3.4.3 이 릴리즈 되었습니다. Ruby 스크립트로 작성되었으며 다양한 포맷의 원본 텍스트 파일을 템플릿 디렉토리로 읽어서 마크다운 (Markdown) 변환기와 Liquid 렌더러를 통해 가공하여 깃허브 웹으로 게시할 수 있는 완성된 정적 웹사이트를 만듭니다.

      Jekyll-now는 깃허브조차 모르는 사용자가 아무런 사전 지식 없이 무료로 블로그를 시작하는 것을 돕는 목적으로 만들어졌습니다. 온라인에서 자신의 (http://사용자아이디.github.io) 로 블로그를 만들 수 있으며, 모든 작업은 github.com을 사용하기 때문에 자신의 컴퓨터나 서버에 블로그를 설치하는 과정이 필요하지 않습니다.

      Jekkyll-now를 이용해서 블로그를 만들려면 깃허브(www.github.com)에서 사용자이름, 이메일, 암호를 적고 가입을 한후 https://github.com/barryclark/jekyll-now 에 들어가 Fork를 클릭해서 내 저장 공간으로 복사한 후에 Repository 이름을 자신의 것으로 바꾸고, 설정파일(_config.yml)을 수정하면 깃허브를 이용한 자신만의 정적 블로그가 만들어집니다.

      새로운 글을 쓸 때는 github.io/_posts/+에서 + 클릭하고 새파일을 만드는 페이지가 나오면 파일 이름을 년-월-일-글제목.md 로 정하면 새로운 글을 작성하여 블로그에 추가 할 수 있습니다.

      Jekyll-now는 MIT 라이선스를 따릅니다.


    19. angular/angular.js (자바스크립트 프레임워크)
    20. 구분 설명
      저장소 angular/angular.js
      운영주체
      (개인/단체)
      Igor Minar [참여 레포지토리 : 115]
      contributors 1,596명
      Pull requests 7,318
      Issues 7,941
      Commits 8,510
      Watchs 4,417
      Stars 56,092
      Forks 28,009
      License MIT License
      프로젝트 소개 Angular JS 또는 Angular는 Google과 개인, 기업 커뮤니티가 개발한 오픈소스/ 프론트 엔드를 위한 JavaScript로 기반 웹 어플리케이션 프레임 워크입니다.

      2009년 구글 직원인 Miscko Hevery와 Adam Abrons 가 공동 개발하였으며, 처음에는 온라인 JSON Strorage Service를 지원하는 소프트웨어로 개발되었습니다. 2012년 6월 1.00버전이 출시된 이후, 2016년 9월에 아키텍처를 개선한 2.0 버전이 출시되었습니다.

      AngularJS는 하나의 프레임 워크 내에서 모든 기능이 완전 플 스택 프레임 워크로 개발을 할 수 있는 단일 페이지 응용 프로그램 (SPA, Single Page Application)가 특징입니다.


      Angular2의 아키텍쳐는 모듈, 컴포넌트, 템플릿, 메타 데이터, 데이터 결합, 지시문 서비스, 의존성에 따른 양방향 바인딩 지원이 가장 큰 특징으로 UI의 어떤 부분에 어떤 자바스크립트 속성을 할당할지 선언만 하면, 동기화는 자동으로 이루어집니다.

      MIT 라이선스를 사용합니다.



Creative Commons License공개SW역량프라자에 의해 작성된 이 저작물은 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-변경금지 2.0 대한민국 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
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1846
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2017.07.26
13:16:46 (*.162.249.76)
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