CWN(CHANGE WITH NEWS) - 美 하버드대학교 인증 프로그래밍 과정 Top10

컴퓨터 프로그래밍은 지난 20년 동안 크게 발전한 분야다. 컴퓨터 프로그래밍의 끊임없는 혁명으로 일부 프로그래밍 언어는 쓸모없게 됐고, 새로운 언어가 이를 대체하고 있다. 더불어 많은 프로그래밍 언어 과정이 개설되거나 없어지고 있다. 어떤 과정을 들어야 급격한 변화 속에서 지속가능한 기술을 연마할 수 있을까. 인공지능 빅데이터 전문매체 애널리틱스인사이트가 하버드대학교가 인증한 프로그래밍 과정 10종을 선정했다.

CS50의 게임 개발 입문
상위 10개 프로그래밍 과정 목록의 첫 번째는 CS50의 게임 개발 입문 과정이다. 비디오 게임 자체가 구현되는 방식을 이해하기 위해 슈퍼 마리오 브라더스(Super Mario Bros), 퐁(Pong), 플래피버드(Flappy Bird), 브레이크아웃(Breakout), 3D 헬리콥터 게임과 같은 어린 시절 게임 디자인을 탐구한다. 강의와 실습 프로젝트를 통해 유니티(Unity) 및 LÖVE 2D와 같은 프레임워크와 루아(Lua) 및 C#과 같은 언어를 사용해 2D, 3D 그래픽, 애니메이션, 사운드, 충돌 감지의 원리를 탐구한다.

CS50 컴퓨터 공학 입문
CS50x, 하버드 대학교가 컴퓨터 과학 관련 기업에 대한 소개와 사전 프로그래밍 경험 유무에 관계없이 전공 및 비전공자를 위한 프로그래밍 기술이다. CS50x는 학생들에게 알고리즘적으로 사고하고 문제를 효율적으로 해결하는 방법을 가르친다. 추상화, 알고리즘, 데이터 구조, 캡슐화, 리소스 관리, 보안, 소프트웨어 엔지니어링, 웹 개발 등이 주제다. 언어에는 C, 파이썬(Python), SQL, 자바스트립트(JavaScript), CSS, HTML이 포함된다.

CS50 이해
매일 기술을 사용하지만 내부적으로 모든 것이 어떻게 작동하는지 또는 문제가 발생했을 때 문제를 해결하는 방법을 이해하지 못하는 사람들을 위해 고안된 이 과정은 기술을 보다 효과적으로 사용하고 문제를 해결할 수 있도록 해 격차를 메워준다. 하드웨어, 인터넷, 멀티미디어, 보안, 프로그래밍, 웹 개발에 대한 강의가 마련된다.

비즈니스 전문가를 위한 CS50의 컴퓨터 과학
보다 일반적으로 관리자, 제품 관리자, 설립자, 의사 결정권자를 위해 설계된 비즈니스 전문가를 위한 CS50의 컴퓨터 과학 입문 과정이다. CS50 자체가 하위 수준 개념의 숙달, 구현 세부 사항을 강조하는 상향식 접근 방식을 취하는 반면, 이 과정은 상위 수준 개념의 숙달, 이와 관련된 설계 결정을 강조하는 하향식 접근 방식을 취한다. 컴퓨터 사고, 프로그래밍 언어, 인터넷 기술, 웹 개발, 기술 스택, 클라우드 컴퓨팅에 대한 강의를 통해 기술자가 아니더라도 기술적인 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.

CS50 파이썬 프로그래밍 입문
파이썬을 사용해 프로그래밍하는 방법을 소개한다. 코드를 읽고 쓰는 방법과 테스트하고 디버깅하는 방법을 배울 수 있다. 특히 파이썬을 배우고자 하는 비경험자 학생을 위해 설계됐다.

CS50 파이썬 사용한 인공지능
CS50의 파이썬을 사용한 인공 지능 과정에서는 게임 재생 엔진, 필기 인식, 기계 번역과 같은 기술을 발생시키는 아이디어를 살펴보고 현대 인공지능의 기초에 있는 개념과 알고리즘을 탐구한다. 실습 프로젝트를 통해 학생들은 그래프 검색 알고리즘, 분류, 최적화, 강화 학습, 기타 인공지능, 기계 학습 주제에 대한 이론을 자신의 파이썬 프로그램에 통합할 때 이를 접하게 된다.

CS50의 스크래치 프로그래밍 입문
프로그래머 지망생이 텍스트를 입력하는 대신 그래픽 블록(퍼즐 조각과 유사)을 끌어다 놓아 코드를 작성할 수 있는 시각적 프로그래밍 언어인 스크래치를 사용한 프로그래밍을 소개한다. 하버드대학교 컴퓨터 공학 입문 과정인 CS50이 시작될 때 사용하는 스크래치(Scratch)는 MIT의 미디어랩(Media Lab)에서 설계됐다. 프로그래밍 경험이 없는 학생들이 자신만의 애니메이션, 게임, 인터랙티브 아트, 스토리를 디자인할 수 있도록 지원한다.

파이썬을 사용한 데이터 과학 입문
파이썬을 사용해 학습자는 사이킷런(sklearn), 판다스(Pandas), 넘파이(numPy)와 같은 인기 있는 라이브러리를 활용해 회귀 모델(선형, 다선형, 다항식), 분류 모델(kNN, Logistic)을 학습한다. 이 과정은 올바른 복잡성 선택, 과적합 방지, 정규화, 불확실성 평가, 균형 평가, 모델 평가와 같은 기계 학습의 주요 개념을 다룬다. 이 과정에 참여하면 파이썬 사용에 자신감을 키우고 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)에 대한 고급 학습을 준비하고 경력을 향상할 수 있다.

Deploying TinyML
Deploying TinyML은 컴퓨터 과학과 전기 공학이 혼합된 과정이다. TensorFlow Lite for Microcontrollers를 사용해 임베디드 시스템, 기계 학습 교육, 기계 학습 배포에 대한 실무 경험을 쌓고 음성 인식, 소리 감지, 제스처 감지와 같은 애플리케이션을 구현하기 위해 자체 마이크로컨트롤러를 작동할 수 있다.

TinyML의 기초
TinyML Certificate 시리즈의 첫 번째 과정인 TinyML 기초 과정은 기계 학습, 딥 러닝, 스마트폰, 기타 소형 장치와 같은 임베디드 장치와 시스템의 기초에 중점을 둔다. 과정 전반에 걸쳐 데이터 수집을 위한 데이터 과학 기술을 배우고 기본 기계 학습 모델을 훈련하기 위한 학습 알고리즘에 대한 이해를 돕는다.

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