복수전공으로 컴공을 배우는데 무슨 과목을 들어야할지 모르겠습니다.
안녕하세요.
KLDP에 글은 처음 올리네요.
원래 전공은 경영 관련된 쪽인데, 이번학기부터 복수전공으로 컴퓨터공학을 처음 경험했습니다.
어렵지 않을까 걱정을 많이 했는데, 만만하지는 않지만 열심히 하면 못할 정도는 아니구나... 그런 느낌을 받은 한학기였던 것 같아요.
복수전공을 하면 최소 42학점을 이수해야 하는데요.
이번학기에 8학점을 들었으니 남은 3학기(이번학기가 3학년 1학기였습니다.)에서 최소 34학점을 따면 되는데,
전공수업이 많아지는 건 상관없습니다. 이왕 배우기로 한거 필요한건 다 배우고 가야지 전공 많아지면 힘들텐데 라는 걱정은 하지 않습니다.
그래서 34학점보다는 많아져도 상관은 없는데...
다만 교과과정 중에서 어떤 과목들을 골라 들어야 할지가 고민이네요.
남은 과목들 중에
창의공학설계 / C언어기초 / C언어응용 / 자료구조 / 컴퓨터구조 / 프로젝트실무1 / 프로젝트실무2 (총 18학점)
까지는 필수과목이니 고정이고,
<1-2> 확률및통계 <2-1> 디지털공학 / 선형대수학 / Java 언어 / 시뮬레이션기초및실습 <2-2> C++언어 / UNIX/LINUX프로그래밍 / 모바일소프트웨어 / 윈도우즈프로그래밍 / 시스템프로그래밍 <3-1> 운영체제 / 데이터베이스 / 데이터통신 / 임베디드시스템 / 소프트웨어모델링 / 프로그래밍언어론 / 웹프로그래밍 <3-2> 알고리즘 / 컴퓨터네트워크 / 데이터베이스프로젝트 / 소프트웨어공학 / 수치해석 / 컴퓨터그래픽스 / 서버관리 <4-1> 게임프로그래밍 / 컴파일러설계 / 인공지능 / 클라우드 컴퓨팅 <4-2> 빅데이터 프로세싱 / 컴퓨터비젼 / 정보보호론 / 엔터테인먼트소프트웨어
선택과목들은 이정도 됩니다.
제가 구체적으로 어느 분야에 관심이 있는지에 따라 달라질 부분 같아서 간단히 말씀드리면
그나마 데이터과학이라고 할 수 있는데... 사실 아직 이부분이 확실하지가 않습니다.
일단은 도전해보자! 라는 생각으로 시작한 부분이 없지 않아서요..
그래서 어느 분야로 가든 기초적으로 배워야 하는 과목이다. 라는 과목은 무엇일지 여러분들의 조언을 듣고 싶습니다.
수업하나당 대부분 3학점이고, 선택과목 중에서는 최소 16학점 이상이면 졸업이 되지만 대략 5과목 정도는 플러스 되도 무방할 것 같습니다.
수학 (가급적 듣는 걸 추천) 확률및통계: 데이터
수학 (가급적 듣는 걸 추천)
확률및통계: 데이터 다룬다면 기초
선형대수학: n차원 벡터 및 행렬로 이것저건 해보는 과목. 대량의 데이터를 다룬다면 필요할 수 있음
수치해석: 수학적 문제 풀이를 컴퓨터를 써서 해보는 것 (미분, 적분 등)
알고리즘
하드웨어와 프로그램 사이 영역 (굳이 필요 없을 듯 합니다)
디지털공학 / 임베디드시스템
운영체제 / 시스템프로그래밍
컴파일러설계
서버 (역시 굳이 필요 없을 듯)
서버관리
UNIX/LINUX프로그래밍
네트워크 (역시 굳이 필요 없을 듯)
데이터통신
컴퓨터네트워크
DB (SQL 쿼리를 배우는 과목이라면 도움이 될 것이고, DB 엔진 구조를 배우는 거라면 굳이 필요 없음)
데이터베이스 / 데이터베이스프로젝트
언어 기본 (`언어 응용` 과목의 선행 과목이 될 수 있음)
C++언어 / Java 언어
언어 응용 (관심 있는 거 하나 정도 들어도 괜찮을 듯)
게임프로그래밍 / 모바일소프트웨어 / 윈도우즈프로그래밍 / 웹프로그래밍
프로그래밍 이론 (프로그래밍으로 밥 벌어 먹을거면 가급적 듣는 걸 추천. 프로그래밍을 부업이나 취미 정도로 생각한다면 안 듣는 걸 추천(수업이 정말 재미 없을 수 있음))
소프트웨어모델링 / 프로그래밍언어론 / 소프트웨어공학
종합 응용
인공지능 / 클라우드 컴퓨팅 / 컴퓨터그래픽스
빅데이터 프로세싱 / 컴퓨터비젼 / 정보보호론
???: 이건 이름만 봐선 어떤걸 가르치는 건지 모르겠네요.
시뮬레이션기초및실습
엔터테인먼트소프트웨어
답변 감사합니다.
답변해주신걸 보니 정말 진로를 어느 방향으로 잡느냐에 따라서 좌우되는 부분 같네요.
그럼 추가질문 드리면..
컴퓨터공학과를 나와서 가능한 진로를 몇가지 잡는다면 어떤 종류가 있을까요?
좀 기초적인 질문이지만... 심플하게 줄기를 잡는다면 어떻게 나뉠수가 있을지 궁금합니다.
임베디드 프로그래밍 네트워크 기타응용(빅데이터,
임베디드
프로그래밍
네트워크
기타응용(빅데이터, 머신러닝, 그래픽)