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잔재미코딩 온라인강의 가이드

강의가 많아짐에 따라, 한번은 꼭 이야기 드리면, 더 도움이 되지 않을까 해서, 가이드를 가볍게 작성합니다.

입문자의 경우는 두 가지 경우로 나뉘어집니다.

  • 많은 활용 기술을 보고, 익히고 싶은 분들
  • 제대로 IT 커리어를 차곡차곡 쌓고 싶은 분들

많은 활용 기술을 보고, 익히고 싶은 분들을 위해, 최대한 압축해서 프로그래밍 시작부터, 굉장히 다양한 활용 기술을 가능한 쉽게 익힐 수 있도록 하는 강의가 클래스101 에 있는 다음 강의들 입니다. 블로그를 자동 생성한다든지, 프로그래밍으로 Word, PDF, 엑셀등을 다룬다든지, 주식, 코인등의 자동매매 알고리즘을 분석해서, 예상 수익률을 분석한다든지 하는 생각지 못한 다양한 기술을 가능한 쉽게 이해하고, 테스트해볼 수 있도록 꾸몄습니다.

다만, 걱정스러운 부분은 기대치입니다.

내가 프로그래밍을 한번도 익혀보지 않았지만, 본 강의를 통해, 관련 기술을 모두 내 것으로 만들고, 나아가 내가 원하는 다양한 기능을 만들 수 있을 것이다

이것은 내가 해당 강의 한번으로 개발자가 되겠다, 데이터 과학자가 되겠다 라는 의미와 동일합니다. 물론 어느 강의보다 입문자분들이 놓칠만한 부분을 속속들이 넣고, 힘들지 않게, 따라올 수 있도록 예제도 모두 간결하게 넣은 강의이고요. 생각보다 많은 분들이, 강의 후에 스스로 관련 기술과 예제 코드를 활용하시는 분이 많습니다. 다만, 기본적으로는 관련 기술을 맘대로 활용하려면, 강의 외에 스스로 익숙해지는 상당한 시간이 필요합니다.

우리가 고등학교때 봤던 수학 정석책은 얇고, 각 공식도 간단합니다. 하지만 공식에 익숙해지는데 굉장한 시간이 걸리죠

그래서, 제 개인적으로는 완전 입문자시고, 위 강의를 들으시면서, 이해는 좀 되는 것 같은데, 연습이 부족해서, 조금 어렵다라면, 다음 강의와 함께 수강하시면 훨씬 나으실 것 같습니다. 본래 IT 기술에 익숙해지기 위해서는 다양한 연습문제와 최소한의 기능을 집중적으로 익혀보며, 조금씩 범위를 넓히시는 것이 매우 좋습니다. 다음 강의는 파이썬 문법을 모두 문제로 만들어서, 세세한 핵심 문법을 모두 문제로 풀어보고, 크롤링 기능과, IT쪽에서 꼭 필요한 기본 기술들, 그리고 엑셀 처리 과정만 집중해서, 다양한 연습을 하도록 꾸몄습니다.

 

다음으로, 데이터 과학자든 개발자 커리어를 제대로 쌓고자 하시는 분들은 보통 인프런의 제 강의를 들으십니다. 하지만, 살짝 중간 단계에 아쉬움이 있습니다. 제대로 커리어를 쌓기 위해, 입문자에서 그 다음 단계로 넘어갈 때, 좀더 다양한 활용 코드를 보시면, 훨씬 도움이 됩니다. 

풀스택 기술을 익히는 강의는 다음과 같지만, 1 ~ 3번을 수강하신 후, 백엔드로 넘어가기 전에, 파이썬에 보다 익숙해지기 위해, 클래스101의 자동화 풀패키지를 익혀보시면 훨씬 시야가 넓어지실 것입니다. 가능하다면, 해당 강의의 대부분을 자기 것으로 소화하실 수 있으면 가장 좋습니다. 

1. 파이썬과 데이터 수집(크롤링) 기본 (파이썬과 웹, 데이터 이해 기본)
2. MySQL과 데이터 저장/분석 기본 (SQL 데이터베이스 기본)
3. NoSQL(mongodb) 빅데이터 기본 (NoSQL 데이터베이스 기본)
4. 가장 빠른 풀스택: 파이썬 백엔드와 웹기술 기본 [풀스택 Part1]
5. 풀스택을 위한 탄탄한 프론트엔드 기본: javascript (Vanilla JS 와 ES6+) 와 최신 웹기술 [풀스택 Part2]
6. 풀스택을 위한 도커와 최신 서버 기술(리눅스, nginx, AWS, HTTPS, flask 배포) [풀스택 Part3]
7. 풀스택 앱 개발을 위한 flutter 기본 (풀스택 Part4, 21′ 하반기 오픈 예정)
8. 풀스택을 위한 Vue 또는 React 프레임워크 기본 (풀스택 Part5, 21′ 하반기 예정)

 

데이터 과학 커리에와 관련해서는 1 ~ 5까지 수강하신 후, 다시 한번 다음 클래스101 강의를 100% 소화를 목표로 해보시면 좋습니다. 이유는 6번 머신러닝 과정은 pandas 를 자유자재로 활용한다라는 것을 가정하고, 진행하는데, 이 부분에 살짝 갭이 있습니다. 역시 이런 갭을 메꾸기 위해, 다른 문제인 자동매매 예상 수익률 분석이라는 5번에서는 다루지 않은 시계열 분석을 익히고, 또다른 SQL 데이터베이스와 특별한 SQL 문제로, SQL 과 pandas 에 익숙해지면, 6번을 보다 수월하게 익힐 수 있습니다

 

1. 파이썬과 데이터 수집(크롤링) 기본 (파이썬과 웹, 데이터 이해 기본)
2. Scrapy와 Selenium 정복 (현존 최강 크롤링 중급 기술 및 관련 IT 지식)
3. SQL과 데이터 저장/분석 기본 (데이터 저장/분석)
4. NoSQL(mongodb) 빅데이터 기본 (빅데이터 저장/분석)
5. 처음하는 파이썬 데이터 분석 (데이터 전처리와 pandas, 최신 시각화) [데이터과학 Part1]
6. 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 문제로 개념/활용 익히기) [데이터과학 Part2]
7. AI 인공지능 부트캠프 (데이터 예측 자동화, 22′ 상반기) [데이터과학 Part3]

마지막으로 좋은 개발자가 되기 위해, 꼭 익혀야하는 부분은 컴퓨터 공학과 자료구조/알고리즘입니다.

해당 강의는 패스트캠퍼스에 오픈해놓고 있는데요.

우선 개발자 커리어를 가지시려는 분들은 필수입니다. 다만, 난이도가 높기 때문에, 인프런에 있는 풀스택 강의를 현재 오픈한 끝까지 다 들으신 후에, 관련 강의를 들으시면 좋을 것 같습니다. 

 

각각의 플랫폼에 이런 가이드를 드리는 것은 각 플랫폼 사의 입장에서는 다른 플랫폼을 홍보하는 셈이 됩니다. 그래서, 플랫폼 사의 입장을 고려한다면, 각 플랫폼 내에서는 관련 이야기를 드리는 것이 맞지 않아보입니다. 다만, 수강생분들 입장을 고려해본다면, 어디에선가는 전체 강의에 대한 참고할만한 설명이 도움이 될 것 같아서, 제 블로그에라도 작성을 하였습니다. 이런 글이라도 참고가 되어서, 꼭 좋은 수강생분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다.

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