# Coursera로 컴퓨터 과학 학위 마치기 > Clean Markdown view of GeekNews topic #31181. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=31181](https://news.hada.io/topic?id=31181) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/31181.md](https://news.hada.io/topic/31181.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-07-07T00:39:04+09:00 - Updated: 2026-07-07T00:39:04+09:00 - Original source: [notesbylex.com/completing-a-computer-science-degree-on-coursera](https://notesbylex.com/completing-a-computer-science-degree-on-coursera) - Points: 1 - Comments: 1 ## Topic Body - 학위 없이 21년 가까이 기술 경력을 쌓아온 소프트웨어 개발자/MLE가 **University of London BSc Computer Science**를 Coursera로 수강해 전일제 근무와 병행하며 약 3년 9개월 만에 마침 - 과정은 100% 원격이지만 Coursera는 강의·퀴즈·과제 제출을 맡고, University of London Worldwide와 Goldsmiths가 **운영·채점·시험**을 나눠 담당함 - 총비용은 거주 국가와 학습 속도에 따라 £14,666~£21,829이며, 호주 거주 기준 실제 지출은 약 **£17,000/A$33,000**이고 Coursera 자격증으로 3개 모듈을 대체해 비용과 시간을 줄임 - 온라인 학위라도 중간 과제, 기말시험·기말과제, 원격 감독, 6년 완료 제한이 있어 부담이 컸고, 후반부에는 **대부분의 자유 시간**을 학업에 써야 했음 - 가장 큰 불만은 성적 확인에 약 3개월이 걸려 피드백을 활용하기 어렵고 재시험이 최대 1년 밀릴 수 있다는 점이며, LLM 확산 이후 **감독과 AI 정책**도 강화됨 --- ### 학위 전 경력과 시작 동기 - 필자는 약 21년의 기술 경력을 쌓았고, 그중 약 14년은 **소프트웨어 개발자와 MLE**로 일함 - 고등학교를 일찍 떠난 뒤 MCP, MCSA, A+ 같은 자격증으로 18세에 헬프데스크 일을 시작했고, 이후 소프트웨어 엔지니어링과 머신러닝으로 이동함 - 학위가 없다는 점은 지금까지의 경력에서 큰 장벽은 아니었음 - 호주에서는 공식 학력보다 경험과 태도를 중시하는 경향이 있다는 말을 들음 - 스스로를 “self-taught”보다는 MOOCs, 자격증, 책, Kaggle로 필요한 기술을 모은 **self-educated**에 가깝다고 봄 - CS50, Andrew Ng의 ML 강의, fastai가 주요 학습 경험으로 언급됨 - 다만 해외 취업 선택지에는 제약이 있었음 - 젊은 시절 미국 회사 최종 면접 단계까지 갔지만, 호주-미국 E-3 비자에 최소 학사 학위가 필요하다는 사실을 알게 됨 - 학습 자체를 좋아했고, 지식 공백을 확인하며 실제 학습 문제에 **Zettelkasten Method**를 시험해보고 싶었음 ### Coursera 기반 원격 학위 구조 - 이 학위는 **100% 원격**으로 진행됨 - Coursera는 강의 시청, 랩 노트북, 퀴즈, 포럼, 과제 업로드를 담당함 - 포럼은 강사진과 대화할 수 있는 공간이지만 거의 사용되지 않았음 - 프로그램 운영 주체는 University of London Worldwide이며, 과제와 시험 채점은 Goldsmiths, University of London이 맡음 - 시험은 [Inspera proctoring software](https://inspera.com/inspera-proctoring/)를 이용한 원격 감독 방식임 - 다른 학생들에 따르면 COVID 이전에는 현지 교육센터에서 시험을 봤음 - 2022년에는 짧은 기간 동안 감독 없이 4시간 제한, 오픈 웹/오픈북 방식으로 시험이 진행된 적이 있음 - LLM의 성공이 감독 도입을 압박했을 가능성이 있다고 봄 - 필자는 대안을 많이 비교하지 않았고, 이미 익숙한 Coursera 플랫폼이 생활 방식에 잘 맞았다고 평가함 ### 입학 조건과 Performance-Based Admission - 기본 선수 조건은 **고등학교 졸업장**임 - 대체 경로로 Performance-Based Admission(PBA)이 있음 - Introduction to Programming I과 수학 모듈 하나를 수강함 - 두 모듈을 모두 통과하면 전체 학위 과정에 들어갈 수 있음 - 해당 모듈은 최종 성적에 반영되므로 낭비되는 시간이 아니며, 프로그램이 자신에게 맞는지 확인할 수 있음 ### 비용, 모듈 결제, 세금 처리 - 모듈별로 비용을 지불하는 방식이 필자에게 잘 맞았음 - 호주 거주 기준 모듈 하나의 현재 비용은 **£823**, 약 A$1,600임 - 최종 프로젝트는 더블 모듈로 계산되며 약간의 추가 비용이 있음 - University가 공지한 전체 프로그램 비용은 거주 국가와 학습 속도에 따라 **£14,666~£21,829**임 - 필자의 총비용은 약 £17,000, 약 A$33,000이며 3.5년에 걸쳐 지출됨 - Coursera 구독만 필요한 인정 자격으로 3개 모듈을 대체해 추가 비용을 줄임 - 호주에서는 현재 업무에 필요한 특정 기술이나 지식을 유지·향상하는 학습이면 [self-education expenses](https://www.ato.gov.au/individuals-and-families/income-deductions-offsets-and-records/deductions-you-can-claim/education-training-and-seminars/self-education-expenses) 공제가 가능함 - 소프트웨어 엔지니어로 일하면서 컴퓨터 과학 학위를 공부하는 것은 회계사 기준으로 이 조건을 충족함 ### 학업 부담과 진행 속도 - 온라인 과정이라고 해서 쉬운 학위는 아니었음 - 소프트웨어 경력은 익숙한 과목을 이해하는 데 도움이 됐지만, 과제와 시험 부담 자체가 줄지는 않았음 - 각 모듈에는 필수 중간 과제가 있고, 이후 **기말시험 또는 기말과제**가 이어짐 - 과제는 길고 어려운 경우가 많았음 - 시험도 꽤 어려운 편이었음 - 세션당 최대 4개 모듈을 들을 수 있고, 또는 2개 모듈과 최종 프로젝트를 병행할 수 있음 - 재응시 1개를 추가할 수 있음 - 전체 과정은 6년 안에 완료해야 하며, 그러려면 세션당 약 2개 모듈이 필요함 - 필자는 PBA 이후 세션당 평균 약 3개 모듈을 들었고, 세션 사이에는 RPL 자격증을 취득함 - 마지막 세션들에서는 4개 모듈을 수강해 부담이 컸음 - 많은 학생은 4개 모듈을 계속 수강하며, 가능한 최단 완료 기간은 3년으로 보임 - 중간고사와 시험 전 몇 주 동안은 학위가 대부분의 자유 시간을 차지함 - 후반 모듈로 갈수록 학습량이 크게 늘어남 - 마지막 2개 세션이 가장 어려웠음 - 새벽 4시에 일어나 4시간 시험을 보고, 낮에는 일하고, 밤에는 과제를 하는 시기도 있었음 ### Recognition of Prior Learning으로 대체한 모듈 - University는 다른 곳에서 동등한 모듈을 공부한 경우 [Recognition of Prior Learning](https://www.london.ac.uk/study/how-apply/recognition-prior-learning/recognition-accreditation-prior-learning-bsc-computer-science) 대체를 제공함 - 일부 Coursera 자격증은 전체 모듈을 대체할 수 있고, Coursera 구독만 있으면 취득 가능함 - 필자는 3개 모듈을 다음 자격증으로 대체함 - How Computers Work → [Google IT Support Professional Certificate](https://www.coursera.org/professional-certificates/google-it-support) - Data Science → [IBM Data Science Professional Certificate](https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science) - Machine Learning and Neural Networks → [IBM AI Engineering Professional Certificate](https://www.coursera.org/professional-certificates/ai-engineer) - Google 자격증은 첫 세션이 끝나던 2023년 4월에 완료함 - 주당 10시간 기준 약 3개월이 걸림 - IBM 자격증 2개는 2024년 7월 중간고사 이후 공백기에 연속으로 완료함 - 당시 정규 모듈 3개도 함께 수강 중이었음 - 이 대체 자격증들은 전체 학위 기간에서 **한 세션**을 줄이는 효과가 있었음 - 인정 자격 목록은 이후 바뀌었으므로 현재 페이지 확인이 필요함 ### 수강 과목과 프로젝트 - 과목 구성은 일반적인 **컴퓨터 과학 학사**와 크게 다르지 않았음 - 수학이 포함되지만 공학 학위보다는 적음 - 대부분은 실습 중심이었음 - coursework에는 여러 흥미로운 프로젝트가 포함됨 - 오디오 비주얼라이저 - JavaScript 게임들, 그중 하나는 pool simulation - JUCE로 만든 DJ 시뮬레이터 - Karl Sims의 1994년 [*Evolving Virtual Creatures*](https://youtu.be/JBgG_VSP7f8)에서 영감을 받은 진화 알고리듬 프로젝트 - 신호 처리 연습 모음 - 웹 데이터 스크래핑과 분석 기반 연구 프로젝트들 - Apple Silicon에서 학습과 실행이 끝까지 가능한 유방암 탐지 mammography classifier 최종 프로젝트 - 최종 프로젝트 코드는 [cm3070-final-project](https://github.com/lextoumbourou/cm3070-final-project)에 있음 - 필자의 학습 경로는 다음과 같음 - 2022년 10월: Introduction to Programming I, Discrete Mathematics / Google IT Support로 How Computers Work 대체 - 2023년 4월: Introduction to Programming II, Computational Mathematics, Web Development - 2023년 10월: Fundamentals of Computer Science, Algorithms and Data Structures I, Software Design and Development - 2024년 4월: Object-Oriented Programming, Programming with Data, Graphics Programming / IBM Data Science와 IBM AI Engineering으로 2개 모듈 대체 - 2024년 10월: Computer Security, Algorithms and Data Structures II, Databases, Networks and the Web - 2025년 4월: Professional Practice for Computer Scientists, Databases and Advanced Data Techniques, Artificial Intelligence, Intelligent Signal Processing - 2025년 10월: Natural Language Processing, Final Project - 학생 커뮤니티 자료도 유용했음 - [world-class/notes](https://github.com/world-class/notes): 학생들이 강의 노트를 올리는 저장소 - [world-class/REPL](https://github.com/world-class/REPL): 강의 자료와 리소스 모음 - 학생들이 과목별 난이도와 지표를 정리한 [spreadsheet](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vyRqV4BVxZx9nVJvLJtUYI19aAgChu-4aPunoVS7uAg/edit#gid=507585853) ### 함께 공부한 학생들 - 가장 좋았던 부분 중 하나는 **다른 학생들과 함께 공부한 경험**임 - Coursera는 학생 Slack 워크스페이스로 초대함 - 공식 담당자가 뚜렷하게 보이지 않는 자유로운 공간에 가까웠음 - 일부 학생은 채널 사용을 강하게 관리함 - 일부 동문은 남아 학생을 돕고 질문에 답함 - 다른 전 학생들은 가끔 트롤성 글을 올림 - 성취도가 높은 학생들이 과제 영상과 스크린샷을 공유하는 문화가 있었고, 인상적인 결과물이 동기부여가 됨 - 전 세계에서 다양한 경력을 가진 학생들이 참여함 - 우크라이나 전쟁 중 학위를 마친 학생 - 웹 개발을 독학하고 자체 스튜디오로 학비를 마련한 학생 - 학위 중 두 번 출산하고, 풀타임 교사로 일하면서 BSc와 석사까지 마친 학생 - 우간다 난민 캠프에서 태양광 패널로 노트북을 충전하고 모바일 데이터로 공부한 Django - Django의 이야기는 [Shipping a Laptop to a Refugee Camp in Uganda](https://notesbylex.com/shipping-a-laptop-to-a-refugee-camp-in-uganda)로 이어짐 ### 성적 지연, 그룹 프로젝트, 플랫폼 문제 - 가장 큰 불만은 성적 확인에 **약 3개월**이 걸리는 점임 - 중간 과제 성적을 기말 제출 직전에 받는 경우가 많아 피드백을 반영하기 어려웠음 - 모듈을 낙제하면 실패한 부분만 재응시할 수 있음 - 최종 성적이 다음 세션 시작 뒤에 나오기 때문에, 재응시까지 1년을 기다릴 수 있음 - 이 점이 과정 참여자들에게 가장 큰 좌절 요소였음 - 그룹 프로젝트도 흔한 불만 요소였음 - 무작위로 그룹이 배정되지만, 참여자들이 실제로 과정을 하고 있는지 불분명한 경우가 많았음 - 완전히 유령 그룹인 사례도 많았음 - 필자는 한 번의 그룹 프로젝트에서 괜찮은 그룹을 만났지만, 마지막 주에 나타난 멤버를 사실상 무임승차시켜야 했음 - 이후 교과과정이 바뀌어 필수 그룹 프로젝트는 한 과목의 중간 과제에만 남음 - Coursera 플랫폼에는 사용성 개선 여지가 많았음 - 실제 프로그램과 동기화되지 않는 경우가 잦음 - 시험이 Coursera 밖에서 끝났다는 사실을 인식하지 못함 - 제출 시 여러 파일과 영상을 업로드해야 함 - 제출물을 수정하려면 전체를 다시 업로드해야 하므로, 영상 업로드 뒤 보고서 오타를 발견하면 처음부터 다시 해야 함 - Inspera도 까다로운 소프트웨어였음 - false positive로 시험 중간에 갑자기 종료되는 일이 많았음 - 시험 시간이 4시간뿐이고 재시험까지 1년을 기다릴 수 있어 매우 불안한 경험이 됨 - 시험 중에는 추가 지원 인력이 배치됨 - 그 외 상황에서 실제 담당자와 연락하는 데는 시간이 걸릴 수 있음 - 필자는 다른 사람들의 결과가 나왔는데 본인 결과가 나오지 않은 적이 있었고, 해결까지 몇 주가 걸림 ### 학습 운영 팁 - 과제는 일찍 시작하고 자주 제출하는 방식이 효과적이었음 - 먼저 통과 가능해 보이는 end-to-end 버전을 만든 뒤 계속 개선함 - 과제 내용을 알자마자 진행하고 초안을 제출해 마감 스트레스를 줄임 - 제출물은 반복해서 확인해야 함 - 제출 누락은 흔한 실수임 - 프로젝트 제출 체크리스트를 만들고, 제출 화면 스크린샷을 찍고, 업로드된 자산의 S3 URL까지 기록함 - 자신에게 맞는 공부 시간을 찾아 일관되게 유지해야 함 - 필자에게는 이른 아침이 맞았음 - 업무가 늦어지는 일이 많아 퇴근 후 공부 시간은 거의 확보하기 어려웠음 - 진행을 막는 **blocker 과목**을 먼저 처리해야 함 - Level 5에서는 Object-Oriented Programming과 Software Design and Development가 핵심 과목임 - 재응시가 필요해지면 진행이 막히고 불필요한 세션이 추가될 수 있음 - 규정을 자세히 읽어야 함 - 특히 Admission Notice는 이메일로만 오며, 각 시험의 업데이트된 규칙과 시험 날짜 등 중요한 정보를 담음 - Slack의 pinned 메시지도 중요함 - 문제가 생겼을 때 어떻게 해야 하는지에 관한 유용한 안내가 많이 공유됨 ### LLM 확산과 AI 정책 변화 - 필자는 ChatGPT 출시 한 달 전에 학위를 시작해, 학위 과정이 **LLM 성능 변화**에 맞춰 바뀌는 모습을 지켜봄 - 초반에는 ChatGPT로 주차 과태료 이의제기를 하는 글을 흥미롭게 여겼지만, 지금은 매우 사소해 보일 만큼 기준이 바뀜 - 시험 감독은 도입 후 점점 더 엄격해짐 - 최근에는 cheatsheet가 제거됨 - LLM으로 cheatsheet를 생성하거나 두 번째 화면을 몰래 쓰는 것을 막기 위한 조치로 추정함 - 과거에는 24시간 창 안에서 편한 시간에 시험을 볼 수 있었지만, 최근에는 각 반구의 학생들이 같은 시간에 시험을 보도록 바뀜 - LLM은 강의 채널 대화량에도 눈에 띄는 영향을 줌 - 초반에는 자료 질문과 이해 확인이 활발했음 - 이후 대화가 줄었고, 사람들이 질문을 LLM에 묻는 것을 선호하는 것처럼 보였음 - 2025년 2월, 학위 시작 약 2.5년 뒤 University는 공식 AI 정책을 도입함 - 인정 없이 LLM 생성물을 제출하는 것은 contract cheating으로 취급됨 - 이는 돈을 주고 에세이를 대신 쓰게 하는 것과 같은 범주임 - 평가에서 AI 사용은 3단계 프레임워크로 나뉨 - Level Zero: AI 사용 불가 - Level One: 브레인스토밍과 구조화 같은 보조적 사용 가능, 단 선언 필요 - Level Two: AI 사용이 요구되며, 예를 들어 AI로 결과를 생성하고 그 결과를 비평함 - 교육자는 학생이 교육 전체를 LLM에 외주화하지 못하게 막는 일과, AI가 직업 생활의 일부가 될 가능성이 매우 높다는 현실 사이에서 균형을 잡아야 함 ### 마친 뒤의 평가 - 전체 과정은 3년 반 동안 힘들었고, 특히 아내와 친구들에게 소홀해지는 시간이 있었음 - 학위를 갖게 된 것은 기쁜 일로 남음 - 스스로라면 공부하지 않았을 수학 같은 주제를 배우게 된 점이 특히 좋았음 - 함께 공부한 학생들은 매우 흥미로운 사람들이었고, 필자는 평생 친구가 생겼기를 바람 - 몇 가지 불만은 있지만 시간이 지나며 개선되기를 기대하며, 전반적인 경험은 좋았음 ## Comments ### Comment 61338 - Author: neo - Created: 2026-07-07T00:39:05+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=48798061) - 비슷한 경로를 걸었음. 브라질에서 경쟁이 치열한 **군사학교** 두 곳을 다녔지만 졸업하지 않고 미국으로 옮겼고, 지금은 FAANG 회사의 시니어 소프트웨어 엔지니어임 학위가 없다는 점은 실제 장벽이 아니었고, 회사 안에서 주니어에서 시니어까지 **4년** 만에 빠르게 올라갔음. 그래도 늘 약점이자 한계처럼 느껴져서 COVID 기간에 브라질 대학의 온라인 컴퓨터과학 학위를 시작했고 지난주에 마쳤음 이력서에 더 강한 학교 이름을 넣고 싶어서 **Johns Hopkins Masters in AI** 온라인 과정에 합격했는데, 이 프로그램을 경험해 본 사람이 있는지 궁금함 - 나도 독학으로 시작했고 스타트업에서 오래 일한 뒤 이력서에 더 강한 학교 이름이 필요하다고 느껴 **Johns Hopkins**에서 시니어 엔지니어 역할을 맡았음 공대나 커리큘럼과 직접 관련은 없지만, 의대나 공중보건대만큼 유명하지 않을 수 있어도 전반적으로 꽤 좋은 학교임 - 온라인 석사 중에서도 학위증에 **온라인 표기**를 뺄 수 있는, 즉 기존 학부를 통해 수여되는 과정을 고르는 게 좋음 Johns Hopkins가 그런지는 모르겠지만 Georgia Tech의 **OMSCS**는 그렇게 됨 - 전공이 다른 학부를 마치고 온라인으로 MSCS를 했는데, JHU는 아니어도 비슷한 방식이었고 만족스러웠음 다만 이미 **FAANG 시니어**라면 추가적인 정당성이 꼭 필요한지는 모르겠음 - **Johns Hopkins Masters in AI**는 등록금만큼의 가치는 없어 보임 Georgia Tech와 UT Austin은 각각 약 **6천 달러**와 **1만 달러**로 OMSCS 평판이 좋음. 온라인 컴퓨터과학 학위 중 상위 교수진이 적극적으로 가르치면서 비용도 과하지 않은 곳은 GT, UT Austin, UIUC 정도가 떠오름 - 2020년대 채용 과열 이전에 FAANG에 들어간 거라면 학위 없이 가능했던 것도 놀랍지 않음 요즘은 Stanford나 MIT 같은 대학 출신의 똑똑한 사람들도 작은 회사에조차 못 들어가는 경우가 많아서, “학위 없어도 문제없다”는 식의 얘기는 자기 운을 너무 무시하는 것처럼 들림 - 20년이 지나도 **그룹 프로젝트**는 그대로인 것 같음 오프라인으로 수업을 들어도 보통 1~2명이 전부 다 하고 나머지는 사라지거나 그냥 놀고 있었음 - 석사 과정 그룹 프로젝트에서 한 명이 학기 중간에 완전히 사라진 적이 있음 전화, 이메일, 아무것도 답이 없어서 한 달 넘게 연락 두절된 뒤 교수에게 알릴 방법을 논의하던 중, 교수가 그 사람이 실제로 **트럭에 치여** 아직 병원에 있으며 의학적 사유로 철회한다고 알려왔음 - 대학 프로젝트에서 세 명이 한 조였는데, 나는 설계와 코딩을 맡고 코딩이 약한 한 명은 문서 작업을 맡았으며 마지막 한 명은 DB 설계와 기본 CRUD용 SQL을 맡았음 제출 1주 전 통합하기로 했고 프로젝트 기간은 6주였는데, 마지막 한 명은 계속 작업 중이니 걱정 말라고만 하다가 제출 1주 전까지 아무것도 보여주지 못했음. 결국 내가 급히 처리했지만 시간이 부족해 **A 대신 B**를 받았고, 그 뒤로는 모든 프로젝트를 혼자 했음 5~6명짜리 큰 프로젝트도 교수들과 조금 싸워서 혼자 진행했고, 매번 최고 프로젝트 평가를 받았음 - 당시에는 **MCSE**가 있으면 어디서든 채용 가능했고, A+는 경쟁자보다 앞서게 해줬으며 그때는 평생 유효했음 2000년대 초반은 확실히 그런 시대였고, 나도 그렇게 시작해서 최근에 학사를 마쳤고 지금은 석사를 하고 있음 - 나도 비슷하게 자격을 갖추고 빈틈을 메우며 새로운 걸 배우려고 석사를 했음 밤에 공부하고 과제를 하는 데에는 꽤 낭만적인 이상주의가 있고, 이런 **온라인 학습 구조**는 의지가 강한 사람에게 잘 맞음. 하지만 다른 한편으로는 부정행위와 AI 사용이 있어서, 그 자격이 실제로 증명하는 게 많지 않다는 점은 우울함 결국 확실한 신호는 “이 사람은 중도 포기하지 않았고 보고서 작성과 참고문헌 사용을 할 줄 안다” 정도라서, 자격을 완전히 검증하려면 별도 테스트가 필요함 - 예상보다 비쌈. 남아프리카공화국에서는 그 정도 비용이면 현지 기준 최상위권이자 세계 300위권 대학에서 **3년 학위**를 할 수 있고, 숙소·식비·기타 비용까지 포함됨 다만 외국인이 아니라 세금 보조를 받는 현지인 기준임 - 충동적인 결정이었는데도 끝까지 해내고 **first class**를 받은 건 축하할 만함 - 컴퓨터과학 학사, 석사, 박사까지 총 **11년** 공부했는데, 내 인생에서 가장 큰 시간 낭비였음 경력이 쌓일수록 기술 분야의 거의 모든 것은 현업에서 배우는 것이고, 대학은 사회적 클럽에 가깝다는 확신이 커짐. 지금은 대학에서 배우는 것과 그 이상을 온라인에서 무료로 배울 수 있음 대학, 특히 엘리트 대학은 아직 취업에 가치 있는 자격을 주지만 그게 얼마나 더 지속될지는 모르겠음. 오늘날 업계에 들어가려면 몇 년짜리 학위보다 직접 만들며 포트폴리오를 쌓는 편이 더 나아 보임 지금이라면 세계적 수준의 대학이 아닌 이상 기술 학위를 권하지 않겠고, 그런 대학이라도 성적보다 **네트워킹**과 비슷한 관심사를 가진 사람을 찾는 데 집중하겠음 - 컴퓨터과학 학위는 원래 **컴퓨터 과학자**를 만들기 위한 것이어서 이상한 면이 있음 계산가능성 이론, 그래프 이론, 이산수학, 형식논리 같은 것들이지만, 세상은 컴퓨터 과학자보다 JavaScript를 아는 사람을 훨씬 많이 필요로 함 시간이 지나면서 많은 CS 학위가 소프트웨어 엔지니어 양성 쪽으로 바뀌었지만, 공학 분야로서의 소프트웨어공학은 매우 실망스러움. 보편적으로 존중받는 설계 모범 사례도, 관리 기관도, 안전 한계 계산도 거의 없음. npm에서 left-pad를 가져다 쓰고 넘어가거나, 이제는 Codex가 대신 그렇게 함 그래서 CS는 Google에 들어가려면 해야 할 것처럼 여겨지지만 실제 유용성은 낮고, “충분히 진지한지”와 과제를 제때 끝내는지를 확인하는 비싸고 비효율적인 방식임 - 학사와 석사의 가치는 논하지 않겠지만, **박사 과정**에서 얻는 경험을 현업에서 똑같이 얻을 수 있다고 진심으로 믿는다면 박사 과정에서 배워야 할 것을 거의 배우지 못했거나 지도교수가 제 역할을 못 한 것임 박사는 내용을 배우는 과정이 아니라 연구 독립성, 자신감, 강한 비판 능력을 얻는 과정임. 정말 어려운 문제 앞에서 갈아 넣고 극단적으로 비생산적인 시간을 견디는 특별한 종류의 고통이어야 함 그런 것을 얻었지만 직장에서 쓰지 않는 것이라면 박사가 필요 없었을 수는 있어도, 그게 학위 자체의 잘못은 아님 - 대부분의 소프트웨어 “공학” 직무는 실제로 공학과는 거리가 멀고, 정비공이나 의사 같은 **숙련 직업**에 더 가까움 꽤 반복적이고, 좋은 판단력과 최신 흐름을 따라가는 능력은 필요하지만 보통 최첨단 알고리즘을 연구하는 일은 아님. 새 버튼을 추가하고, 분석 호출에 매개변수를 넣고, 다크 모드를 구현하는 일이 여섯 자리 연봉 기술직에서 대부분이 하는 일임 - 어떤 경험이 진짜 시간 낭비였는지는 본인만 판단할 수 있지만, 그 가치는 어떻게 활용했는지에 많이 달려 있음 면접에서 필요한 이해에 도움이 됐거나, 네트워크를 넓힐 가능성을 높였거나, 다른 무형의 신호가 됐다면 말한 것만큼 낭비는 아니었을 수 있음 나는 학위가 없고, 해안가 기술 업계에서는 이런 배경을 가진 사람이 점점 더 드물어져 오히려 불리할 수 있음. 반면 경력의 상당 부분을 소프트웨어 운영 문제를 해결하는 애플리케이션 작성에 썼고, 큰 팀보다 작은 팀에서 일했으며 제품·프로젝트 지원 없이 움직인 경우가 많았음 예전에는 그 시기를 고역으로만 기억해서 싫어했지만, 요즘은 훨씬 **자립적**이 되었고 오래 일한 엔지니어로서 더 큰 팀을 이끌 역량과 익숙함을 갖게 됐다고 봄. 경험이나 사물의 가치는 즉시 드러나거나 인정되지 않는 경우가 많음 - 유럽은 교육이 대체로 무료이거나 저렴해서 미국과 다를 수 있지만, 대학 학위를 권하지 않는 건 나쁜 조언처럼 들림 대부분의 분야에서는 학위 없이 취업하기가 사실상 불가능하고, 기술 분야에서도 어려움. 큰 기술 회사에서 일하는데 내가 보기엔 대부분의 **소프트웨어 엔지니어**가 어떤 형태로든 학위를 갖고 있음. 예외는 있겠지만 드묾 - Coursera를 통한 온라인 과정이 아직도 **3년에 17,000파운드**, 약 22,000달러라니 생각보다 비쌈 흥미롭게도 The Open University 비용과도 비슷해 보임: [https://www.open.ac.uk/courses/computing-it/degrees/bsc-comp...]() - 학위증에는 Coursera로 이수했다는 말이 들어가지 않음 그리고 오프라인으로 같은 프로그램을 하는 것보다는 여전히 더 저렴할 가능성이 큼 - 이 사람이 **수학 지식의 빈틈**을 어떻게 메웠는지 정말 알고 싶음 예전에 이런 과정을 시도하지 못하게 만든 가장 큰 이유가 그 부분이었음 - 수학 빈틈을 메우는 데는 **Khan Academy**가 정말 좋았음 선형대수와 미분방정식까지 다루고, Coursera에도 들을 수 있는 수학 강좌가 꽤 있음 - 이 특정 과정을 한동안 고민해 왔음 가끔은 이걸 “커리어”를 위해 하고 싶은 건지, 아니면 정말 **나 자신을 위해** 하고 싶은 건지 생각하게 됨