[책 리뷰] 코딩진로 (류채윤,맹윤호,박민수)

완독일

2022.01.28

 

목차

1부. 개발자의 시선

 01) 꿈과 적성을 찾는 방법

 02) 내게 맞는 개발 언어 선택하기

 03) 개발자로 취업하기! 기술 면접 준비에서 정리까지

 

2부. 취업 컨설턴트의 시선

 01) '취업'의 해답은 '나'에게 있다

 02) 최신 취업시장 트렌드 변화

 03) 시간은 '나는 것'이 아니라 '내는 것'이다

 04) 실전 취업 준비 컨설팅 1부터 100까지

 

3부. 인사 담당자의 시선

 01) 베일에 싸인 외국계 기업의 채용 유형을 알아보자

 02) 외국계 기업 지원의 필수! 영문 이력서 작성 비법

 03) Cover Letter 얼마나 중요한가?

 04) 외국계 합격의 최종 관문 영어 인터뷰

 

4부. 각자가 바라본 IT 전망

 01) 개발자라 바라본 IT 전망

 02) 취업 컨설턴트가 바라본 IT 전망

 03) 인사 담담자가 바라본 IT 전망

 

첫문장

"비전공자지만 IT 분야 관련 활동을 이렇게 열심히 준비해 왔습니다! OO 기업 갈 수 있을까요?"

 

(프롤로그 기준) "나와 최상의 궁합을 자랑하는 직업은 과연 있을까요?"

끝문장

어려운 와중에도 이 책에서 안내하고 있는 방안들을 통해 적절히 잘 대응해 나가기를 소망한다. 

 

(에필로그 기준) 분명 배우며 힘든 때도 있겠지만, 이 책을 읽는 모두가 직접 이 길을 걸어 보고, 판단하고 '나만이 내 인생을 경영하고 책임지는 주인이다.'라고 생각하는 가치 있는 사람이 되길 바라는 마음으로 이 책을 마친다. 

 

킬링파트

Python 기반의 고수준 딥러닝 프레임워크인 텐서블로와 케라스를 익힌다면, 다음과 같은 딥러닝 모델을 스스로 만들어 낼 수 있을 것입니다. 인공신경망 Layer 1개를 활용한 Artificial Neural Networks(ANN), 이미지 처리에 특화된 컨볼루션 필터를 활용한 합성곱 신경망인 Convolutional Neural Networks(CNN), 인공 신경망 Layer를 2개 이상 사용한 심층신경망인 Deep Neural Networks(DNN), 컬러 복원 처리에 활용되는 UNET, 딥러닝 환경에서 비지도학습을 가능케 하는 Auto Encoder, 실제 데이터를 판별하는 판별망과 가짜 데이터를 생성하는 생성망 사이에서 서로를 강화 학습하여 전체 모델의 성능을 높이는 생성적 적대 신경망인 Generative Adversarial Networks(GAN), 시계열 데이터를 예측하는데에 사용하는 Recurrent Neural Networks(RNN)등을 들 수 있습니다. (p.148)

 

요약&리뷰

코딩진로라는 제목에 낚였다. 책이 나쁘다는 뜻이 아니라, 기대한 내용이 아니라는 것이다. 여러 컴퓨터 언어와 직무간의 관계와 실제 사례들이 가득 담긴 책일 줄 알았다. 코딩과 무관한 일을 하는 직장인인데 최근에 코딩에 관심이 생겨서 공부를 하던 중 큰 그림을 그려보고 싶어 구매한 책인데, 개발자가 쓴 부분은 1/4에 불과하다. 나머지 내용은 취업컨설턴트, 인사담당자가 썼다. 아침에 일찍 일어났고, 자소서는 어떻게 썼고 등의 내용이 가득했고 화가나서 "뭐야 장난해?" 라는 말이 툭 튀어나왔다. 다음부터는 목차를 읽고 사야겠다. 코딩 뿐만 아니라 진로, 면접에 까지 관심이 있는 취준생이 읽기에는 좋은 책이다. 

 

 

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