2025년에 Software Development 처음 시작한다면? 완전 초보를 위한 현실적인 학습 로드맵

SW/면접

2025년에 Software Development 처음 시작한다면? 완전 초보를 위한 현실적인 학습 로드맵

얇은생각 2025. 12. 29. 07:30

2025–2026년, 소프트웨어 개발 어떻게 시작할까?

2025년에 처음으로 software development를 공부하려고 하면, 솔직히 말해서 막막해지는 게 당연합니다.

배워야 할 건 끝도 없고, framework는 계속 바뀌고, SNS에서는 매주 새로운 기술을 안 배우면 이미 뒤처진 것처럼 말하죠.

이 글은 그런 혼란을 조금 정리해 주는 일종의 리셋 버튼이라고 생각하면 됩니다.

이전 영상 스크립트를 기반으로 해서 다음 내용을 한국어로 풀어서 정리해 볼게요:

예전에는 어떻게 배웠고, 지금은 뭐가 다른지
요즘 시대에 실제로 뭘 배워야 하는지 (큰 그림)
강의 + AI를 섞어서 공부하는 현실적인 학습 루틴
AI에게 대신 코딩 맡기지 않고 ‘도움만’ 받는 방법
왜 프로젝트가 최종 보스인지, 그리고 언제 어떻게 만들면 좋은지
번아웃을 피하면서 꾸준히 공부하는 실전 팁
ChatGPT / Claude 같은 데 바로 붙여 넣어서 쓸 수 있는 학습용 프롬프트
마지막에는 자주 할 법한 질문들을 FAQ 형식으로 정리

이 글을 하나의 로드맵처럼 여러 번 다시 찾아와도 좋고, “아 나 뭐 하고 있는 거지…” 싶을 때 방향을 다시 잡는 용도로 써도 좋습니다.

1. 예전 방식 vs 지금 현실

먼저 과거와 현재를 잠깐 비교해 봅시다.

2007–2008년쯤 web development를 배울 때는 대략 이런 느낌이었어요.

HTML, CSS, JavaScript
jQuery, WordPress, PHP
조금 더 나가면 Ruby on Rails 정도

frontend라고 해봐야:

HTML + CSS + 간단한 JavaScript

정도면 웬만한 건 만들 수 있었습니다.

YouTube에 올라온 TheNewBoston 같은 채널이나 KillerPHP 튜토리얼, TutsPlus에서 Jeffrey Way 강의 같은 걸 보면서 따라 했고, 목표는 심플했어요.

“에디터 열고 그냥 바로 코딩할 정도로 외워서 치는 것”

그때는 진짜 웬만한 건 암기로 해결이 가능했습니다.

jQuery 메서드들, 자주 쓰는 PHP 함수들, HTML 태그들 머릿속에 넣어두고 가끔 docs나 Stack Overflow 한 번씩 보는 정도면 충분했죠.

하지만 2025년 기준으로는 완전히 다른 세상입니다.

지금은:

기술 스택이 폭발적으로 늘었고
- Frontend: React, Vue, Svelte, Next.js, Astro, Remix, TanStack, React Router 등등
- Backend: Node + Express, Django, Laravel, Spring Boot, .NET, Go, Rust…
- Infra: Docker, container, AWS, Vercel, serverless, CI/CD…
frontend 자체가 하나의 복잡한 app이 되었고
SSR, SPA, hybrid rendering, island architecture 같은 개념이 따라옵니다.
library와 framework의 API가 엄청 빠르게 바뀝니다.
정보는 여기저기 흩어져 있고
- YouTube, shorts, blog, docs, Discord, AI, TikTok dev 팁까지…

이런 상황에서 예전처럼 “다 외워서 에디터만 열면 코딩 시작!” 전략은 사실상 불가능에 가깝습니다.

그래서 목표 자체를 바꿔야 해요.

예전 목표
“문법이랑 API를 최대한 외워서 docs 없이 코딩하기”

이제의 목표
“핵심 개념을 깊이 이해하고, 무엇을 만들어야 하는지 알고,
어디서 어떻게 답을 찾을 수 있는지를 아는 것”

즉, 지금은:

fundamental 개념 (예: React hooks, SSR, REST, MVC, event, state, async) 위주로 이해하고
mental model (데이터 흐름, client–server 관계, component 간 의사소통)을 잡고
찾아보는 능력 (docs, 검색, AI, error message 활용)
문제 해결 능력을 키우는 게 핵심입니다.

문법은 반복해서 쓰다 보면 자연스럽게 몸에 붙습니다.

2. 개발자가 되려면 뭐부터 배워야 하지? (큰 지도)

영상 스크립트에서는 Excalidraw로 정리된 일종의 “학습 지도”가 나왔는데, 그걸 텍스트로 풀어 보면 이렇습니다.

web dev를 하든, mobile app이든, ML이든, 기본 카테고리는 비슷합니다.

2.1 프로그래밍 언어부터 시작하기

가장 바닥에는 항상 언어가 있습니다.

관심 분야에 따라 예를 들면:

Web dev (frontend + backend)
- HTML (markup)
- CSS (style)
- JavaScript / TypeScript (logic)
Backend / 시스템 / 일반 개발
- Python
- Go
- Rust
- PHP
- Java
- C# / .NET

HTML, CSS는 정확히 말하면 programming language는 아니지만, 어쨌든 꼭 배워야 하는 핵심 축이라 언어처럼 취급합니다.

2.2 Framework 또는 Runtime

언어 기초를 어느 정도 이해하면, 실제로는 거의 항상 그 위에 framework나 runtime을 얹어서 개발합니다.

Frontend framework
- React, Vue, Svelte, Next.js, Astro, 등
Backend framework
- Express.js, NestJS, Django, Flask, Laravel, Spring, ASP.NET 등

이런 것들이 있어야, 매번 처음부터 구조를 짜지 않고 검증된 패턴과 도구를 쓸 수 있습니다.

2.3 Database + ORM/ODM

데이터는 언젠가 어딘가에 저장해야 합니다.

주로:

SQL: PostgreSQL, MySQL, SQLite 등
NoSQL: MongoDB 등
ORM/ODM: Prisma, TypeORM, Sequelize, Eloquent(Laravel), Django ORM, Mongoose…

여기서 배우는 건 대략 이런 것들입니다.

데이터를 어떻게 구조화할지 (table, collection 설계)
query를 어떻게 날리는지
app에서 database를 어떻게 연결하고 사용하는지

2.4 Version Control (Git은 필수)

지금 시대에 Git 없이 개발한다는 건 거의 상상도 하기 어렵습니다.

Git으로 버전 관리
GitHub, GitLab, Bitbucket 등으로 remote 저장소 관리

처음에는

git init, git add, git commit, git push, git pull
branch 만들기, merge 하기
Pull Request 열고 코드 리뷰 받기 정도부터 시작합니다.

사실 GitHub repo 만들고 첫 commit 하는 것만으로도 충분히 축하할 만한 milestone입니다. (이걸 가볍게 보지 마세요.)

2.5 Design & Architecture

조금 익숙해지면 단순히 “돌아가기만 하면 됐다”에서 벗어나,

“이 구조가 나중에도 유지보수가 되나?”

를 고민하게 됩니다.

그때 중요한 게 architecture 패턴이에요.

예를 들어:

MVC (Model–View–Controller)
REST API 설계
frontend에서의 component-based development
역할을 분리하는 습관 (한 파일에 다 밀어 넣지 않기)

이 영역을 공부하면서 앱이 그냥 돌아가는 수준에서, 다른 사람이 봐도 이해할 수 있는 코드로 바뀌기 시작합니다.

2.6 Deployment & DevOps 기본기

결국 코드는 내 컴퓨터가 아니라 어딘가 서버나 플랫폼에서 돌아가야 사람들에게 보여줄 수 있습니다.

그래서 보통 이런 것들을 조금씩 건드리게 됩니다.

배포 플랫폼
- Vercel, Netlify
- AWS, Azure, GCP 등
Container
- Docker 기본 개념
CI/CD
- 코드 push → 자동 build/test → 자동 배포 흐름

DevOps 전문가가 되지 않더라도, 직접 만든 프로젝트를 배포까지 해 본 경험은 엄청난 힘이 됩니다.

3. 실제 팀에서는 이렇게 한다: AI 기반 Code Review (Code Rabbit)

영상 스폰서로 나온 Code Rabbit 이야기도 요즘 개발 흐름을 이해하는 데 꽤 중요해서 간단히 짚고 넘어갈게요.

현업에서 code review는 정말 중요한 작업입니다.

숨겨진 bug를 미리 잡아주고
팀 내 코드 스타일과 규칙을 맞춰 주고
junior가 senior의 코드를 보면서 배우는 기회가 되죠.

근데 동시에:

시간도 많이 들고
대충 훑어보다가 놓치는 부분도 많고
바쁜 팀에서는 review가 자꾸 밀리기도 합니다.

3.1 Code Rabbit이 하는 일

Code Rabbit은 기존 workflow에 붙어서 돌아가는 AI powered code review tool입니다.

Pull Request를 자동으로 리뷰해 주거나
commit 전에 CLI로 미리 돌려볼 수도 있고
“사람 대신”이 아니라 “사람을 도와주는” 역할을 합니다.

영상 예시에서는:

Appwrite backend client instance를 두 개의 component에서 각각 초기화하는 코드를 PR에서 Code Rabbit이 캐치합니다.
“이건 하나의 client를 만들고, 필요한 곳에서 import해서 쓰는 게 맞다”는 식으로 추천을 해 주죠.

이런 건 사실 사람이 review하다가도 놓치기 딱 좋은 실수입니다.

3.2 Custom Rule & Codebase 학습

Code Rabbit이 흥미로운 점은:

팀이 직접 custom rule을 정의할 수 있다는 겁니다.
- 예: “article의 heading은 이런 규칙으로 작성해야 한다”
누가 PR을 올렸을 때 이 규칙을 어기면, bug가 아니더라도 “팀 규칙 위반”으로 잡아줍니다.
시간이 지나면서 팀의 전체 codebase를 학습해, 우리 팀 스타일에 맞는 pattern과 rule을 강화하는 데 도움을 줍니다.

학습 단계에서는 꼭 필요하진 않지만,

“요즘에는 AI가 코드 작성뿐 아니라, 리뷰와 품질 관리 쪽에도 많이 쓰인다” 정도는 알고 있으면 좋습니다.

4. 학습 전략의 핵심 전환: 문법보다 개념 우선

이제 본론입니다.

요즘처럼 ecosystem이 넓어진 상황에서 중요한 마인드는 딱 하나입니다.

겉으로 보이는 syntax보다, 그걸 지탱하는 fundamental 개념을 먼저 이해하자.

왜 그럴까요?

특히 framework나 library 쪽 syntax는 정말 자주 바뀝니다.
React Router, Next.js, Tailwind 같은 것들은 major version 바뀔 때마다 사용법이 꽤 달라지기도 합니다.
만약 API 모양만 외워두고 있다면, 버전이 바뀔 때마다 처음부터 다시 공부해야 합니다.

반대로 fundamental을 이해하고 있으면, 이런 질문에 답할 수 있습니다.

React에서 state와 props가 실제로 어떤 일을 하는지
hooks가 등장한 이유와, class component 대비 어떤 장점이 있는지
server-side rendering이 뭘 의미하는지
client–server–database 사이를 데이터가 어떻게 오가는지
왜 frontend와 backend를 나누는지

이런 걸 알고 나면:

새로운 syntax가 나와도 “개념”을 기준으로 재해석할 수 있고
docs를 보더라도 덜 당황하고
AI에게 물어볼 때도 질문이 훨씬 구체적이고 좋은 방향으로 나갑니다.

syntax는 말투에 가깝고, fundamental은 실제 언어라고 생각하면 편합니다.
말투는 시대에 따라 바뀌지만, 언어 자체를 이해하면 금방 적응할 수 있습니다.

5. 현실적인 학습 루틴: 메인 선생님 + AI 보조선생님

이제 구체적인 workflow를 정리해 봅시다.

영상에서 말한 핵심은 이겁니다.

하나의 “메인 학습 리소스”를 선생님처럼 두고,
AI는 그 옆에서 도와주는 보조 튜터 정도로 활용하자.

5.1 메인 학습 리소스 (Teacher 역할)

여기서 말하는 “메인 리소스”는 이런 것들입니다.

Udemy 같은 platform의 video course
정리된 YouTube playlist (기초부터 응용까지 순서가 있는 형태)
freeCodeCamp, Boot.dev 같은 interactive site
대학교 강의나 offline bootcamp
책 한 권(단, 실제로 code를 함께 쳐 봐야 함)

좋은 메인 리소스의 조건은:

순서가 잘 잡혀 있다 (linear)
개념을 아무거나 섞어놓은 게 아니라, 차근차근 쌓아가는 구조.
curriculum 형태다
그냥 “이 기능 한번 만들어 봤어요”식 video 모음이 아니라, 전체적인 로드맵이 있다.
개념을 반복해서 다룬다
처음에 살짝 등장했다가, 나중에 프로젝트에서 다시 등장하는 식.
instructor가 왜 이런 선택을 하는지 설명해 준다
- “이렇게 하면 돌아가긴 하는데 이런 단점이 있어서 이렇게 바꿨다”
- “요즘 best practice는 이런 방향이다”
내가 듣기에 이해가 잘 되는 스타일이다
강사의 말투, 속도, 예시 방식이 나와 잘 맞아야 끝까지 갈 수 있습니다.
어느 정도는 real world에 가까운 project를 포함한다
이론만 있다기보다는 실제로 app을 만들어 보는 섹션이 있으면 좋습니다.

이 메인 리소스를 대할 때의 마음가짐은:

“이 강의(혹은 책)가 내 메인 선생님이다.
일단 이걸 기준으로 기본기를 다진다.”

5.2 AI는 보조 튜터 (Assistant 역할)

그 다음에 AI를 보조선생님 정도로 옆에 둡니다.

사용할 수 있는 도구는 크게 두 종류입니다.

Browser 기반 AI: ChatGPT, Claude, Grok 등
IDE / CLI 기반 AI: Cursor, Claude Code, Gemini CLI 등

AI가 잘하는 일:

강의에서 자세히 설명 안 한 개념을 더 깊게 파고들기
내 코드에만 나타나는 error message 분석하기
“강의에서는 예전 버전을 쓰는데, 지금은 바뀐” 부분 업데이트
같은 개념을 다른 비유나 예시로 재설명해 주기
오늘 배운 내용으로 간단한 연습 문제를 만들어 달라고 하기

예전에는:

error message를 복사해서 Google에 붙여 넣고
Stack Overflow 몇 개 클릭해서 비슷한 상황을 찾고
글쓴이와 환경이 다르면 “이게 맞는 해결책인가?” 감으로 판단해야 했습니다.

지금은:

내 코드 전체를 붙여 넣고
실제로 뜨는 error message 그대로 같이 보내고
“왜 이런 에러가 뜨는지, 원리부터 설명해 달라”고 요청할 수 있습니다.

다만, 여기서 진짜 중요한 포인트:

AI가 고쳐 준 코드를 그냥 복붙하고 끝내면, 실력은 거의 안 늡니다.

반드시 이렇게 요청해 보세요.

“이 코드가 왜 잘못되었는지 설명해 줘.”
“제안해준 수정 코드가 어떻게 동작하는지 line by line으로 알려줘.”
“이걸 조금 더 깔끔하게 refactor하면 어떻게 될까?”

AI를 쓰는 마인드는 이렇습니다.

“AI는 나의 학습 도우미이자 튜터다.
답을 대신 내주는 기계가 아니라, 이해를 도와주는 파트너다.”

6. 어떤 리소스를 어떻게 쓰면 좋을까?

영상에서 언급된 리소스 종류를 조금 더 풀어서 정리해 보겠습니다.

6.1 Video Course

대표적인 예:

Udemy, Pluralsight 같은 대형 플랫폼
Traversy Media, Laracasts 같은 creator 중심 사이트

이런 코스들은 보통:

개념 설명 + 실습 코드 + project를 함께 제공합니다.
instructor 스타일이 일관돼서, 한 코스를 끝까지 따라가기가 수월합니다.

6.2 Interactive Platform

freeCodeCamp
Boot.dev
그 밖의 code challenge / interactive 환경 제공 사이트들

이런 곳은 조금 보고 바로 써보는 흐름이라, 손에 빨리 익히는 데 좋습니다.

영상에서는 새 interactive platform을 만들고 있다는 언급도 있었죠. 그런 류의 사이트도 비슷한 느낌으로 이해하면 됩니다.

6.3 책을 사용할 때 주의할 점

책은 깊이 있는 이해와 큰 그림을 잡는 데 좋습니다.

하지만:

오디오북만으로 코딩을 배우는 건 거의 불가능에 가깝습니다.

코드는:

눈으로 보고
손으로 치고
실행해 보고
고쳐 보는 과정에서 배우는 거라,

단순히 귀로 듣는다고 머리에 남지 않습니다.

책을 활용할 때는:

옆에 editor를 열고
예제를 직접 타이핑해 보고
일부를 변경해 보면서
“이렇게 바꾸면 어떻게 되지?” 실험을 해 보는 게 중요합니다.

6.4 AI Tools 두 가지 스타일

1) Browser 기반 AI (ChatGPT, Claude, Grok 등)

개념 질문하기
코드 snippet 붙여 넣고 설명 요청하기
study plan 짜달라고 하기
오늘 배운 내용 요약, cheat sheet 만들어 달라고 하기

2) IDE / CLI 기반 AI (Cursor, Claude Code, Gemini CLI 등)

코드 편집기 안에서 바로 코드 분석, 제안
project 전체 context를 가지고 변경사항 추천

하지만 여기서 가장 큰 유혹은:

“야… 그냥 파일 하나 통째로 만들어 달라고 하면 되지 않나?”

입니다.

이때 스스로를 조금은 제어해야 합니다.

Cursor의 ask 모드처럼 실제 파일을 건드리지 않고 설명만 해주는 모드 활용
“이 코드가 뭘 하는지 설명해 줘”를 먼저 요청
강의 예제 코드를 붙여 넣고 “지금 기준 best practice로 바꾸면 어떻게 될까?” 물어보기

이렇게 쓰면 AI가 “생산성 도구”를 넘어 “학습 도구”가 됩니다.

7. 강의 시작할 때 쓰기 좋은 AI 프롬프트 예시

영상 스크립트에 꽤 괜찮은 meta prompt가 있었는데, 한국어 버전으로 바꿔 보겠습니다.

아래 내용을 ChatGPT나 Claude에 그대로 붙여넣고, 대괄호 부분만 바꿔서 쓰면 됩니다.

지금 저는 [COURSE NAME]라는 online course를 듣고 있고, 강사는 [INSTRUCTOR NAME]입니다.

이 강의에서는 대략 [예: modern JavaScript, React 기본기, REST API 등] 같은 내용을 다룹니다.

당신은 이 강의를 따라가는 동안, 제 개인 coding assistant이자 튜터 역할을 해 주세요.

조건은 다음과 같습니다.
- 제 대신 과제를 해결하거나, project를 완성하지 마세요.
- 제가 요청하지 않는 이상, 최종 정답 코드만 딱 던져 주지 마세요.
- 각 개념을 제가 깊이 이해할 수 있도록 도와주는 게 당신의 역할입니다.
- code 예제가 나오면, 쉬운 표현으로 자세히 설명해 주세요.
- 제가 배우는 개념에 맞춰서, 작은 연습 문제를 가끔씩 내 주세요.
- 제가 막히는 부분이 있으면 debug를 도와주되, 왜 그런 문제가 생겼는지 원리부터 설명해 주세요.
- 제가 배운 내용을 토대로, 작은 현실적인 mini project 아이디어를 제안해 주세요.
- 제가 지금까지 무엇을 배웠는지 대략 기억해 두었다가, 가끔 중요한 내용을 복습시켜 주세요.

제가 앞으로 강의에서 나온 code나 개념을 그대로 붙여 넣으면, 당신은 다음을 도와주세요.
- code를 debug하거나, 개선하거나, 최신 best practice 기준으로 modernize하기.
- 강의에 나온 내용 중 현재 버전과 다른 부분이 있다면, 최신 docs 기준으로 어떻게 바뀌었는지 설명하기.

첫 번째 요청:
이 course를 기준으로, 간단한 단계별 study plan을 만들어 주세요.
- 제가 설치해야 할 tool과 software
- 일주일에 얼마나 공부하는 걸 추천하는지
- 어느 시점마다, 스스로 작은 project를 만들어 보는 게 좋은지까지 포함해 주세요.

이런 프롬프트를 처음에 한 번 잘 던져 두면,

AI가 “내가 뭘 배우는 중인지” context를 기억하고
매번 설명을 처음부터 반복할 필요가 없으며
강의와 연동된 맞춤형 답변을 더 잘 해 줍니다.

8. 결국 실력을 올리는 건 프로젝트다 (특히 내 프로젝트)

강의 자체도 중요하지만, 강의 프로젝트에는 한계가 있습니다.

대부분의 course project는:

instructor가 길을 다 깔아 준 상태에서
“보면서 따라 치는” 형태로 진행되고
tricky한 부분은 이미 강사가 다 해결해 놓은 뒤 설명해 줍니다.

물론 이런 프로젝트도 꼭 필요합니다.

기초 학습과 기본 패턴 이해에는 가장 좋습니다.

하지만, 실제 현실에서 개발할 때는 상황이 완전히 다릅니다.

현실 세계에서는:

옆에서 하나하나 설명해 주는 사람이 없고
요구사항이 깔끔하게 정리돼 있지 않을 때도 많고
library 문서가 애매하거나 예제가 부족하고
직접 구조를 잡고 refactor해야 합니다.

그래서 강의 이후에 직접 만드는 개인 프로젝트가 결정적으로 중요합니다.

8.1 프로젝트를 학습 루프에 넣는 방법

추천하는 흐름은 이렇습니다.

강의에서 한 섹션을 끝낸다.
(예: JavaScript 기본 문법, React 기초, API 호출 등)
그 섹션에서 배운 내용만 가지고
작은 프로젝트를 직접 설계해 본다.
- JavaScript 기초를 배웠다면 → todo list, 퀴즈 app, timer, 계산기
- fetch나 API를 배웠다면 → 날씨 app, 영화 검색, GitHub profile viewer 등
예를 들어:
일부러 조금은 막혀 보는 경험을 한다.
너무 쉬워서 아무 생각 없이 구현된다면, 난이도를 살짝 올려 보세요.
막히는 지점마다 AI를 조력자로 부른다.
- error message + 관련 코드 붙여넣기
- “이 error가 왜 나는지, 어떻게 고치는지 설명해 줘”
- “이 코드를 조금 더 깔끔하게 refactor할 수 있을까?”
완성되면 GitHub에 올린다.
- README 간단히 작성
- 배운 점을 정리해 두면 나중에 portfolio에도 도움이 됩니다.

이 루프를 계속 반복하면,

개념을 실전에 적용해 보게 되고
실제 버그에 부딪히면서 problem-solving 능력을 키우게 됩니다.

software development에서 가장 중요한 능력은 문제 해결 능력입니다.
문법은 그걸 표현하는 도구일 뿐이에요.

9. 번아웃 없이 오래 가는 실천 팁

영상 마지막 부분에서 나왔던 현실적인 조언들을 조금 더 풀겠습니다.

9.1 자신에게 맞는 속도로 공부하기

“이번 달 안에 React, Next.js, Node, Docker까지 끝낼 거야” 같은 목표는,

처음에는 멋있어 보이지만 대부분 중간에 부서집니다.

현실적으로 지킬 수 있는 공부 시간을 먼저 정하고
- 예: 평일 하루 1–2시간, 주말 3시간
그 안에 할 수 있는 정도로 진도를 나가세요.

억지로 속도를 올리다 보면:

흥미 자체가 사라지고
“나는 안 되나 보다”라는 생각이 들기 쉽고
심한 경우 우울감이나 불안으로 이어질 수 있습니다.

천천히 가도 괜찮습니다. 중요한 건 멈추지 않는 것입니다.

9.2 목표를 모호하게 잡지 않기

“이번 주에는 React를 공부해야지”는 너무 추상적입니다.

대신 이렇게 바꿔 보세요.

“이번 주에는 React에서 useState, useEffect를 이해하고, 둘을 사용하는 작은 app 하나 만들기.”
“오늘은 JavaScript event listener를 연습해서, click에 따라 다른 동작을 하는 button 세 개 만들기.”

이렇게 구체적인 목표를 세우면:

시작하기가 훨씬 쉽고
끝났을 때 “오늘 할 일을 했다”는 만족감이 분명해집니다.

9.3 보고만 있지 말고, 반드시 손을 움직이기

코딩은 실기 과목에 가깝습니다.

영상만 계속 틀어 놓고
책만 읽고
블로그만 스크롤한다고 해서

실력이 오르지 않습니다.

반드시:

직접 타이핑하고
오타내고
error를 맞아보고
console.log도 찍어 보고

그 과정에서 배우게 됩니다.

course project는 기본기가 되지만, 거기에 내 프로젝트를 섞어서 만들어야 진짜 실력이 됩니다.

9.4 작은 성취를 진짜로 인정해 주기

이건 좀 감성적인 이야기처럼 들리지만, 생각보다 중요한 부분입니다.

예를 들면 이런 것들이 다 성취입니다.

GitHub 계정 만들고 첫 repo를 만들었다.
Git으로 commit, push를 처음 해봤다.
async/await의 기본 흐름을 이해했다.
내 힘으로 처음부터 끝까지 app 하나를 완성해봤다.

이런 순간들을 그냥 지나쳐 버리면,

“나는 아직 아무것도 못했어”

라는 생각에 스스로를 깎아내리기 쉽습니다.

사실은 아주 작은 것 하나하나가 **“나는 개발자 쪽으로 한 발 더 갔다”**는 증거입니다.

이걸 인정해 주는 게 생각보다 큰 힘이 됩니다.

9.5 누군가에게 설명해 보기 (가르치는 게 곧 복습)

꼭 유튜버가 되거나 블로그를 운영할 필요는 없습니다.

친구에게 “나 요즘 이런 거 배우고 있어” 하면서 간단히 설명해도 좋고,
Notion 같은 데 정리하면서 “내가 나한테 설명한다”는 느낌으로 써도 됩니다.
X(트위터)나 Instagram에 “오늘 배운 것 한 줄 요약”을 올려도 좋고요.

설명을 해보면:

어느 부분을 내가 제대로 이해하지 못했는지 바로 드러나고
머릿속이 자연스럽게 정리됩니다.

“내가 이해한 걸 내 언어로 다시 말해 본다”는 것 자체가 엄청 좋은 학습입니다.

9.6 사람들과 연결되고, public하게 공부 과정 공유하기

조금 용기가 필요하지만, 효과는 큽니다.

X/Twitter나 Instagram에 #100DaysOfCode 같은 태그로
- “오늘은 이런 걸 배웠다”
- “지금 이런 project 만드는 중이다”
  를 올리거나
Discord, 커뮤니티에 들어가서
- 막히는 부분을 질문하고
- 다른 사람이 올린 코드를 구경하면서 의견도 얘기해 보고

이렇게 하다 보면:

혼자 하는 느낌이 줄어들고
다른 사람의 고민과 성장 과정도 보이면서
“나만 느린 게 아니구나” 하는 안도감도 생깁니다.

나중에 industry에 들어가면 어차피 다른 개발자들과 계속 소통해야 하니, 지금부터 조금씩 익숙해지는 셈입니다.

10. 전체 그림 다시 정리하기

지금까지 한 이야기를 크게 묶어 보면, 2025–2026년에 software development를 배운다는 건 대략 이런 흐름입니다.

큰 그림을 그린다.
- 언어 (JavaScript, Python 등)
- framework (React, Django, Laravel 등)
- database + ORM
- Git & GitHub
- architecture pattern
- deployment 기본기
메인 학습 리소스를 정한다.
- 강의, 책, bootcamp, interactive 사이트 등
- 이걸 “선생님”으로 정하고 끝까지 가 보는 것
AI를 보조 튜터로 옆에 둔다.
- 처음에 meta prompt를 던져 context를 잡고
- 막힐 때마다 개념 설명, 코드 분석, 최신화 도움을 받는다.
course project를 따라 만든다.
- 기본 문법과 패턴을 자연스럽게 익히고
- “완성된 예시”를 경험한다.
각 섹션이 끝날 때마다 내 프로젝트를 하나씩 만든다.
- 실제로 머리를 써야 하는 상황을 일부러 만들어 보고
- error와 bug를 통해 problem-solving 능력을 키운다.
속도보다 지속 가능성을 우선한다.
- 번아웃을 피하고
- 작은 성취를 인정해 주고
- 장기전 관점으로 공부한다.
배운 걸 말하고, 나누고, 보여 준다.
- 누군가에게 설명해 보고
- online에 학습 과정을 공유하고
- 점점 “나는 개발자다”라는 정체성을 쌓아 간다.

이렇게 공부하면, 단순히 코드를 외우는 사람이 아니라,

“AI가 있어도, 없어도 스스로 문제를 풀고, 새로운 기술을 따라갈 수 있는 개발자”

가 될 수 있습니다.

11. 2025–2026 소프트웨어 개발 학습 FAQ

마지막으로, 얼핏 떠오를 만한 질문들을 짧게 모아 두겠습니다.

Q1. AI 없이도 개발 공부가 가능한가요?

가능합니다. 예전에는 다들 그렇게 했으니까요.

다만 AI를 잘 활용하면:

debug 시간이 줄어들고
개념을 여러 방식으로 설명해 줘서 이해가 잘 되고
library 버전 변경 같은 걸 따라가기가 쉬워집니다.

“필수”는 아니지만, 제대로 쓰면 꽤 큰 학습 부스터가 됩니다.

Q2. frontend랑 backend 중 뭘 먼저 해야 할까요?

web dev 기준에서 헷갈린다면 이렇게 추천합니다.

먼저 HTML + CSS + JavaScript 기본기를 익힌다.
그다음, 한동안은 frontend framework 쪽을 먼저 파거나
또는 backend framework 한 가지를 정해서 깊게 파 보는 것도 좋습니다.

처음부터 둘 다 완벽하게 하려고 하기보다는,

한쪽을 중심으로 잡고 나중에 다른 쪽을 붙이는 “한 축 + 확장” 전략이 훨씬 덜 힘들어요.

Q3. 하루에 얼마나 공부해야 하나요?

상황에 따라 다르지만, 대략 이렇게 생각해 볼 수 있습니다.

학교나 직장을 다니는 중이라면:
평일 1–2시간 정도를 꾸준히 확보하는 것만으로도, 몇 달 지나면 큰 차이가 납니다.
전업으로 공부한다면:
집중해서 4–6시간 정도면 충분히 깊게 들어갈 수 있습니다.

그 이상은 보통 집중력이 떨어져서 효율이 급격히 내려갑니다.

Q4. 좋은 강의인지 어떻게 판단하죠?

체크해 볼 포인트:

curriculum이 단계적으로 잘 나뉘어 있는지
개념 설명만 있는 게 아니라 project도 포함되어 있는지
“이건 왜 이렇게 하는지”를 설명해 주는지
사용하는 stack이 너무 낡지 않았는지
리뷰에서 “설명이 이해하기 쉽다”는 얘기가 나오는지

한 강의가 나랑 안 맞으면, 과감히 다른 강의를 찾아보는 것도 괜찮습니다.

instructor와의 “궁합”이 생각보다 중요합니다.

Q5. 강의가 오래돼서 지금이랑 코드가 다르면 어떡하죠?

이럴 때 AI를 이렇게 활용해 보세요.

“이 강의에서는 React Router v5를 쓰는데, 지금 docs는 v6 기준입니다.
여기 course 코드 snippet을 붙입니다.
이걸 현재 버전 기준으로 어떻게 바꾸면 되는지, 차이점을 설명해 주세요.”

이건 AI + 공식 docs 조합이 가장 빛나는 순간입니다.

Q6. 개인 프로젝트는 얼마나 자주 만드는 게 좋나요?

추천하는 빈도는:

강의의 큰 섹션 하나가 끝날 때마다 하나씩
또는 최소 1–2주에 한 번 작은 project 하나 완성하기

대단한 서비스가 아니어도 됩니다.

“당장 내가 새로 배운 개념을 쓸 수 있는 정도의 크기”면 충분합니다.

Q7. 튜토리얼 코드 그대로 따라 치는 건 괜찮나요?

초반에는 괜찮고, 오히려 필요합니다.

다만 거기서 멈추지 말고:

tutorial을 끝까지 따라 한 뒤
영상을 끄고, 처음부터 혼자 다시 만들어 보고
기능을 하나씩 추가해 보거나 디자인을 바꿔 보세요.

“튜토리얼 의존증”에서 벗어나는 가장 좋은 방법입니다.

Q8. 번아웃을 피하려면 어떻게 해야 하나요?

내 상황에 맞는 현실적인 목표를 세우고
다른 사람과 비교하는 습관을 줄이고
휴식도 계획의 일부라고 생각하고
작은 진전도 인정해 주는 태도가 필요합니다.

“나 왜 이렇게 느리지?”라고 자책하는 순간이 잦아질수록 번아웃에 가까워집니다.

Q9. 여러 언어를 동시에 공부해도 되나요?

처음이라면 보통은 비추천입니다.

일단 하나의 언어와 stack을 기준으로
“문제 해결 사고방식”을 만드는 게 먼저고,
그다음 다른 언어를 붙이는 게 훨씬 수월합니다.

언어 여러 개를 조금씩 아는 것보다, 하나를 조금 깊게 아는 편이 실질적으로 도움이 됩니다.

Q10. public하게 공부 과정을 공유하면 부담스럽지 않을까요?

처음엔 어색할 수 있습니다.

하지만 거창하게 시작할 필요는 없어요.

“오늘은 Git으로 branch를 만들고 merge하는 연습을 했다.”
“React에서 state로 입력값 관리하는 걸 배웠다.”
“API에서 에러가 나서 2시간 삽질했는데, 결국 CORS 문제였다.”

이 정도만 올려도 충분히 의미 있습니다.

다른 사람들도 대부분 비슷한 곳에서 막히고 있기 때문에, 의외로 공감과 응원을 많이 얻게 됩니다.

Q11. 취업 준비는 어느 정도 수준에서 시작해야 하나요?

대략 이런 기준을 생각해 볼 수 있습니다.

스스로 project 몇 개를 기획해서 만들고
배포까지 해 본 경험이 있고
내 코드를 다른 사람에게 설명할 수 있고
2–3개월 전에 쓴 코드를 지금 봐도 어느 정도 이해가 되고
Git 기본 workflow에 익숙하다면

그때부터는 실제 job posting을 보면서 준비를 시작해도 늦지 않습니다.

모든 걸 다 알고 지원하는 사람은 없습니다.

Q12. 2025년에 시작해도 너무 늦은 거 아닌가요?

전혀 아닙니다.

도구와 framework는 계속 바뀌지만,

논리적으로 생각하는 능력
문제를 쪼개서 해결하는 능력
사람들의 불편을 이해하고, 그걸 software로 풀어내는 능력

이 세 가지는 앞으로도 계속 필요한 능력입니다.

지금 시작해서, 꾸준히 한 걸음씩 나아가는 사람이 결국 현업에 들어가게 됩니다.

저작자표시 (새창열림)

'SW > 면접' 카테고리의 다른 글

AI가 DevOps 엔지니어를 대체할까? 2026년 기준 현실적인 전망과 커리어 전략 (0)	2026.01.07
컴공 졸업했는데 취업 막막할 때: 신입 Software Engineer 살아남는 현실 전략 (0)	2026.01.04
2025 개발자 취업 가이드: 지원만 늘려도 떨어지는 이유와 niche 선택법 (0)	2025.12.25
Big Tech coding interview 합격법: technical interview framework과 실수 5가지 정리 (0)	2025.12.12
QA가 DevOps로 전환하는 법: Shift-Left와 Ephemeral Environments 실무 가이드 (0)	2025.12.04

현재글2025년에 Software Development 처음 시작한다면? 완전 초보를 위한 현실적인 학습 로드맵