amitness/learning

이 프로젝트는 무엇인가

learning 은 개인 학습 기록으로, 저자(amitness)가 강력한 소프트웨어 엔지니어링 기술을 쌓기 위해 진행 중인 책, 강좌, 비디오, 기사의 선별되고 지속적으로 업데이트되는 목록입니다. 코드 라이브러리나 앱이 아니라 공개된 커리큘럼 추적기입니다.

구성 방식

README는 모든 것을 두 개의 큰 범주로 나눕니다:

일반 기술 — 모든 소프트웨어 역할에 적용되는 "도메인 비종속, 스택 비종속" 능력입니다. 12개 범주로 그룹화됩니다:
- 시스템 디자인 (예: 데이터 집약적 애플리케이션 설계, A/B 테스트 강좌, REST API 설계)
- 수학 (통계, 확률, 선형대수 — 주로 Python 기반 강좌)
- 자료 구조 및 알고리즘 (예: 알고리즘 이해, Neetcode 강좌)
- 데이터 모델링 (SQL, NoSQL, 데이터베이스 설계)
- 디자인 감각 (UI/UX 기초, Figma, 시각적 커뮤니케이션)
- Linux 및 명령줄 (셸 기초, bash 스크립팅, 환경 변수)
- 버전 관리 (Git, GitHub 협업)
- 테스트 및 프로파일링 (Python의 단위 테스트, 모킹, 메모리 프로파일링)
- 기술 문서 작성 (Google의 기술 문서 작성 강좌, 개발자 대상 글쓰기)
- 경력 (이력서 작성, 코딩 경력 핸드북)
- 프로그래밍 (Python 관용구, OOP, 패키지, 날짜/시간)
- 개발 환경 (Chrome DevTools, AI 코딩 에이전트, VSCode)
전문 기술 — 현재는 한 분야만: 생성형 AI. 이는 다시 다음과 같이 나뉩니다:
- 자연어 처리 (Stanford/CMU 강좌, 챗봇 구축, 감정 분석, 기계 번역)
- LLM 이론 (스크래치부터 LLM 구축, 토크나이저, 위치 임베딩, RLHF, Transformer 내부)

진행 상황 추적 방법

각 리소스 행에는 형식(책, Udacity, Datacamp, YouTube 등), 링크가 있는 리소스 이름, 길이(페이지 수, 시간 또는 레슨 수), 그리고 다음 기호를 사용하는 진행 열이 있습니다:

✅ — 완료
⬜ — 시작 안 함
⌛️ — 진행 중(부분 완료)
⏳ — 진행 중(시작됨, 예: "1/7" 레슨 완료)

일부 행은 "310/489 pgs" 또는 "36/36"과 같은 분수로 정확한 진행 상황을 표시합니다.

현재 상태

업데이트: 월 1회
현재 초점: 생성형 AI

생성형 AI 섹션의 대부분 리소스는 완료로 표시되어 있고, 일반 기술(특히 데이터 모델링과 일부 시스템 디자인 항목)은 아직 보류 중입니다.

저자의 접근 방식이 보여주는 것

README는 "인접 분야 마스터하기"에 관한 블로그 게시물과 지속적 개선에 관한 James Clear 기사로 연결되며, 저자가 핵심 업무 주변의 주제를 의도적으로 공부하고 있음을 시사합니다. 무료 대학 강의(MIT, Stanford, CMU), 유료 플랫폼(Datacamp, Udacity, Neetcode), 책의 혼합은 다중 소스, 자기 주도적 학습 전략을 보여줍니다.

요약하면, 이는 한 엔지니어의 지속적인 교육 기록으로 투명하고 잘 정리되어 있으며, 같은 분야에서 고품질 학습 리소스를 찾는 모든 사람에게 유용한 참고 자료입니다.