잔재미코딩 풀스택/데이터 온라인 강의 가이드

그럼에도 불구하고 IT 분야에서는 처음부터 어려운 기술을 배우려는 분들이 많습니다. 대표적으로 자바 스프링(Java Spring)을 처음부터 공부하려는 경우가 그렇습니다. 이 기술은 많은 선행 학습이 필요합니다. 전세계 어느 누구도 수학을 전혀 모르는 사람이 처음부터 미적분을 배우면서 동시에 미적분 이해에 필요한 방정식과 사칙연산을 익히지는 않습니다. 마찬가지로 입문자가 처음부터 자바 스프링을 익히려 한다면, 이와 비슷한 무리한 학습 방식을 택한 것과 다름없습니다.

진정한 개발 전문가는 하나의 웹 또는 앱을 구성하는 핵심 세부 분야를 모두 다룰 수 있으며, 그중 하나의 분야를 깊이 있게 이해하고 있어야 합니다. 이러한 개발자를 풀스택 개발자라고 합니다. 또한 나만의 웹이나 앱을 만들고자 하는 분들도 이러한 핵심 기술들을 익혀야 완성도 높은 서비스를 개발할 수 있습니다.

이를 위해 저는 학습과 구현이 쉬우면서도 최신 기술인 파이썬과 HTML/CSS/JS 및 플러터(Flutter)를 활용하여 가장 빠르게 완성도 높은 웹이나 앱을 개발하는 방법을 제공합니다. 특히 파이썬은 방대한 라이브러리를 가지고 있어 어떤 기능이든 빠르게 구현할 수 있습니다. 자신의 아이디어를 실현하려는 분들이라면, 본 로드맵의 기술만 익히면 생각하는 어떤 기능도 만들 수 있습니다. 게다가 학습과 구현 모두 가장 빠르며, 챗GPT와 같은 생성 AI 서비스도 관련 기술을 잘 지원합니다. 따라서 웹과 앱 개발 전반을 이해한 상태에서 생성 AI까지 활용한다면, 그럴듯한 서비스를 혼자서도 만들 수 있습니다.

좋은 개발자가 되고자 하는 분들 또한 이 로드맵을 통해 핵심 세부 분야를 전반적으로 이해하고 IT 역량을 쌓을 수 있습니다.

이러한 방식으로 학습하면 웹과 앱 서비스 전반을 이해하고 각 세부 분야의 핵심 개념을 깊이 있게 익힐 수 있습니다. 결과적으로 전문 개발자가 기대하는 수준에 도달할 수 있으며, 본 로드맵 기반의 기술셋 + 자신의 특정 세부 분야 심화 기술은 차별화된 스펙도 될 수 있으므로, 좋은 기업에서 인정받는 개발자가 될 수 있습니다.

이를 위해 가장 빠르게 데이터를 분석하고 데이터 전 과정을 습득할 수 있는 로드맵을 만들었습니다. 데이터 전 과정은 데이터 수집, 저장, 분석, 예측으로 나뉘며, 데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 커리어를 고민한다면 이 전 과정을 아우르는 핵심 기술을 익혀야 합니다. 자신의 커리어에 도움이 되도록 데이터 분석 역량을 키우고자 한다면 이 중에서 데이터 수집, 저장, 분석 기술에 집중하면 됩니다.

데이터 전 과정은 파이썬으로 학습합니다. R 언어도 데이터 분야에서 사용되지만, 데이터 전 과정을 지원하지 않고 분석 기능에만 특화되어 있습니다. 게다가 예전 기술이고 프로그래밍 언어가 아니기 때문에 확장에 제약이 많습니다. 현업에서는 방대한 데이터를 기반으로 데이터를 분석하기 때문에, 방대한 데이터를 데이터베이스에 넣고, 분석하는 경우가 많습니다. 따라서 데이터베이스를 다루는 SQL 기술과 빅데이터를 다루는 기술(예: MongoDB)도 다루어야 합니다. AI(인공지능) 역시 학습 과정에 포함되며, 이를 위해 선행되어야 하는 머신러닝을 먼저 학습하도록 구성하였습니다. 머신러닝은 확률 통계 등 이론에 빠질 수 있지만, 결국 핵심 개념을 이해하는 것이 목표이므로 이를 쉽게 이해하고 빠르게 적용해보는 데 초점을 맞춥니다. 이를 통해 모델이나 데이터 예측 프로세스를 쉽게 이해하고, 이를 기반으로 AI 핵심 기술까지 익힐 수 있도록 구성되었습니다.

데이터 과학자 커리어는 대학원 이상의 학력을 요구하는 경우가 많으므로, 본 로드맵을 통해 습득한 기술력을 강점으로 어필하며 대학원 진학을 추천합니다. 관련 대학원은 입문자를 선호하지 않기 때문에, 이러한 핵심 기술력이 있음을 어필해야 더 좋은 대학원에 진학할 수 있습니다.

데이터 엔지니어 커리어는 빅데이터를 다룰 수 있는 백엔드 개발 기술까지 익히신다면 이를 기반으로 좋은 회사에 지원하실 수 있습니다. 신입이라면 바로 데이터 엔지니어보다는 백엔드 엔지니어부터 시작할 수 있지만, 데이터 분야 기술까지 확보했다는 점이 차별화 포인트가 될 수 있습니다. 특히 빅데이터를 다루는 회사라면 경쟁력 있는 지원자가 될 수 있습니다.

그러나 새로운 기술을 익히거나, 고유한 문제를 해결하기 위해 구현 기술을 고려하거나, 아키텍처를 설계하거나, 성능을 최적화할 때는 관련 개념이 필수적입니다. 이미 해결된 문제를 특정 프레임워크로만 구현할 수 있는 개발자와 진정한 실력을 가진 개발자의 차이는 바로 이때 드러납니다. 좋은 회사일수록 이러한 작업을 많이 고려하기 때문에, 탄탄한 기본기를 갖춘 인재를 원합니다. 그래서 기술 면접에서 관련된 질문을 통해 기본기를 확인하는 것입니다.

이러한 이유로 최대한 짧은 시간에 익힐 수 있는 콘텐츠들이 많이 나왔습니다. 예를 들어, 단 50분에 컴퓨터 구조와 운영체제를 설명하거나, 이미 관련 강의를 수강했다고 가정하고 기술 면접에 나올 만한 질문과 답변만 제공하는 서적들이 있습니다. 그러나 과목도 부족하고 내용도 너무 짧아 충분히 들어도 이해하기 힘들고, 제대로 이해되기 어렵습니다.

결국 전공자가 아니라면 제대로 기본기를 쌓을 기회가 없습니다.

자료구조와 알고리즘도 마찬가지입니다. 최근에는 충분한 이해 없이도 1주일 만에 코딩 테스트 패스하기 와 같이 코딩 테스트가 단기간에 가능하다는 이야기가 많습니다. 그러나 컴퓨터 공학을 전공하고 충분히 개발을 익힌 분들도 코딩 테스트를 단기간에 준비하기는 어렵습니다. 특히 자료구조와 알고리즘에 대한 충분한 이해 없이는 더욱 무리입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 한 강의로 끝내는 컴퓨터공학 로드맵을 만들었습니다. 이 로드맵은 컴퓨터 구조, 운영체제, 소프트웨어 공학, 시스템 프로그래밍, 자료구조, 알고리즘 등 꼭 필요한 컴퓨터 공학 이론만을 선별하여 모두 정리합니다. 각 이론 간에도 학습 순서가 있기 때문에, 처음에는 아무것도 모른다고 가정하고 이후에는 이전에 익힌 개념을 계속 상기할 수 있도록 구성하였습니다. 해당 강의는 이미 외부 플랫폼에서 1만 명 이상이 수강하였고, 일부 기업에서는 신입사원 교육용으로 사용하고 있어 충분히 검증된 강의입니다.

물론 이 로드맵이 아니더라도, 관련 학습 순서를 참고하여 자신만의 계획을 세우는 것도 좋습니다. 중요한 것은 자신의 수준에 맞는 단계부터 시작하여 무리하지 않고 꾸준히 학습하는 것입니다. 그렇게 한다면 어느새 원하는 목표에 도달한 자신을 발견하게 될 것입니다.

지금 바로 시작해보세요. 여러분의 노력과 열정이 IT 분야에서 빛을 발할 수 있도록, 체계적인 학습으로 탄탄한 기반을 다져나가시길 바랍니다.