신입 개발자, 취준생 꼭 알아야 할 컴퓨터공학 지식 총정리! Feat. AI 지식&CS 지식
#컴퓨터공학
#CS 지식
#AI 지식
| 개발자의 기본기인 컴퓨터공학 지식(CS 지식)
필요성은 두말할 필요 없죠? 기술 면접에서도 자주 등장하고, 컴퓨터공학 지식을 잘 모르면 실무에서의 소통도 어렵습니다. 컴퓨터공학 지식은 프로그램의 기본적인 구조와 동작 원리를 이해하는 데 필수적이며, 효율적인 코드 작성과 문제 해결에도 발판이 되는 지식입니다.
하지만 요즘은 개발자의 기본기가 변화하고 있습니다.
⭐바로 AI 지식이⭐ 개발자의 새로운 기본기로 포함되고 있습니다. AI 기술의 발전으로 인해, AI 지식은 더 이상 선택이 아닌 필수로 여겨지고 있습니다.
| 정말 AI 시대가 오는 걸까요?
과거에는 ‘전화기’(전자공학, 화학공학, 기계공학)와 같은 전통적인 인기 학과가 주목받았지만, 이제는 AI 학과로 그 인기가 이동하고 있습니다. 아래 그래프를 통해 AI 학과의 인기가 꾸준히 증가하고 있음을 확인할 수 있습니다. 실제로 S.K.Y(모두 AI 학과를 신설했거나 신설 예정이라고 합니다.
출처: 한국경제
또 요즘 컴퓨터공학과 학생들은 인공지능학과를 다중 전공 또는 복수 전공으로 많이 선택하고 있습니다.
주요 과목이 겹칠 뿐 아니라 AI 지식이 하나의 경쟁력 요소로 인정을 받기 때문입니다. 이러한 경향은 컴퓨터공학과 등 공대 계열 학생뿐만 아니라 상경 인문계열 등 타과생 학생들 사이에서도 나타나고 있습니다.
“ 실제 경기도 G대학의 인공지능융합전공 ‘데이터수업과클리닝’ 교과목에서는 70명의 수강생 중 인문/사회 계열을 포함한 타 전공 수강생이 29명으로 약 40%를 차지하고 있다고 합니다. (출처: 한국경제)”
| 꼭 알아야 할 CS 지식 + AI 지식 총정리
어떤 CS 지식과 AI 지식이 필수적인지, 기초 교양부터 심화 과정까지 깔끔하게 정리했어요.
CS 지식과 AI 지식으로 기본기를 탄탄하게 다져봅시다!🔥
✅ Basic of Basic 교양 급, 기초 지식
개발자로서 첫걸음을 내딛기 위해 필수적으로 알아야 할 기본 지식들입니다.
이 지식들을 잘 쌓아야만 이후에 나올 필수 및 심화 지식을 이해할 수 있습니다!
① 기초 프로그래밍 (Python)
비전공자를 위한 개론으로, 컴퓨팅 사고력 및 파이썬 프로그래밍에 대한 이해력 향상할 수 있는 과목입니다.
Python을 통해 결과를 눈으로 확인하며 기초 언어 및 문법을 터득하며, 다학제 다전공자를 위한 응용력을 기를 수 있습니다.
② 객체지향 프로그래밍 기초와 실습(Java)
웹 개발자로서 필수 언어인 Java와 함께 대부분의 현대 프로그래밍 언어와 시스템에서 널리 사용되고 있는 객체지향 방법론을 알 수 있습니다.
③ 미적분학
머신러닝, 딥러닝을 학습하기 위해 미적분학의 기본적인 개념들은 필수입니다! 인공지능과 확률의 학습을 위한 미분, 적분의 기본 개념을 갖춰야 합니다.
④ 확률과 통계
모든 공학 분야에는 항상 불확실성이 따릅니다. 통계의 기본적인 추정과 검정에 대한 내용을 설명하는 과목으로, 머신러닝, 딥러닝을 학습하기 위해 꼭 필요한 확률의 개념을 알아야 합니다.
⑤ 기초대수학
대수학적 특징과 함수 등 앞으로 배우는 모든 수학 분야에서 사용되는 기본적인 수학 개념들을 정리할 필요가 있습니다.
⑥ 벡터와 행렬
머신러닝, 딥러닝의 모든 알고리즘은 벡터와 행렬을 이용하여 진행됩니다. 이를 위해 벡터와 행렬의 사용법을 배울 수 있습니다.
⑦ 이산수학
컴퓨터 구조를 학습하기 위해 이산수학 분야에서 필요한 부분을 추려 소개하는 파트이며, 이진수의 개념, 자료구조 및 알고리즘을 학습하기 위해 그래프와 트리의 개념을 집중적으로 공부할 필요가 있습니다.
✅ 학부생 전공 필수 급, 필수 지식
컴퓨터공학과 학부생이거나, 비전공자라도 컴퓨터공학 지식을 공부했다고 말하려면 아래 지식들은 꼭 필요해요.
한 번 알아볼까요!?
① 자료구조
개발자들이 꼭 알아야 하는 CS 지식이며, 알고리즘 파트와 연계하여 공부해야 할 필요성이 있습니다. 공학 시스템의 성능 유지와 고장 진단 등 건전성 관리를 위한 빅데이터 분석 및 인공지능 알고리즘에 대한 기초 이론 및 방법론에 대하여 알아야 합니다.
② 컴퓨터 구조
컴퓨터가 구성하고 있는 부품 및 동작 원리들을 이해하고 하드웨어를 활용하는 방법을 알아야 합니다. 기술면접 단골 질문에 항상 포함되는 필수 컴퓨터공학 지식입니다.
③ 네트워크
네트워크의 표준 모델의 역할 및 프로토콜을 이해하고 다양한 소켓 프로그래밍의 예를 확인할 수 있습니다.
④ 알고리즘
프로그램의 성능과 효율성을 극대화하기 위해 필요한 컴퓨터공학 지식 1위이며, 자료구조 파트를 선행하여 학습한 후 공부하는 것을 추천합니다. 효과적인 알고리즘을 설계하면 복잡한 문제도 빠르고 정확하게 해결할 수 있습니다. 코딩테스트의 주요 주제를 제시하는 핵심 컴퓨터공학 지식(CS 지식)입니다.
⑤ 데이터베이스 개론
데이터베이스 개론은 데이터의 저장, 관리, 검색을 다루는 중요한 컴퓨터공학 지식(CS 지식)입니다. 효율적인 데이터베이스 설계와 SQL을 통한 데이터 조작은 개발자의 기본 역량 중 하나입니다.
⑥ 운영체제
운영체제는 효율적인 시스템 자원 사용을 위한 프로세스와 메모리 관련 기법을 습득할 수 있는 과목입니다.
이는 시스템의 성능 최적화와 안정성 확보에 중요한 역할을 합니다.
✅ 전공 심화 급, 심화 지식
전공 지식만으로는 충분하지 않죠! AI 지식은 여기서부터 본격적으로 시작됩니다!😄
① 인공지능과 딥러닝
본격적인 AI 시대를 대비하기 위해 필수로 알아야 하는 개념 입니다.
② 데이터베이스 심화
직접 데이터를 분석할 수 있는 능력을 기르기 위해 필수적인 부분으로 SQL 기초 쿼리와 고급 쿼리를 다룰 수 있어야 합니다.
③ 머신러닝
머신러닝이란, 통계를 사용해 데이터에서 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 예측하는 방법론으로, 비교적 간단한 계산으로도 좋은 결과를 얻을 수 있으며, 결과 해석도 쉬운 편입니다. 일반적인 테이블 방식 데이터 셋에서 뛰어난 성능을
발휘하기에 인공지능의 해석을 위해 필수로 배워야 하는 지식입니다.
④ 데이터웨어하우스 이론/설계
AI 시대에 빅데이터는 빼놓을 수 없는 키워드가 되었으며, 데이터를 저장하는 데이터웨어하우스에 대한 이론의 중요성은 매우 커졌습니다. 다차원 모델에 대한 설명과 데이터웨어하우스에 데이터베이스를 직접 설계하는
실습을 진행하며 빅데이터에 대한 이해도를 높일 필요가 있습니다.
⑤ 베이즈 통계
본격적인 머신러닝을 학습하기 위해서 배워야 하는 심화 통계 부분입니다. 통계적 머신러닝에서 사용되는 통계 개념을 이해하려면 대부분 베이즈 통계를 기반으로 하고 있기 때문입니다. 이에 따라 확률통계 파트에서 다뤘던 내용을 베이즈 통계로 확장하는 과목입니다.
⑥ 데이터베이스 내부구조와 아키텍처
데이터베이스의 심화 학습의 마지막 단계로, 대용량 데이터를 처리하는 데이터웨어하우스 설계나 성능 개선을 위해 중요한 역할을 합니다. 이 과정에서 데이터베이스의 핵심 개념인 트랜잭션 처리, 동시성 제어, 락 등을 깊이 있게 이해하게 됩니다.
| 이 모든 과목을 알차게 담은 강의가 나왔어요🎁
해당 과목들을 차근차근 잘 공부하시면 기본기가 탄탄한 개발자가 되실 수 있어요.
언제 다 공부할까 막막하시죠?🤯
그래서 CS 지식 + AI 지식을 한 번에 올킬할 수 있는 강의가 나왔어요!
학년제 기반 커리큘럼으로 비전공자도 따라올 수 있게끔 준비했어요.
액기스만 뽑은 이론 과목과 산업별 캡스톤 프로젝트로 기본기와 실무 역량까지 한 번에 쌓을 수 있습니다.
▼ 학년제 기반 커리큘럼으로 CS + AI 지식 완성하려면 ▼
