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Computer Science Roadmap - Huh Hyeongjun

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허형준

Python

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컴퓨터 사이언스를 공부하기 위해 꼭 대학에 가야할까요?


우린 정보화 시대에 살고 있습니다. 정보화 시대에 맞게 CS 기초 지식은 온라인에 다 나와 있습니다. 꼭 대학을 나오지 않아도, 영어만 할 줄 안다면 누구나 쉽게 공부하고 배울 수 있는 플랫폼이 존재하죠.

반면 대학에서는 4년 동안 비싼 학비를 들여가며 컴퓨터 이론을 공부해야 합니다. 대학이 꼭 공부하러 가는 공간은 아니지만, 공부하러 대학에 간다면 낭비가 아닐 수 없습니다. 이미 전세계의 뛰어난 대학은 앞다투어 공개 강의를 개설하고 공개하고 있습니다. 아마 그중에서도 가장 유명한건 MIT OpenCourseWare이지 않을까 싶습니다.

특히 한국에서도 K-MOOC 이라는 이름으로 대학의 수준높은 강의를 제공하고 있습니다. 이렇듯 배우고자 하는 의지만 있다면 얼마든지 큰 노력을 들이지 않고도 공부할 수 있는 세상입니다.


제가 직접 Open Course 로드맵을 선별해 봤습니다. 어쩌면 대학에서 공부하는 내용보다 더 알차고 재미있을 거라 자부합니다.

아! 참고로, 대학의 실제 커리큘럼을 참고하지 않았습니다. 대학 강의는 프로그래밍 기초부터 시작하는 반면 이 로드맵은 프로그래밍 기초를 알고 있는 분들을 위해 만들어졌습니다. 따라서 기초 프로그래밍 언어에 대한 강의는 일절 첨부하지 않았습니다.

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그럼 이제 시작해 볼까요?

이런 분들에게 추천해요.

  1. 컴퓨터 사이언스 과목을 심도있게 공부하고 싶으신 분.

  2. 일반적인 프로그래밍 강좌나 언어 중심이 아닌 수학/공학 레벨에서 문제를 해결하고 싶으신 분.

  3. 수학과/통계학과 학생이지만 CS를 공부하고 싶으신 분.

  4. 그동안 배워왔던 컴퓨터 지식에서 수리적 지식을 추가하고 싶으신 개발자 분.

이런 분들에겐 추천드리지 않아요.

  1. 영어가 어려우신 분(을 위해 요약 정리 노트를 제공합니다.)

  2. 기초 보단 파이썬과 같은 언어를 이용한 응용이 더 흥미있으신 분.

  3. 수박 겉 핥기로 체험해보고 싶으신 분.


이런 기준으로 선별했어요.

  1. Python, JavaScript와 같은 프로그래밍 언어 없는 순수 공학적 내용.

  2. 어떤 강의도 비용을 청구하지 않도록 선별.

  3. 기초 수학과 컴퓨터 이론 중심.

이런 정보도 제공합니다.

이 강의를 만든 사람

허형준 https://www.linkedin.com/in/huhhyeongjun/

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M001. 선형대수
This section contains a complete set of video lectures on linear algebra along with transcripts and related resource files.
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MIT 18.650 Statistics for Applications, Fall 2016 View the complete course: http://ocw.mit.edu/18-650F16 Instructor: Philippe Rigollet This course offers an ...
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