전자트랙 과목은 제가 들은게 별로 없어 강의 계획서 내용을 바탕으로 작성하였습니다. 잘못된 내용이 있으면 알려주시길 바랍니다.
서적은 1순위 전공책, 2순위는 면접 전 급하게 볼 수 있을정도로 요약정리가 잘된 책이라 생각하시면 됩니다.
서적에서 무료라고 명시하지 않은 책은 전부 시중에서 판매하는 책입니다. 하지만, 교내 도서관에 있는 책 위주로 뽑았으니 참고바랍니다.
알고리즘, 데이터베이스의 경우 학과 내 개설과목은 없으나,
각각 디스커버리 학기, 이클래스 비정규 과목을 통해 수강가능합니다.
자세한 내용은 해당 과목 인덱스 참고하시면 됩니다.
내가 부족한 과목이 어딘지 안다.
-> 인덱스 보고 필요한 과목 정보만 뽑아가기
프로그래밍 언어조차 모른다.
-> 0. 프로그래밍 언어 항목 참고
2학년 때 프로그래밍 언어 배웠는데 아직 좀 아리까리한 것 같다.
혹은, 군대가기전, 갔다와서, 군대에서 뭐할지 애매하다.
-> https://codeup.kr/problemsetsol.php?psid=23
코드잇 기초 c언어 100제 풀고 코테 진입하시면 됩니다.
(c언어 기본 문법을 체화시킨다고 생각하세요)
프로그래밍 언어 대충 배웠는데, 그 이후에 뭐해야할지 모르겠다.
-> 알고리즘/자료구조 파트 참고 후, 코딩테스트 공부
데이터 분석 쪽에 관심이 있다. (평분 같은 직무)
-> 프로그래밍 언어 파이썬 파트 참고 후 딥러닝 파트 참고
ps. 프로그래밍언어, 코테 쪽만 자세하게 서술했다. 어처피 나머지 과목 찾아볼 정도가 되면 어떻게 뭘해야할지는 본인 스스로 알 것 이라 생각합니다.
컴퓨터 공학에서 기본적인 과목을 의미한다.
(전자공학으로 치면 회로이론, 전기자기학, 전자회로 이런 느낌)
프로그래밍언어,알고리즘/자료구조, 데이터베이스, 데이터통신(네트워크), 운영체제, 컴퓨터 구조 를 의미한다.
가장 주된 이유는 기술 면접시 해당 과목에 대한 지식을 물어본다.
(물론 순수 개발자 직군에 한해서이다. 오해할까봐 미리 써두는데, 다른 직군 희망시 절대절대로 할 필요 없다. 우리과 커리큘럼 만으로도 충분)
따라서 취업 준비시, 위 과목들에 대한 공부가 필요하나, 아쉽게도 우리 과에서는 트랙별로 열리는 과목이 상이할 뿐더러, 전자, 미디어 트랙 두 곳 전부 개설이 안되는 과목이 꽤 있다.
(데이터베이스, 자료구조, 알고리즘 등등)
따라서 학점이 된다면, 부전공(복전은 비추)을 하는 것을 가장 추천한다.
하지만, 컴공 부전공 학점컷은 매우매우매우 빡세기 때문에,
차선책으로 무료 위주의 질좋은 강의와 서적을 정리해서 올린다.
결론부터 말하자면,
전자/미디어 모두 필요한건 배운다.
2학년 1학기 컴퓨터 프로그래밍
-> c언어를 가르쳐 주는 수업
3학년 2학기 스마트디바이스프로그래밍 / 프로그래밍방법론
-> java를 가르쳐주는 수업(객체지향언어)
엥 c++, python 등등 다른언어도 많은데, 두 개 밖에 안배우는데요?
-> java까지 배웠으면 다른 언어 배우는데 진입장벽이 엄청 낮아진다.
-> it 업계 현업에서는 java 위주로 쓰인다. (특히 백엔드 쪽은 java spring 때문이라도 java가 강세다)
순수 개발자를 희망한다면 java와 같은 객체 지향언어를 3학년 2학기 때 접하는 것은 조금 늦는다 생각한다.
들을 수 있다면 2학년 2학기 때 스마트디바이스프로그래밍/프로그래밍방법론을 듣는 것을 추천한다.
https://codeup.kr/problemsetsol.php?psid=23
위 링크에서 기초 100제를 풀고 1번 책에서 포인터 파트만 복습해도 무방하다.
생활코딩 (java)
https://www.youtube.com/playlist?list=PLuHgQVnccGMCeAy-2-llhw3nWoQKUvQck
남궁성 (java의 정석 저자 직강)
https://www.youtube.com/watch?v=oJlCC1DutbA&list=PLW2UjW795-f6xWA2_MUhEVgPauhGl3xIp
java의 정석 남궁성 저 (미디어 트랙 전공책)
윤성우의 열혈 c++ 윤성우 저
점프투 자바 박응용 저 [무료]
https://wikidocs.net/book/31
점프투 파이썬 박응용 저 [무료]
https://wikidocs.net/book/1
이것이 취업을 위한 코딩테스트다.의 부록 python문법 정리 파트
교내 eclass 탈잉 강의 [무료]
탈잉 강의가 무엇인가요?
2-1. 실무역량향상을 위한 파이썬 기초
디스커버리 학기 (여름학기에만 개설)
기초부터 시작하는 파이썬프로그래밍 박희재 교수님
전자 : 인터넷프로토콜(유사), tcp/ip프로토콜 (유사)
osi7계층 전체에 대해 배우는 과목이 아니므로 유사로 넣었습니다.
미디어 : 데이터통신, 멀티미디어통신(유사)
데이터 통신은 osi7계층 전반에 대한 내용과 하위계층을 자세하게,
멀티미디어통신은 상위계층에 대한 내용을 다룬다 생각하시면 됩니다.
두 과목 모두 듣는 것을 추천드립니다.
컴퓨터 네트워킹 하향식 접근, James F. Kurose,Keith W. Ross 저
IT 엔지니어를 위한 네트워크 입문, 고재성,이상훈 저
운영체제(공룡책, Siberschatz et. al. 의 Operating System Concepts 10th E)
그림으로 배우는 구조와 원리 운영체제, 구현회(한빛) 저
주니온 교수님 강의 : [무료] 운영체제 공룡책 강의 - 인프런 | 강의 (inflearn.com)
https://www.inflearn.com/course/%EC%9A%B4%EC%98%81%EC%B2%B4%EC%A0%9C-%EA%B3%B5%EB%A3%A1%EC%B1%85-%EC%A0%84%EA%B3%B5%EA%B0%95%EC%9D%98
2017년도 반효경교수님 강의: 운영체제 - 이화여자대학교 | KOCW 공개 강의
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1226304
학과 내 개설 과목 없음
데이터베이스 개론, 김연희 저
MySQL로 배우는 데이터베이스 개론과 실습, 박우창, 남송휘, 이현룡 저
개발용 책
Real MySQL, 이성욱 저
Real MariaDB, 이성욱 저
데이터베이스강의(백현미교수님) : 데이터베이스의 원리와 응용 - 한양대학교 | KOCW 공개 강의(2015년도)
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1163794
데이터베이스강의(신주현교수님) : 데이터베이스 - 조선대학교 | KOCW 공개 강의(2020년도)
http://www.kocw.net/home/search/kemView.do?kemId=1385412
학과 내 개설 과목 없음
Do it 자료구조 Java or C or 파이썬(입문/ 주)
이것이 취업을 위한 코딩 테스트다.(심화 / 주)(java, c++, 파이썬)
그림으로 정리한 알고리즘과 자료구조(보조)
그림으로 정리한 알고리즘과 자료구조의 경우 책이 얇아 면접 전에 가볍게 읽기 좋습니다.
서점(도서관)에 가셔서 이것이 취업을 위한 코딩테스트다를 먼저 펼쳐 보시고 해당 책의 내용이 이해가 간다면 1을 건너뛰고 2부터 시작하셔도 좋습니다.
근데 보통은 1부터 시작하는게 좋습니다.
가장 중요한 것은 져지 사이트에서 문제를 병행하면서 푸셔야합니다. 책만 읽으시면 안좋습니다.
백준 실버를 목표로 진행하시면 좋습니다.
자료구조 및 알고리즘강의 (권오흠 교수님)
www.youtube.com/channel/UC-cOmaeWLm7Ii7erMQNatvA
교내 디스커버리 학기 강의 (여름학기에만 개설)
파이썬으로 배우는 알고리즘 사고와 자료구조 (신일훈 교수님)
류호석님 강의 자료
https://github.com/rhs0266/FastCampus
김민상님 강의 및 문제추천
https://github.com/tony9402/baekjoon
바킹독님 코테 강의자료
https://blog.encrypted.gg/category/%EA%B0%95%EC%A2%8C/%EC%8B%A4%EC%A0%84%20%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98
여기는 cs 기초 과목은 아닙니다.
근데 보통 전자공학관련이면 해당 분야를 가장 많이 활용하기 때문에 정리하여 올려둡니다.
딥러닝을 이용한 자연어처리 입문 (유원준 외 1명 저)
https://wikidocs.net/book/2155
pytorch로 시작하는 딥러닝 입문 (유원준 외 1명 저)
https://wikidocs.net/book/2788
둘 중에 하나만 택하셔도 됩니다.
딥러닝을 이용한 자연어 처리 책의 경우, 머신러닝도 같이 정리되어 있고 내용도 풍부하여 넣었습니다.
- 06. 머신러닝 개요 부터 읽으시면 됩니다.
당연히 파이썬 기본 문법에 대한 이해는 있으셔야 합니다.
다 읽고나서 실제 공공데이터로 실습해 보니, 전처리가 막막하다면?
-> https://wikidocs.net/book/4764
https://aihub.or.kr/problem_contest/nipa-learning-platform