[2025-1] 3학년 1학기 수강 과목들 및 계획

3-1 수강 과목들

운영체제

ostep 교재로 수업. 영강.

C언어 과제 있음.

실전코딩

스프링부트+Maven+CI/CD+리액트+플러터+... 전반적인 개발 실무 지식들을 배움. 실습 위주. 패논패.

오픈소스입문

리눅스와 Git을 배우고, 오픈소스 발표 프로젝트 있음. 

리눅스, Git, Gitlab 실습과제 있음.

컴퓨터그래픽스

그래픽스 이론 배우고 WebGL로 실습함.

HTML, CSS, Javascript 사용하여 WebGL 문법으로 코딩함.

영상처리

영상처리 이론 배우고 OpenCV로 실습함.

C++ 과제 있음. Python으로도 제출 가능(비권장)

데이터 마이닝

고전적 머신러닝 활용 중 데이터 마이닝(텍스트 마이닝)쪽을 배움. 사실 요즘은 다 딥러닝 기반 NLP를 쓰긴 하지만, 기초를 공부할 수 있다.

파이썬 과제 있음. 그러나 비중은 낮고 이론 위주 수업.

빅데이터시스템

산업공학과의 데이터베이스 심화과목.

mysql 쿼리 최적화와 no sql, mongoDB, 하둡, Spark 및 PySpark, AWS, Google Cloud Service 등 데이터 엔지니어링 관련 내용들을 배움. 각 파트별 실습 과제 및 기말프로젝트 있음.

산업인공지능

산업공학과의 인공지능 과목. 수강취소함. 파이토치가 아닌 케라스를 쓰고, 인공지능 교양 수업처럼 수업해서 철회.

3-1 이루고자 하는 목표

학교

- 수강 과목들 잘 듣고 몇 과목들 블로그 정리하기

- 교수님께 과제 및 실습코드들 Github 업로드 가능한지 여쭤보고 가능하면 업로드해서 정리

웹

- 인프런 React + SpringBoot 풀스택 강좌 듣고 Github이나 블로그 정리해두기

- 코딩애플 MySql 강의 듣고 Github 정리해두기

- 자바의 정석 4판 나오면 or 이것이 자바다로 자바 개념 빡세게 공부 -> 얘는 굳이 블로그 정리는 x

AI

- 파이썬 머신러닝 가이드 공부하며 lgaimers 노려보기. 

- BDA는 환불이 나을듯. 데이터 사이언티스트면 몰라도, 데이터 분석가는 되고 싶지 않다.

코테

- 동아리 알고리즘 스터디 하면서 매주 3문제(최소 2문제)씩 풀기

CS 추가 공부

- 혼자 공부하는 컴퓨터 구조 & 운영체제 병행 공부(그냥 가볍게 읽기)

- 모두의 네트워크 공부하며 네트워크 복습 흐름 잡기