Learning Paths

주제별로 순서 있게 읽기

카테고리를 학습 흐름에 맞게 다시 묶었습니다. 각 경로는 위에서 아래로 읽으면 기본기, 실전 패턴, 운영 관점이 자연스럽게 이어지도록 구성했습니다.

Path 1

Frontend Application Path

JavaScript 기본기에서 TypeScript, React, Next.js, 모바일 전환, UI 설계까지 이어지는 프론트엔드 학습 경로입니다.

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🧹 JavaScript & Clean Code 6

1. JavaScript 클린 코드란 무엇인가 — 사고방식 정렬 2025/12/17
2. JavaScript 안전 운전 매뉴얼 — 언어 함정으로 실무 버그 줄이기 2025/12/17
3. 조건문을 읽히게 만드는 리팩터링 — 논리 흐름 설계 매뉴얼 2025/12/17
4. 데이터 조작이 곧 설계다 — 배열과 객체를 다루는 사고법 2025/12/17
5. 함수 설계가 곧 유지보수성이다 — 함수 중심 사고 정렬 2025/12/17
6. 프론트엔드 실무 품질 — 동작하는 코드 이후의 기준 2025/12/17

🟦 TypeScript & Language 8

1. TypeScript는 왜 필요한가 – 언어가 아니라 컴파일 전략이다 2025/12/16
2. TypeScript 타입 시스템의 핵심 구조 – Primitive에서 Discriminated Union까지 2025/12/16
3. 함수와 제네릭으로 타입을 설계하는 법 – “타입이 설계를 주도”하게 만들기 2025/12/16
4. TypeScript에서 객체지향을 다루는 현실적인 방법 – 클래스가 답이 아닌 이유까지 2025/12/16
5. TypeScript 데코레이터의 동작 원리 – 프레임워크가 쓰는 이유를 “실행 시점”으로 설명 2025/12/16
6. tsconfig.json으로 코드 품질을 통제하는 법 – 설정 파일이 아니라 팀 정책이다 2025/12/16
7. TypeScript 모듈 시스템과 Webpack 실전 설정 – “코드가 어떻게 실행되는지”부터 잡기 2025/12/16
8. TypeScript를 실무에 적용하는 방법 – DOM/React/Node에서 타입이 깨지는 지점 정리 2025/12/16

🔵 React & Frontend 12

1. React를 위한 Modern JavaScript 핵심 정리 2025/12/16
2. React의 본질: 선언적 UI 모델 2025/12/16
3. React props를 컴포넌트 API로 설계하기 2025/12/16
4. React state 설계와 파생 state 줄이기 2025/12/16
5. React 이벤트·입력 처리의 핵심 흐름 2025/12/16
6. React Key는 정체성의 문제다 2025/12/16
7. React 스타일링 선택 기준 2025/12/16
8. React 선언형을 보완하는 예외 도구 2025/12/16
9. useEffect를 데이터 동기화로 이해하기 2025/12/16
10. React 성능 모델: 렌더와 재사용 2025/12/16
11. React 전역 상태 선택 가이드 2025/12/16
12. React 앱이 서비스가 되기까지 2025/12/16

🧹 React & Clean Code 6

1. 클린 코드 리액트: 판단 기준 만들기 2025/12/16
2. State 설계 함정과 원천/파생 분리 2025/12/16
3. Props를 컴포넌트 인터페이스로 설계하기 2025/12/16
4. 컴포넌트 구조와 책임 분리 기준 2025/12/16
5. Hooks와 useEffect를 의도로 설계하기 2025/12/16
6. React 생태계 변화를 맥락으로 읽기 2025/12/16

📘 Next.js 9

1. 왜 React SPA만으로는 부족한가 — NextJS가 프레임워크가 된 이유 2025/12/17
2. Pages Router vs App Router — 기능 비교가 아닌 설계 철학과 사고 방식 2025/12/17
3. NextJS를 전제로 다시 배우는 React 2025/12/17
4. App Router의 파일 기반 라우팅 2025/12/17
5. 서버 컴포넌트 vs 클라이언트 컴포넌트 2025/12/17
6. NextJS 데이터 페칭 & 캐싱 2025/12/17
7. NextJS 서버 액션(Server Actions) 2025/12/17
8. NextJS 인증 아키텍처 2025/12/17
9. NextJS 앱 완성도를 결정하는 마지막 10% 2025/12/17

📱 React Native 11

1. React Native 전환 로드맵 1. RN 기초 & 프로젝트 셋업 2025/12/17
2. React Native 전환 로드맵 2. 컴포넌트 · 스타일링 · 레이아웃 (핵심) 2025/12/17
3. React Native 전환 로드맵 3. 리스트 · 입력 · 모달 · 인터랙션 2025/12/17
4. React Native 전환 로드맵 4. RN 디버깅 플레이북 2025/12/17
5. React Native 전환 로드맵 5. 상태 관리 의사결정 (Context vs Redux) 2025/12/17
6. React Native 전환 로드맵 6. React Navigation 설계 2025/12/17
7. React Native 전환 로드맵 7. 반응형 · 플랫폼 대응 2025/12/17
8. React Native 전환 로드맵 8. 네이티브 기능 통합 2025/12/17
9. React Native 전환 로드맵 9. 백엔드 연동 · 인증 2025/12/17
10. React Native 전환 로드맵 10. 배포 · 퍼블리싱 (Expo / EAS, iOS · Android) 2025/12/17
11. React Native 전환 로드맵 11. RN 관점 JS / React 리마스터 2025/12/17

🎨 Web Design 7

1. 디자인이 못생겨 보이는 이유: 감이 아니라 구조 문제다 2025/12/17
2. 웹 타이포그래피 실전 가이드: 폰트 선택을 감각에서 규칙으로 2025/12/17
3. 색상·이미지 때문에 디자인이 무너지는 이유 2025/12/17
4. 초보 디자인을 프로 결과물로 바꾸는 6가지 규칙 2025/12/17
5. 디자인은 어디서부터 시작해야 하는가 2025/12/17
6. Webflow를 감으로 쓰지 않게 만드는 구조 이해 가이드 2025/12/17
7. Webflow 결과물을 ‘운영 자산’으로 바꾸는 관점 2025/12/17

Path 2

Backend & Platform Path

Node.js 서버 개발에서 MSA 구현, 이벤트 기반 아키텍처, 서비스 메시 운영까지 연결되는 백엔드 학습 경로입니다.

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🟢 Node.js & Backend 10

1. Node.js 런타임과 이벤트 루프 이해 2025/12/16
2. Node.js 개발 워크플로우와 디버깅 루틴 2025/12/16
3. Express 미들웨어 파이프라인 해부 2025/12/16
4. SSR과 템플릿 엔진 선택 기준 2025/12/16
5. Node/Express에서 MVC 제대로 적용하기 2025/12/16
6. Node.js DB 선택 가이드: SQL·Sequelize·MongoDB 2025/12/16
7. 인증과 권한 흐름: 세션 vs JWT 2025/12/16
8. 운영형 Express 서버: 검증·에러·파일 처리 2025/12/16
9. REST에서 Socket.io·GraphQL로 확장하기 2025/12/16
10. Node 프로젝트 완성도 높이기: 배포·테스트·TS·Deno 2025/12/16

🧭 MSA Playbook 9

1. MSA 전체 아키텍처 지도 2025/12/31
2. 클린 & 육각형 아키텍처 2025/12/31
3. DDD 핵심 설계 규칙 2025/12/31
4. Kafka 기반 이벤트 아키텍처 2025/12/31
5. 서비스 구현 템플릿 2025/12/31
6. SAGA 패턴 실패 복구 2025/12/31
7. Outbox + CDC 원자성 2025/12/31
8. CQRS 책임 분리 2025/12/31
9. Kubernetes/GKE 배포 체크리스트 2025/12/31

🔔 EDA & Microservices 8

1. 이벤트 기반 MSA 개요 2025/12/31
2. Kafka 이벤트 흐름 설계 2025/12/31
3. CQRS와 Elasticsearch 읽기/쓰기 분리 2025/12/31
4. API 계약 품질: Versioning·HATEOAS·OpenAPI 2025/12/31
5. 동기·비동기·Reactive 설계 가이드 2025/12/31
6. MSA 보안: OAuth2·OIDC·JWT 2025/12/31
7. 운영 관점 MSA: Gateway·Discovery·Observability 2025/12/31
8. Docker Compose로 보는 결합도 2025/12/31

⛵ Istio & Service Mesh 7

1. 서비스 메시와 Istio가 필요해지는 순간 2025/12/31
2. Istio 아키텍처 해부: Envoy · Sidecar · Control Plane 2025/12/31
3. 관측성 3종(Kiali·Jaeger·Grafana), 왜 셋 모두 필요한가 2025/12/31
4. VirtualService & DestinationRule — 트래픽 관리의 최소 단위 2025/12/31
5. 배포 전략 실습 — Canary vs Dark Deployment 2025/12/31
6. 아키텍처 패턴 해부: 멀티티어 · 마이크로서비스 · 이벤트 기반 2025/12/31
7. 운영의 핵심 — Gateway · mTLS · 설치/업그레이드 전략 2025/12/31

Path 3

AI & Machine Learning Path

머신러닝 프로젝트 감각, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 강화학습, SageMaker 배포 흐름을 순서대로 훑는 AI 학습 경로입니다.

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🧠 Machine Learning Projects 8

1. 머신러닝 재학습을 위한 최소 기초 지도 2025/12/14
2. ANN 회귀 문제 한 장 요약 2025/12/14
3. CNN 이미지 분류 기본 패턴 2025/12/14
4. LeNet으로 보는 CNN의 원형 2025/12/14
5. Prophet 시계열 예측 한 장 요약 2025/12/14
6. NLP 분류 문제의 최소 구조 2025/12/14
7. 실제 텍스트 데이터 분석 흐름 2025/12/14
8. 추천 시스템 문제의 본질 2025/12/14

🧬 Deep Learning 8

1. ANN 기본기: 왜 뉴런·레이어·활성화·손실부터 시작해야 하는가 2025/12/15
2. ANN 구현 실전: 데이터 준비 → 모델 설계 → 학습 → 평가 → 튜닝을 최소 반복으로 끝내기 2025/12/15
3. CNN 직관: 컨볼루션이 왜 강한지, 계층별로 무엇을 뽑는지 2025/12/15
4. CNN 구현 실전: 데이터 파이프라인과 학습 안정화 2025/12/15
5. RNN/LSTM 직관: hidden state, 시퀀스, vanishing gradient를 ‘왜’로부터 이해하기 2025/12/15
6. RNN 구현 실전: 윈도잉, 정규화, 학습·평가, 롤링 예측까지 2025/12/15
7. SOM으로 이상치·클러스터를 시각화해 사기 탐지로 연결하는 사고법 2025/12/15
8. 추천 시스템의 두 갈래: 2025/12/15

🧿 OpenCV & Computer Vision 5

1. NumPy로 이미지 데이터의 본질 이해하기 2025/12/15
2. OpenCV 이미지 처리 연산 2025/12/15
3. OpenCV 비디오 처리 2025/12/15
4. 전통적 객체 탐지·추적 2025/12/15
5. 딥러닝 기반 Computer Vision 2025/12/15

🥽 Computer Vision 6

1. 얼굴 감지 3대 접근법 비교: Haar Cascade · HOG · CNN 2025/12/15
2. 얼굴 인식 파이프라인: LBPH에서 Dlib 임베딩까지 2025/12/15
3. 왜 트래킹이 필요한가: KCF / CSRT와 감지 결합 전략 2025/12/15
4. 퍼셉트론부터 역전파까지 2025/12/15
5. CNN을 실무에서 쓰는 표준 패턴: 전이학습과 파인튜닝 2025/12/15
6. 생성 모델을 한 장의 프레임으로 이해하기 2025/12/15

🔁 Reinforcement Learning & ANN 7

1. 강화학습 한 장 요약: MDP, Policy, Value/Q, On·Off-policy, 그리고 알고리즘 계보 2025/12/15
2. Q-Learning의 핵심 직관: Bellman, TD Error, Living Penalty, 탐험–활용, 그리고 V→Q 전환 2025/12/15
3. DQN 실전 템플릿: Q-Network, Target Network, Replay Buffer, ε-greedy, Soft Update 2025/12/15
4. DCQN: CNN으로 ‘보는’ 강화학습 만들기 (Atari·팩맨 계열) 2025/12/15
5. A3C의 핵심: Actor–Critic, Advantage, 비동기 학습, 멀티 환경, (선택) LSTM 2025/12/15
6. 왜 실무는 PPO / SAC인가: 안정성, 연속 제어, 엔트로피, 그리고 튜닝 현실 2025/12/15
7. LLM 구현 핵심만 정리: 트랜스포머 → SFT/LoRA/QLoRA → 의료 챗봇 → RAG → Agentic AI 2025/12/15

🤖 AWS Sagemaker 5

1. AWS SageMaker 강의 전체 지도 2025/12/12
2. 데이터 엔지니어링과 ML 기본기 한 번에 복습하기 2025/12/12
3. SageMaker 기본 패턴으로 보는 선형 회귀 프로젝트 2025/12/12
4. XGBoost와 하이퍼파라미터 튜닝, 실무 기준으로 이해하기 2025/12/12
5. CNN 이미지 분류와 SageMaker Autopilot 한 번에 정리하기 2025/12/12

Path 4

Architecture & System Design Path

아키텍처 패턴, 설계 의사결정, 품질 속성, 시스템 설계 인터뷰 관점을 연결하는 설계 학습 경로입니다.

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🧣 Architecture Patterns 6

1. 클라우드 시대 아키텍처 사고 전환 2025/12/31
2. 확장성 패턴 기본기 2025/12/31
3. 데이터 집약 시스템 패턴 2025/12/31
4. Extensibility 패턴 2025/12/31
5. 신뢰성·장애 복구 패턴 2025/12/31
6. 배포·릴리스·프로덕션 테스트 2025/12/31

🗿 Architecture Design 7

1. 요구사항과 ADR로 설계를 고정하기 2025/12/31
2. 품질 속성은 숫자다 2025/12/31
3. API 설계는 조직 계약 2025/12/31
4. 빌딩 블록 도입 기준 2025/12/31
5. 글로벌 데이터 스토리지 계약 2025/12/31
6. 아키텍처 패턴은 타협안 2025/12/31
7. 시스템 디자인 연습 완주 2025/12/31

🧠 System Design Interview 7

1. 시스템 설계 인터뷰의 본질과 평가 기준 2025/12/31
2. 캐싱·CDN·성능 설계: "빠르게 보이게" 만드는 법 2025/12/31
3. 복원력·장애 대응 설계: 망가져도 버티는 시스템 2025/12/31
4. 알고리즘·자료구조: 시스템 설계에서의 최소 요구선 2025/12/31
5. 메시지 큐·빅데이터·클라우드: 비동기/배치 사고의 설계 언어 2025/12/31
6. 인터뷰 전략: 말하는 순서가 점수다 2025/12/31
7. 6대 모의 인터뷰 완전 분석: 문제 → 설계 → 평가 2025/12/31