이 글은 IT 입문자를 위한 체계적인 학습 로드맵을 제시하는 블로그입니다. 잔재미코딩의 Dave Lee는 IT 분야에 처음 입문하는 분들이 겪는 어려움을 해소하고자, 기초부터 차근차근 단계를 밟아 나갈 수 있는 학습 방안을 제공합니다. 수학을 배우듯이 기본 개념부터 시작하여 점차 난이도를 높여가는 방식으로, 수강생들이 효과적으로 학습하고 자신의 아이디어를 실현할 수 있도록 돕고 있습니다.
이 가이드를 통해 수강생들이 빠르고 효과적으로 IT 기술을 익히고, 하고자 하시는 바에 따라 도움이 되기를 희망합니다.
IT 강의를 수강하는 이유는 사람마다 다양합니다. 새로운 커리어를 꿈꾸는 분도 있고, 자신의 아이디어를 실현하기 위해 개발을 배우려는 분도 있습니다. 그러나 IT 세계에 첫발을 내딛는 것은 쉽지 않습니다. 특히 IT에 대한 기본 지식이 없다면 어디서부터 시작해야 할지 막막할 수 있습니다.
많은 분들은 개발자에게 조언을 구하거나, 학원이나 강의 제공 업체의 홍보를 통해 학습을 시작합니다. 하지만 개발자들도 각자의 전문 분야와 사용하는 기술이 달라 입문자의 동기와 필요에 맞는 적절한 가이드를 제공하기 어렵습니다. 게다가 개발자들은 주변에 개발자가 많다 보니, 입문자가 IT 기본 지식을 당연히 알고 있을 것이라고 생각하여 입문자에게는 너무 어려운 기술이나 두꺼운 책을 추천하기도 합니다.
IT 학습은 수학과 같습니다. 기초부터 차근차근!
IT 기술의 난이도는 매우 다양하며, 수학과 유사한 측면이 있습니다. 각 기술을 익히기 위해서는 사전에 익혀야 할 기초 기술이 존재합니다. 예를 들어, 미적분을 공부하려면 초등학교와 중학교 수학에 익숙해야 합니다. 초등 수학 수준에서 바로 미적분을 공부하려고 하면, 몇 년을 투자해도 문제를 풀 수 없습니다.
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.
효과적인 학습을 위한 맞춤형 로드맵 제공
이러한 문제를 해결하기 위해 저는 IT 기본도 모르는 입문자부터 개발자까지 각 대상에 맞춘 강의와 로드맵을 제공하고 있습니다. 처음에는 난이도가 낮은 기술부터 시작하고, 익숙해지면 난이도를 조금씩 높여가는 방식이 가장 효과적입니다. 이는 수학에서 사칙연산을 배우고 방정식을 거쳐 미적분을 학습하는 것과 동일한 원리입니다.
레벨 1: IT와 프로그래밍 입문자
아직 IT에 익숙하지 않고 프로그래밍 경험이 없다면, 다음 세 가지 강의 중 하나를 추천드립니다. 각자의 관심 분야에 맞춰 학습하면 동기부여도 되고, 이후 심화 학습을 위한 기초도 다질 수 있습니다. 이 강의들은 정부 지원으로 무료로 수강 가능하며, 전문 멘토의 지원을 받아 프로그램 설치부터 차근차근 배울 수 있습니다.
레벨 1의 강의를 수강하신 후에는 자신이 어떤 분야에 더 관심이 있는지 알게 되실 것입니다. 개발 분야가 적성에 맞을 수도 있고, 데이터 분야에 더 흥미를 느낄 수도 있습니다. 아직 결정하지 못하셨다면, 저희 채널의 개발과 데이터 로드맵 소개 영상을 보시면서 큰 그림을 이해하실 수 있습니다.
선택하신 분야에 따라 취업 또는 전문가 수준까지 도달할 수 있는 로드맵 강의를 순차적으로 수강하시면 됩니다.
개발 분야: 가장 빠른 풀스택 개발자 로드맵
개발 분야는 다양한 세부 분야로 구성되어 있습니다. 2020~2021년에는 개발자 수요가 폭발적으로 증가하면서, 단기 과정을 통해 특정 분야의 기술만 익혀 취업하려는 경우가 많았습니다. 하지만 이제는 실제 개발 전문가만이 좋은 대우를 받을 수 있는 시대입니다.
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.
효율적인 학습을 위한 최신 기술 선택
각 세부 분야마다 다양한 기술이 존재하며, 학습 난이도도 다릅니다. 어떤 기술은 배우고 구현하기 쉽고, 어떤 기술은 어렵지만 대규모 서비스를 만들 수 있습니다. 자신의 아이디어를 실현하려는 분들이라면, 반드시 학습과 구현이 쉬우면서도 최신 기능을 갖춘 기술을 선택해야 합니다.
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.
좋은 개발자를 위한 다음 단계
좋은 개발자가 되고자 하는 분들은 이렇게 전체 분야를 익힌 후, 자신이 원하는 특정 세부 분야의 심화 기술을 배우면 됩니다. 이미 기본 개념과 구조를 알고 있기 때문에 학습 난이도가 높은 기술도 빠르게 익힐 수 있습니다. 예를 들어, 풀스택 로드맵을 익힌 상태에서 자바 스프링을 배우면 IT 역량이 쌓인 상태라 복잡한 문법도 보다 수월하게 익힐 수 있습니다.
또한 이미 백엔드의 핵심 개념, 백엔드와 프론트엔드의 연계, 서버 간의 관계, 회원 관리를 위한 쿠키와 세션, JWT 등의 개념을 이해하고 있기 때문에, 이러한 개념이 자바 스프링과 파이썬에서 각각 어떻게 적용되는지를 비교하며 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 구현도 문법 차이만 알면 되므로 더욱 빠르게 익힐 수 있습니다. 풀스택 로드맵을 익힌 상태에서 React를 익혀도 마찬가지로 빠르게 익힐 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.
결론적으로, 본 로드맵은 자신의 아이디어를 빠르게 구현하고자 하는 분들과 개발 전문가가 되고자 하는 분들 모두를 위한 체계적인 학습 방안을 제공합니다. 수학을 배우듯이 기초부터 차근차근 단계를 밟아나가면 누구나 가장 빠르게 풀스택 개발자가 될 수 있습니다. 지금 바로 실행해보세요.
잔재미코딩 dave Lee
가장 빠른 풀스택 로드맵
실제 네카라쿠배 + 대기업에서의 풀스택 + 데이터 분야 현업 경험
꼭 익혀야하는 다양한 IT 기술을 익히는 순서까지 선정하고,
첫 강의는 입문자도, 이후 강의부터는 이전 강의 기술만 안다고 가정,
난이도는 강의 순서에 따라 서서히 올려서, 전문가 레벨까지!
데이터 분야: 가장 빠른 데이터 전과정 로드맵
데이터 분야 역시 매우 매력적인 영역입니다. 현재 많은 기업들이 데이터 기반 의사결정을 채택하고 있어 전문 데이터 분석가의 수요가 꾸준히 증가하고 있습니다. 꼭 데이터 분석가와 같은 전문 커리어가 아니더라도, 어떤 커리어를 선택하든 데이터 분석 역량은 확실한 스펙과 경쟁력이 될 수 있습니다. 또한 생성 AI가 세상을 바꾸고 있는 지금, 이러한 기술을 개발하는 데이터 과학자(데이터 사이언티스트)의 미래는 더욱 밝습니다. 방대한 데이터를 관리하고 서비스하는 데이터 엔지니어 역시 유망한 직업입니다. 하지만 데이터 분야에서도 어떤 기술을 어떤 순서로 익혀야 할지 막막할 수 있습니다.
데이터 분야에서도 잘못된 학습 방향을 잡으면 코드 한 줄 써보지 못하고 포기하게 될 수 있습니다. 예를 들어, 확률 통계를 먼저 공부해야 한다는 말을 듣고 이론에만 몰두하면 실제 코딩은 해보지도 못하고 흥미를 잃을 수 있습니다. 각 분야마다 선행되어야 할 기술이나 이론이 있고, 난이도도 크게 다르기 때문에 난이도를 조금씩 높여가며 핵심 기술에 집중해야 빠르게 실력을 쌓을 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 분야 전문가를 위한 다음 단계
데이터 분야에서 전문가가 되고자 하는 분들은 이 로드맵을 따라 학습하면서 데이터 전 과정을 경험하게 됩니다. 이를 통해 데이터 분석, 머신러닝, AI 개발까지 이어지는 폭넓은 역량을 갖출 수 있습니다. 이후에는 데이터 분석가는 현업 경험을 쌓을 수 있는 다양한 기회를 찾아 실제 비즈니스에서 본 기술을 기반으로 실제 데이터를 많이 분석해보는 것이 도움이 됩니다. 이를 토대로 좋은 회사에 지원하실 수 있습니다.
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.
결론적으로, 본 로드맵은 데이터 분석 역량을 쌓고자 하는 분과 데이터 분야의 전문가가 되고자 하는 분들 모두를 위한 체계적인 학습 방안을 제공합니다.
잔재미코딩 dave Lee
가장 빠른 데이터 전과정 로드맵
실제 네카라쿠배 + 대기업에서의 풀스택 + 데이터 분야 현업 경험
꼭 익혀야하는 다양한 IT 기술을 익히는 순서까지 선정하고,
첫 강의는 입문자도, 이후 강의부터는 이전 강의 기술만 안다고 가정,
난이도는 강의 순서에 따라 서서히 올려서, 전문가 레벨까지!
레벨 3: 전문가 레벨을 위한 핵심 개념 정리
개발자와 데이터 전문가 커리어를 위해 가장 핵심적인 IT 기본기는 컴퓨터 공학(CS 지식)과 자료구조/알고리즘입니다. 컴퓨터 공학의 핵심 개념은 모든 IT 기술의 근간을 이룹니다. 많은 IT 기술은 복잡도를 줄이기 위해 컴퓨터 공학의 핵심 기술을 직접적으로 드러내지 않습니다. 이로 인해 컴퓨터 공학은 방대하고 이론적이어서 실무 개발과의 연계성이 적어 보일 수 있어 제대로 익히지 않는 경우가 많습니다.
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.
컴퓨터 공학 학습의 어려움
컴퓨터 공학을 전공하지 않은 이상, 관련 이론을 체계적으로 학습하기는 쉽지 않습니다. 온라인으로 교수님의 강의가 제공되더라도, 대학에서 6개월 동안 진행되는 커리큘럼을 소화하기는 어렵습니다. 그래서 이를 익히지 않고 넘어가면 새로운 기술을 배울 때마다 컴퓨터 공학 지식의 부족으로 깊이가 부족해지고 자신감이 떨어집니다.
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.
자료구조, 알고리즘은 파이썬으로 설명한 강의와 JAVA 로 설명한 강의로 각각 제공합니다. JAVA 언어가 주력인 분들은 JAVA용 로드맵으로, 그 외에는 코딩테스트까지 고려할 때 훨씬 가장 성적이 좋은 파이썬용 로드맵을 추천합니다. 본 로드맵은 기술면접 예상 100 문제와 모범 답변도 포함합니다.
코딩 테스트 준비
핵심 컴퓨터 공학 개념을 정리한 후, 취업이나 IT 커리어로의 이직을 고민하신다면 개발자는 자료구조/알고리즘 기반의 코딩 테스트, 데이터 분야는 SQL 기반의 코딩 테스트를 준비해야 합니다. SQL 기반의 코딩 테스트는 가장 빠른 데이터 전과정 로드맵 에 포함되어 있는 중고급 SQL 과 실전 100 문제 풀이 강의로 충분합니다. 이외에 자료구조/알고리즘 코딩 테스트는 매년 기출 트렌드가 바뀌고 있으므로, 가장 최신 기출을 반영한 강의를 찾으셔서 준비하시는 것이 가장 빠르고 효과적입니다.
마무리
IT 분야는 방대하고 복잡하여 어디서부터 시작해야 할지 막막할 수 있습니다. 하지만 어떤 목표를 가지고 있든, 기초부터 차근차근 단계를 밟아 나가는 체계적인 학습이 가장 효과적입니다. 본 로드맵은 그런 의미에서 여러분이 빠르게 성장할 수 있도록 도와주는 길잡이가 될 것입니다.
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.
