안녕하세요? 사이냅소프트 입니다.

오늘은 Skill Set 의 기본 체력인 공부, 그중에서도 수학공부에 대해 이야기하겠습니다. 

많은 지원자들은 종종 질문을 던집니다. “수학 잘 해야 하나요?” 그 질문을 하기 전에 몇 가지 생각해야 할 것들이 있답니다. 

지금까지 시험 점수를 잘 받기 위해서 수학 공부를 했다면 이제는 그 목표를 달리해야 합니다.

프로그래머에게 공부는 목적이 아닌 수단인 것이지요. 이건 우리가 밥을 먹고 숨을 쉬듯 개발자라면 당연히 받아들여야 해요.

그렇다면 우리 공부 잘했었나요? 고등 교육기관에서 배운 Computer Science의 아픈 기억을 한번 돌이켜 보죠. 

이산수학, 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 오토마타이론, 프로그래밍언어, 컴파일러, 데이터베이스,인공지능,컴퓨터그래픽스,컴퓨터 구조, 데이터통신, 컴퓨터네트워크…

그 중에서도 다음의 주제는 여러분을 끊임없이 따라다닐 가능성이 많아요.

“내가 이것을 잘했었나?”라고 한번 곰곰이 생각하는 순간 아마도 이 글을 그만 읽고 싶을지도 몰라요. 그런데 우리가 중 2병을 앓았던 그 시절의 수학 이야기를 하면 조금 안심이 됩니다.

고맙게도 개발자 DNA는 중학 수학을 기억하고 있습니다. 설마 그것을 완벽히 기억 못 한다 하더라도 중학교 수학은 쉽게 받아들여 지시죠? 금방 그 기억을 소환할 수 있습니다.

그리고 고등학생 시절 존재감이 남달랐던 공통수학, 수1, 수2, 기억나시나요?

결론적으로 체력이 있는 프로그래머로서 고1 수학, 수학1(공통) 부분은 기초라고 할 수 있습니다. 부족하다면 체워야 하는 부분이죠.

그리고 업무분야에 따라 공부를 통해 내공을 키워야 하는 분야가 있습니다.

순열/조합, 수열/급수, 점화식, 수학적 귀납법은 Computer Science 의 이산수학,알고리즘과 연관되어 있습니다.

Data Science 쪽에 관심이 있다면 선형대수, 확률/통계 부분과 연계가 있으니 더 집중해야겠지요.

빅데이터, 게임, 정보 검색, 이미지 처리 분야에서 프로그래머로 성장하고 싶다면 기본 이상의 심화 학습 과정이 필요하답니다.

The Art of Computer Programming 을 집필한 Computer Science의 Guru인 Donald Knuth (도널드 크누스, 1938~ )선생은 “실제로 나는 프로그래밍의 주요 측면들 거의 전부가 정렬과 검색의 맥락 어딘가에서 나온다고 믿는다.”라고 했습니다. 컴퓨터 공학의 시작은 응용수학이라고 할 수 있지요.

자! 여러분은 이제 시험 점수와 학점이 없는 프로의 세계에 들어왔습니다. 수학 시험 보고 점수를 비교할 필요도 없습니다. 다만 일을 하다 보면 어느 순간 알고 싶어 미치겠다는 생각이 들 것이에요. 그때 읽는 전문서적의 한 글자는 시험 전날 벼락치기로 공부했던 때와 다르게 다가올 것입니다. 그리고 기초체력이 붙을수록 야근 없이 일을 스마트하게 할 수 있을 겁니다. 

사이냅소프트에는 수학을 좋아하는 분들이 확실히 많은 것 같습니다.

도서 신청 게시판에 수학관련된 책이 많이 보여요. 그리고 오목 두듯이 서로에게 수학문제를 내서 한 수씩 푸는 동료들을 목격하기도 했답니다.

프로젝트 오일러: http://euler.synap.co.kr/

사이냅소프트는 또한 Project Euler (한국어) 사이트를 자발적으로 운영하고 있습니다.

수학적인 문제들을 컴퓨터 프로그래밍으로 하나씩 해결해가는 퀴즈 풀이 사이트인데요, 서로 풀이를 확인해 보면서 왠지 모를 매력에 빠져 ‘안 해본 개발자는 있지만 한 번만 해본 사람은 없다’라고 하네요. 

자 이제 맨 처음으로 돌아가서 ‘수학 잘해야 되나요?’라는 질문에 대해 다시 이야기해 봅시다. 이 질문에 대한 대답은 프로그래머의 길 초입에서 진로를 고민하고 있는 지원자가 진정 알고 싶은 것이 아닌 거 같아요. 그들이 진정으로 묻고 싶은 것은 ‘수학에 흥미를 느껴야 하나요?’라는 질문 같습니다. 그리고 그 질문에 대한 답변을 드리자면 ‘Yes!, Of course, Sure, 당근’ 입니다.

감사합니다.