Skip to content
←

Split View: 개발자의 영상·강의 큐레이션 2026 — Frontend Masters·Coursera·YouTube까지, 보고 들으며 배우는 법

|

개발자의 영상·강의 큐레이션 2026 — Frontend Masters·Coursera·YouTube까지, 보고 들으며 배우는 법

프롤로그 — 무료와 유료와 AI 코튜터가 한 화면에서 만나는 시대

이 글은 같은 날 올린 개발자의 책장 2026 의 짝꿍이다. 책이 판단의 뼈대를 만든다면, 영상과 강의는 그 뼈대 위에 살을 붙이는 도구다. 그리고 2026년의 영상은 한 시대 전과 같은 영상이 아니다.

세 가지가 한 화면에서 만난다.

  • 무료 MOOC가 진짜로 좋아졌다. Harvard CS50, MIT 6.S081, fast.ai, Hugging Face Learn은 등록비 없이 일급 대학·일급 회사의 커리큘럼을 준다.
  • 유료 부티크 플랫폼이 진화했다. Frontend Masters·Egghead·Pluralsight는 학교가 아니라 현장 기술자의 4시간 워크숍을 제공한다. 책으로는 따라가기 힘든 도구·생태계의 흐름이 여기 있다.
  • AI 코튜터가 옆에 앉았다. 한 손에 영상, 다른 손에 LLM. 모르는 부분을 일시 정지하고 "이게 왜 이렇게 동작하나"를 그 자리에서 물어볼 수 있다. 학습 곡선의 모양 자체가 바뀌었다.

이 글은 그 새로운 화면을 카테고리별로 정리한다. 플랫폼·채널·강연 단위로 묶고, 각각에:

  • 킬러 기능 — 이 곳/이 사람만이 잘하는 한 가지
  • 누구에게 맞는가 — 신참·중견·시니어 중 누구에게
  • 가격(2026년 기준) — 무료·구독·시리즈별

기준은 단순하다. 내가 직접 시간을 들여 본 것, 또는 동료들이 한 해 안에 두 번 이상 추천한 것만 넣는다. "유명해서" 넣지 않는다. 끝에는 다시 봐도 좋은 고전 강연 몇 편과 학습 루틴(영상 + 책 + 실습)을 둔다.

영상은 도구다. 도구는 작업이 끝나면 내려놓는 것이지, 책장처럼 자랑하는 것이 아니다. 시간이 가장 비싸다 — 잘 고른 강의 두 개가 적당히 좋은 강의 열 개보다 낫다.

한눈에 보는 플랫폼 매트릭스

플랫폼가격(2026년)강점잘 맞는 사람약점
Frontend Masters월 39달러 / 연 390달러현장 엔지니어 워크숍, 깊고 짧음프론트엔드·풀스택 중견UI 좀 무거움, 비영어권 자막 약함
Egghead.io월 25달러 / 연 250달러5분 단위 레슨, 실용 패턴빠르게 패턴만 보는 사람시리즈 깊이는 들쭉날쭉
Pluralsight월 29달러 / 연 299달러폭넓은 IT 커리큘럼·스킬 트리자격증·기업 학습자영상 톤이 보수적
Coursera강의별 무료 청강 / 인증 49~99달러 / Plus 연 399달러대학 강의 정식 인증학위·인증이 필요한 사람일부 강의 노화
edX청강 무료 / MicroMasters 1500~4000달러MIT·Harvard·Berkeley 정통 강의CS 학부 수준을 직접 채우고 싶은 사람UI 변화 잦음
fast.ai완전 무료위에서 아래로 가는 딥러닝 입문ML 실전 입문자이론 정통은 다른 곳에서
Hugging Face Learn완전 무료NLP·LLM·디퓨전·에이전트 정통 코스LLM 실전 학습자빠르게 갱신되어 따라가야 함
DeepLearning.AI단기 코스 무료 / 전문화 49달러/월Andrew Ng 라인업, 짧은 단기 강의LLM 응용·MLOps 입문짧음 — 깊이는 보강 필요
Boot.dev월 34달러 / 연 290달러백엔드 부트캠프, 게임화백엔드 첫 1~2년차프론트는 다루지 않음
Anthropic Academy완전 무료Claude·MCP·툴 사용 공식 가이드에이전트 개발자자사 생태계 중심
OpenAI Academy완전 무료GPT API·Agents SDK·평가OpenAI 위에 짓는 개발자동일 — 자사 중심
YouTube무료 / Premium 14달러채널 다양성, 빠른 속도거의 모두광고·집중력
Anthropic / OpenAI 공식 YouTube무료신모델 데모·코드 워크스루프론티어 추적자마케팅 톤 섞임

가격은 2026년 5월 표준 가격대다. 회사 학습 예산이 있는지 먼저 확인할 것 — 90%는 회사가 내준다.

1장 · 부티크 유료 플랫폼 — 짧고 깊은 워크숍

Frontend Masters

  • 킬러 기능 — 4~8시간짜리 워크숍을 현장에서 일하는 엔지니어가 직접 가르친다. Brian Holt(서버리스·Vite·LLM), Will Sentance(JS 런타임·시스템 디자인), Bekah HW(접근성), Brian Lonsdorf(함수형), Sunil Pai(React 내부) 같은 라인업이다. 영상 옆에 슬라이드와 코드 저장소 링크가 같이 붙는다.
  • 누구에게 맞는가 — 프론트엔드·풀스택 1~10년차. 특히 새 도구(예: TanStack Start, Solid Start, Bun 풀스택)를 빨리 흡수해야 하는 중견.
  • 가격 — 개인 월 39달러, 연 390달러. 회사 라이선스 있음. 7일 체험.
  • 읽는 법 — 한 워크숍을 처음부터 끝까지 1.5배속으로. 코드를 본인 머신에서 따라 친다. 다시 보지 말고 연습 문제를 자기 프로젝트에 한 번 더 적용한다.

Egghead.io

  • 킬러 기능 — 한 레슨이 보통 3~7분. "이 패턴을 왜 쓰는가"가 60초 안에 끝난다. Kent C. Dodds, Joel Hooks, John Lindquist의 시리즈가 강하다. 자막·트랜스크립트 품질이 일급이다.
  • 누구에게 맞는가 — 빠르게 패턴만 골라 보는 사람. 통근/저녁 30분 학습.
  • 가격 — 개인 월 25달러, 연 250달러. 일부 시리즈는 영구 무료.
  • 함정 — 시리즈별 깊이가 들쭉날쭉. 강사 이름으로 골라야 한다.

Pluralsight

  • 킬러 기능 — IT 자격증·기업 학습의 표준. AWS·Azure·GCP 자격증 경로, 보안·데이터 커리큘럼이 폭넓다. Skill IQ로 실력 측정도 한다.
  • 누구에게 맞는가 — 자격증을 따야 하는 사람, 회사가 일괄 구독해 주는 곳.
  • 가격 — 개인 월 29달러, 연 299달러. 기업 라이선스 시장이 본진.
  • 함정 — 영상 톤이 보수적이라 새 흐름은 다른 곳보다 늦다. AWS 신서비스는 공식 워크숍이 더 빠를 때가 많다.

Boot.dev

  • 킬러 기능 — 백엔드 부트캠프를 게임처럼 만들었다. Go·Python·SQL·도커·HTTP 서버를 직접 짜면서 진행한다. CLI 안에서 자동 채점·해설이 돈다.
  • 누구에게 맞는가 — 백엔드 첫 1~2년차. 비전공자에서 백엔드로 전환하는 사람.
  • 가격 — 월 34달러, 연 290달러. 7일 무료.
  • 함정 — 프론트는 거의 다루지 않는다. 별도 학습 필요.

2장 · 대학 MOOC — 무료로 채우는 CS 학부

Coursera

  • 킬러 기능 — 대학 강의 정식 인증(certificate). Princeton의 Algorithms(Sedgewick), Stanford의 Machine Learning(원본), University of Michigan의 Python for Everybody는 여전히 일급.
  • 누구에게 맞는가 — 학위/인증서가 필요한 사람, 이력서에 박을 무언가가 있어야 하는 사람.
  • 가격 — 청강 무료, 인증 49~99달러, Plus 연 399달러로 무제한.
  • 함정 — 일부 강의는 5년 이상 갱신이 없다. 강의 등록일을 꼭 확인할 것.

edX

  • 킬러 기능 — Harvard CS50(데이비드 말란)은 진심으로 농담이 아니다. MIT 6.S081(Operating Systems), MIT 18.06(Linear Algebra by Strang), Berkeley CS61A는 학부 1년치를 채울 수 있다.
  • 누구에게 맞는가 — CS 학부를 직접 채우고 싶은 비전공자·자기 학습자.
  • 가격 — 청강 무료, 검증 인증 50300달러, MicroMasters 15004000달러.
  • 함정 — 일부 코스의 채점 시스템은 무겁다. 채점이 필요 없다면 강의만 보고 과제는 자기 코드베이스로 대체해도 충분하다.

CS50 — Harvard 공개 강의

  • 킬러 기능 — 입문 강의의 황금 표준. C에서 시작해 SQL·웹·Python으로 넘어간다. CS50P(Python), CS50W(Web), CS50AI(AI), CS50SQL이 시리즈로 묶인다. YouTube에서 무료로 본편을 모두 본다.
  • 누구에게 맞는가 — 입문자, 그리고 입문 강의를 가르치는 사람.
  • 가격 — 완전 무료. Harvard 인증은 edX에서 유료.

MIT 6.S081 — Operating Systems

  • 킬러 기능 — xv6 OS를 직접 고친다. 페이지 테이블·시스템 콜·파일시스템을 직접 구현한다. OSTEP 책과 짝이 잘 맞는다.
  • 누구에게 맞는가 — OS 직관을 만들고 싶은 백엔드·시스템 엔지니어.
  • 가격 — 무료(자료 공개).

3장 · ML·AI 전문 코스 — 학교 밖의 학교

fast.ai

  • 킬러 기능 — "위에서 아래로(top-down)" 가르친다. 첫 1시간 안에 학습된 모델을 가지고 추론을 돌린다. 그 다음에 점점 내려가 그래디언트·옵티마이저·트랜스포머에 도달한다. Jeremy Howard·Rachel Thomas의 철학이 강의에 그대로 묻어 있다.
  • 누구에게 맞는가 — 코드를 짤 줄 알지만 ML이 처음인 개발자. 학자가 아닌 실무자.
  • 가격 — 완전 무료(영상·노트북·책 모두).
  • 함정 — 이론 정통(증명·수식)은 다른 곳에서 보강. Goodfellow의 Deep Learning 책이나 Stanford CS229와 짝.

Hugging Face Learn

  • 킬러 기능 — NLP 코스, Diffusion 코스, Reinforcement Learning 코스, Agents 코스가 따로 있다. 각 코스마다 노트북이 붙고, Hugging Face 허브와 연결된다. 2024–2026년에 가장 빠르게 갱신되는 학습 자료다.
  • 누구에게 맞는가 — LLM·트랜스포머·디퓨전을 실제로 만지는 ML 엔지니어.
  • 가격 — 완전 무료.

DeepLearning.AI

  • 킬러 기능 — Andrew Ng 라인업. 1~2시간짜리 단기 코스가 매주 추가된다. LangChain·MCP·Multi-Agent·Evaluation 등 LLM 응용 주제가 빠르다. 본격 전문화(Specialization)는 Coursera 위에 얹힌다.
  • 누구에게 맞는가 — LLM 응용·MLOps 입문자. 단기 코스로 도구 익히기.
  • 가격 — 단기 코스 대부분 무료, 전문화는 Coursera 구독에 포함.
  • 함정 — 짧은 강의는 짧다. 깊이는 보강 필요.

Anthropic Academy / OpenAI Academy

  • 킬러 기능 — 모델 회사가 직접 만든 공식 학습. Anthropic Academy는 Claude·MCP·툴 사용·에이전트, OpenAI Academy는 GPT API·Agents SDK·Evals를 다룬다. 자사 API에 가장 가까운 일급 출처다.
  • 누구에게 맞는가 — 에이전트·LLM 응용을 짓는 개발자.
  • 가격 — 완전 무료.
  • 함정 — 자사 생태계 중심이라 비교 시각은 약하다. fast.ai·Hugging Face와 짝지어 본다.

4장 · YouTube — 무료로 즐겁게 배우는 채널들

YouTube는 채널마다 톤이 다르다. 톤이 맞아야 끝까지 본다. 도메인별로 묶었다.

4-1 · 프론트엔드·풀스택

  • Theo - t3.gg — TypeScript 풀스택, Next.js·tRPC·Drizzle 위주. 신랄하지만 합리적인 비교 영상이 강하다. "왜 이 도구를 안 쓰는가"를 잘 한다.
  • Fireship — 100초 영상 시리즈로 유명. 한 도구의 핵심을 100초에 압축한다. 깊이는 얕지만 레이더로 쓰기에 가장 좋다.
  • Web Dev Simplified(Kyle Cook) — 입문~중급 사이의 친절한 튜토리얼. 자바스크립트·CSS 패턴 강의가 좋다.
  • Lee Robinson — Vercel CEO. Next.js 신기능·서버 컴포넌트·캐시 멘탈모델을 만든 사람의 채널.
  • Josh tried coding(Josh Goldberg) — TypeScript 깊은 강의. 타입 시스템 내부를 진지하게 다룬다.

4-2 · 백엔드·시스템·터미널

  • ThePrimeagen(Michael Paulson) — Vim·터미널·시스템 프로그래밍·Rust·Go. 라이브 스트림에서 논문·블로그를 같이 읽는 시리즈가 강하다. 자기 키보드 영상도 의외로 진지하다.
  • Jon Gjengset — Rust 스트림. 한 영상이 두 시간 넘어가는 일이 흔하다. Rust로 자료구조·동시성·네트워크 코드 라이브 코딩. 진심 깊다.
  • Ben Awad — 풀스택·인터뷰·라이브 코딩. Rust·Postgres·TypeScript 위주.
  • Hussein Nasser — DB·네트워크 기초를 100~200개 영상으로 쪼개 가르친다. TCP·HTTP·DB 인덱스 같은 주제에 강하다.

4-3 · 데이터·ML·AI

  • Andrej Karpathy — Neural Networks: Zero to Hero, GPT from scratch. 영상 한 편이 두 시간 넘는다. 노트북을 같이 따라치면 트랜스포머·바이트페어 인코딩이 손에 잡힌다.
  • 3Blue1Brown — 수학 직관 영상의 정상. 선형대수·미적분·뉴럴넷·트랜스포머 시각화 시리즈.
  • Yannic Kilcher — 논문 리뷰. 한 편이 30~60분. 새 논문을 읽기 전 큰 그림을 잡는 데 좋다.
  • AI Explained — 모델 릴리스·벤치마크·뉴스 정리. 단순한 뉴스가 아니라 출처를 같이 보여 준다.
  • Latent Space(swyx) — 팟캐스트지만 YouTube 영상도 있다. 모델·인프라·툴 회사 빌더와 1시간 대담.

4-4 · 엔지니어링 문화·시스템 디자인

  • Continuous Delivery(Dave Farley) — CD·테스트·아키텍처에 대한 30년치 직관. "왜 우리가 매번 같은 실수를 반복하는가" 시리즈가 압권.
  • ArjanCodes — Python 설계 패턴, 깨끗한 아키텍처. Python 진영의 보기 드물게 진지한 강의.
  • System Design Interview — 시스템 디자인 인터뷰 단골 주제(URL 단축·뉴스피드·메신저·예약 시스템)를 한 영상에 한 주제씩.
  • ByteByteGo(Alex Xu) — 시스템 디자인 인포그래픽. 영상이 짧고 시각적이다.

4-5 · 콘퍼런스 채널

  • GOTO Conferences — Joe Armstrong, Rich Hickey, Kevlin Henney의 정통 강연이 모인 채널. 다시 봐도 좋은 강연의 보고.
  • Strange Loop(2023년 종료, 아카이브는 영구) — 함수형·분산·언어·예술적 컴퓨팅의 정점이었다. 아카이브가 그대로 살아 있다.
  • JSConf / React Conf / Next.js Conf — JS 생태계의 매년치 변화를 한 자리에서 본다.
  • Microsoft Reactor / Microsoft Developer — TypeScript·VS Code·Azure 공식 강연.
  • ACM TechTalks — Turing Award 수상자 강연, 학계 정통.

4-6 · 대담·팟캐스트(영상 포함)

  • Lex Fridman Podcast — 3~5시간짜리 긴 대담. AI 연구자·창업자·물리학자가 단골. 빨리 감기 좋다.
  • Latent Space Podcast — 위 항목과 동일. ML 엔지니어 빌더 대담.
  • Software Engineering Daily — 매일 1시간. 폭이 가장 넓다.
  • Bryan Cantrill talks — 별도 채널은 아니지만 Cantrill의 강연(예: "Fork Yeah! The Rise and Development of illumos", "Platform as a Reflection of Values")은 YouTube에서 검색해서 찾아 본다. 시스템 엔지니어의 문화 강연으로 일급.

5장 · 다시 봐도 좋은 고전 강연 (Talks Worth Re-Watching)

기술은 빨리 늙는다. 그러나 좋은 강연은 늙지 않는다. 10년이 지나도 머리를 흔드는 강연 몇 개를 묶었다.

  • Rich Hickey — "Simple Made Easy" (Strange Loop 2011) — simple 과 easy 의 차이를 끝까지 밀어붙인 강연. 함수형·Clojure 진영의 출발점이자, 복잡성을 다루는 모든 개발자의 출발점이기도 하다. 한 시간. 자막을 켜고 본다.
  • Rich Hickey — "Hammock Driven Development" — 코드 앞에서 생각하지 말고 해먹에서 생각하라. 사고를 도구가 아니라 자세의 문제로 본 강연.
  • Joe Armstrong — "The Mess We're In" (Strange Loop 2014) — Erlang 창시자의 한탄. 컴퓨터과학이 50년간 무엇을 잃었는지를 농담처럼 진지하게 말한다.
  • Bret Victor — "Inventing on Principle" (CUSEC 2012) — 즉각적 피드백·살아있는 도구. 모든 개발자 도구 디자인의 출발점.
  • Bret Victor — "The Future of Programming" (DBX 2013) — 1973년 사람으로 분장하고 미래를 말한다. 한 번 보면 자기 코드를 바라보는 눈이 바뀐다.
  • Alan Kay — "The Computer Revolution Hasn't Happened Yet" (OOPSLA 1997) — 객체지향 창시자의 자기비판. "오해받은 OOP"를 말한다.
  • Bryan Cantrill — "Platform as a Reflection of Values: Joyent, Node.js, and beyond" — 시스템·문화·정치를 같이 본다. 강연으로서의 밀도가 매우 높다.
  • Kevlin Henney — "Seven Ineffective Coding Habits of Many Programmers" — 코딩 습관의 7가지 함정. 한 번 보면 본인 코드가 다르게 보인다.
  • Sandi Metz — "All the Little Things" — 객체 설계의 명료한 강연. Ruby로 시작하지만 언어 무관.
  • Greg Young — "8 Lines of Code" — 8줄짜리 코드 안에 숨은 결합·결합·결합. 도메인 모델링의 진심.
  • Martin Kleppmann — "Turning the Database Inside Out" — DDIA의 분위기를 한 강연에 압축. 스트림 처리의 원형.
  • Hadi Hariri — "It's Not About You — Designing for Users" — JetBrains. 사용자 중심 설계.

다시 보는 법: 한 번은 처음부터 끝까지, 다시 한 번은 메모하면서, 세 번째는 한 달 후 1.5배속으로. 좋은 강연은 세 번 보면 비로소 머리에 들어온다.

6장 · 학습 루틴 — 영상 + 책 + 실습

영상만 보고 코드를 쓰지 않으면 일주일 안에 90%를 잊는다. 책만 읽고 실습하지 않으면 동일하다. 영상·책·실습은 함께 굴려야 한다. 내가 실제로 쓰는 루틴이다.

6-1 · 새 도구를 익힐 때 (예: 새 프레임워크·새 DB·새 언어)

  1. Fireship 100초 — 큰 그림을 본다.
  2. Frontend Masters 또는 Egghead 워크숍 한 편(2~4시간) — 정통 코스로 직관을 잡는다.
  3. 공식 문서의 Getting Started — 직접 한 번 따라 친다.
  4. 자기 프로젝트의 한 부분을 새 도구로 교체 — 진짜 학습은 여기서 시작된다.
  5. LLM 코튜터에게 "왜 이렇게 동작하는가"를 묻는다 — 영상에서 흘려보낸 부분을 다시 본다.
  6. 블로그 한 편으로 정리 — 모르는 자리가 어디였는지 글로 쓰면서 드러난다.

6-2 · CS 학부 수준을 채울 때

  1. CS50 또는 CS61A — 입문을 한 번 통과한다.
  2. OSTEP + MIT 6.S081 — 운영체제.
  3. CSAPP + Nand2Tetris(Coursera) — 컴퓨터 시스템·하드웨어.
  4. Algorithms by Sedgewick(Coursera) — 자료구조·알고리즘.
  5. DDIA + Strange Loop 강연들 — 분산 시스템.

진도를 빨리 뺄 필요가 없다. 한 코스에 두세 달, 1년에 두 코스면 5년이면 학부를 다 채운다.

6-3 · ML·AI를 익힐 때

  1. fast.ai Part 1 — 손에 잡히게 만든다.
  2. Karpathy의 Zero to Hero — 트랜스포머·옵티마이저를 손으로 짠다.
  3. Hugging Face NLP Course — 라이브러리·허브 생태계를 익힌다.
  4. DeepLearning.AI 단기 코스 — LangChain·MCP·평가 같은 응용 주제.
  5. Anthropic Academy / OpenAI Academy — 자기가 쓰는 API의 일급 출처.
  6. fast.ai Part 2 또는 Stanford CS25(Transformers United) — 다음 단계.

6-4 · 한 주 24시간 학습 예산을 쓰는 법(예시)

  • 출근길 30분 x 5일 (2.5시간) — Latent Space 또는 Software Engineering Daily 팟캐스트.
  • 점심 후 20분 x 3일 (1시간) — Fireship 100초, Theo의 라이브 클립.
  • 저녁 40분 x 4일 (2.5~3시간) — 한 워크숍을 한 챕터씩.
  • 주말 3시간 한 번 — 책 한 챕터 + 그 챕터를 자기 코드에 적용.
  • 나머지 시간 (약 15시간) — 일·운동·잠. 학습은 일주일에 8~10시간이면 충분하다. 그 이상 욕심내면 1년을 못 간다.

7장 · 안티패턴 — 영상으로 안 되는 것

  • "보기"가 "배우기"인 척하는 함정 — 영상은 진도 막대가 빨리 차서 학습 환상을 준다. 코드 한 줄을 따라치지 않으면 머리에 남는 게 거의 없다.
  • 신규 도구만 쫓는 함정 — 매주 새 프레임워크 영상을 본다. 한 도구도 끝까지 가지 않는다. 새 도구 비율은 학습 시간의 20%로 묶는다.
  • 3시간 강연을 한 번에 보는 함정 — 처음 30분만 머리에 남는다. 잘게 잘라서 메모와 함께 보는 게 훨씬 효율적이다.
  • 자막 없이 영어 강연을 끝까지 보는 함정 — 자막을 켜라. 90% 알아듣는 것과 60% 알아듣는 것은 학습에서 두 배 차이다.
  • 요약본만 보는 함정 — Fireship 100초는 레이더용이다. 그것만으로 도구를 안다고 생각하면 안 된다.
  • 유료 구독을 끊지 않는 함정 — Frontend Masters·Egghead·Pluralsight는 분기에 한 번 점검한다. 안 보면 끊고, 다시 필요할 때 재구독한다.
  • AI 코튜터에게 모든 걸 묻는 함정 — 30분 영상 중 5번 일시 정지하고 묻는 건 학습이다. 한 강의를 통째로 AI에게 요약시키는 건 학습이 아니다.

에필로그 — 화면을 닫고 코드로 돌아간다

영상·강의의 가치는 결국 머리에서 손으로 가는 시간을 줄이는 데 있다. 잘 만든 4시간 워크숍은 책 한 권을 읽지 않아도 도구를 손에 쥐게 해 준다. 그러나 어떤 강의도 책의 자리를 대신 못 한다. 그리고 어떤 책도 직접 코드를 쓰는 시간을 대신 못 한다.

2026년의 학습은 다층이다. 책으로 원칙, 영상으로 도구, AI 코튜터로 빈자리, 자기 코드베이스로 적용. 네 가지가 다 있어야 한 해의 학습이 1년 후에도 머리에 남는다.

체크리스트:

  • 이번 분기 동안 끝까지 볼 워크숍 1개를 정했는가
  • 유료 구독 중 90일간 사용 안 한 것을 정리했는가
  • 이번 달에 한 편 다시 본 고전 강연이 있는가
  • 본 강의 중 한 챕터를 자기 코드에 적용했는가
  • 영상을 본 후 모르는 부분 3개를 LLM 코튜터에게 물었는가
  • 분기 말에 본 영상 목록을 정리하고 다음 분기 큐를 만들었는가

다음 글 예고 — 개발자의 컨퍼런스 큐레이션 2026. KubeCon·QCon·NeurIPS·SREcon·PyCon·React Conf까지, 온·오프 컨퍼런스를 어떻게 고르고, 등록·이동·노출을 어떻게 설계하는가. 영상으로 보고 끝낼 강연과 직접 가야 할 강연을 가른다.

참고 / References

플랫폼

  • Frontend Masters — https://frontendmasters.com/
  • Egghead.io — https://egghead.io/
  • Pluralsight — https://www.pluralsight.com/
  • Coursera — https://www.coursera.org/
  • edX — https://www.edx.org/
  • Harvard CS50 — https://cs50.harvard.edu/
  • MIT 6.S081 OS — https://pdos.csail.mit.edu/6.S081/
  • MIT OCW — https://ocw.mit.edu/
  • Berkeley CS61A — https://cs61a.org/
  • fast.ai — https://www.fast.ai/
  • Hugging Face Learn — https://huggingface.co/learn
  • DeepLearning.AI — https://www.deeplearning.ai/
  • Boot.dev — https://www.boot.dev/
  • Anthropic Academy — https://www.anthropic.com/learn
  • OpenAI Academy — https://academy.openai.com/

YouTube 채널

  • Fireship — https://www.youtube.com/@Fireship
  • ThePrimeagen — https://www.youtube.com/@ThePrimeagen
  • Theo - t3.gg — https://www.youtube.com/@t3dotgg
  • Web Dev Simplified — https://www.youtube.com/@WebDevSimplified
  • Lee Robinson — https://www.youtube.com/@leerob
  • Andrej Karpathy — https://www.youtube.com/@AndrejKarpathy
  • 3Blue1Brown — https://www.youtube.com/@3blue1brown
  • Jon Gjengset — https://www.youtube.com/@jonhoo
  • Hussein Nasser — https://www.youtube.com/@hnasr
  • Continuous Delivery — https://www.youtube.com/@ContinuousDelivery
  • ArjanCodes — https://www.youtube.com/@ArjanCodes
  • ByteByteGo — https://www.youtube.com/@ByteByteGo
  • Latent Space — https://www.youtube.com/@LatentSpaceTV
  • Lex Fridman Podcast — https://www.youtube.com/@lexfridman
  • Yannic Kilcher — https://www.youtube.com/@YannicKilcher
  • AI Explained — https://www.youtube.com/@aiexplained-official

콘퍼런스 채널

  • GOTO Conferences — https://www.youtube.com/@GOTOConferences
  • Strange Loop(아카이브) — https://www.youtube.com/@strangeloopconf
  • JSConf — https://www.youtube.com/@jsconf
  • React Conf — https://www.youtube.com/@reactjs
  • Microsoft Reactor — https://www.youtube.com/@MicrosoftReactor
  • ACM(Turing Lectures 등) — https://www.youtube.com/@AssociationForComputingMachinery

다시 봐도 좋은 강연 — 직접 링크

  • Rich Hickey, "Simple Made Easy" — https://www.youtube.com/watch?v=LKtk3HCgTa8
  • Rich Hickey, "Hammock Driven Development" — https://www.youtube.com/watch?v=f84n5oFoZBc
  • Joe Armstrong, "The Mess We're In" — https://www.youtube.com/watch?v=lKXe3HUG2l4
  • Bret Victor, "Inventing on Principle" — https://www.youtube.com/watch?v=PUv66718DII
  • Bret Victor, "The Future of Programming" — https://www.youtube.com/watch?v=8pTEmbeENF4
  • Alan Kay, "The Computer Revolution Hasn't Happened Yet" — https://www.youtube.com/watch?v=oKg1hTOQXoY
  • Bryan Cantrill, "Platform as a Reflection of Values" — https://www.youtube.com/watch?v=9QMGAtxUlAc
  • Kevlin Henney, "Seven Ineffective Coding Habits" — https://www.youtube.com/watch?v=ZsHMHukIlJY
  • Sandi Metz, "All the Little Things" — https://www.youtube.com/watch?v=8bZh5LMaSmE
  • Greg Young, "8 Lines of Code" — https://www.youtube.com/watch?v=lvxP6BVOZWQ
  • Martin Kleppmann, "Turning the Database Inside Out" — https://www.youtube.com/watch?v=fU9hR3kiOK0

같은 시리즈의 짝꿍 글

The Developer's Video and Course Curation 2026 — Frontend Masters to YouTube, How to Learn by Watching

Prologue — When free, paid, and AI co-tutors meet on one screen

This post is the companion to The Developer's Bookshelf 2026, posted the same day. If books grow the skeleton of your judgment, video and courses are how you put muscle on it. And video in 2026 is not the same beast it was even three years ago.

Three things meet on one screen now:

  • Free MOOCs got genuinely great. Harvard CS50, MIT 6.S081, fast.ai, and Hugging Face Learn deliver tier-one curriculum at zero cost.
  • Paid boutique platforms evolved. Frontend Masters, Egghead, and Pluralsight are not schools — they're four-hour workshops from working engineers. The pulse of fast-moving tooling lives here, not in books.
  • An AI co-tutor sits next to you. Video in one window, an LLM in the other. Pause anywhere and ask "why does this work that way." The shape of the learning curve has changed.

This post is a category-by-category map of that new screen. Platforms, channels, and talks — with three things for each:

  • Killer feature — the one thing this place does better than anyone else
  • Who it fits — junior, mid, or senior
  • Price (as of 2026) — free, subscription, or per-series

The selection rule is simple: I include only what I've spent real time on, or what colleagues have recommended at least twice in the past year. "Famous" alone is not enough. At the end I list classic talks worth re-watching and a weekly learning routine that mixes video, books, and practice.

Video is a tool. Tools are put down when the job is done — they are not for showing off like a bookshelf. Your time is the most expensive thing here. Two well-chosen courses beat ten decent ones.

The platform matrix at a glance

PlatformPrice (2026)StrengthFitsWeakness
Frontend Masters39 USD/mo, 390 USD/yrWorkshops from working engineers, deep and shortFrontend/full-stack, mid-levelUI feels heavy, weak non-English subs
Egghead.io25 USD/mo, 250 USD/yr5-minute lessons, practical patternsPattern-huntersSeries depth varies
Pluralsight29 USD/mo, 299 USD/yrBroad IT curriculum, skill pathsCert seekers, enterpriseConservative tone
CourseraAudit free, cert 49–99 USD, Plus 399 USD/yrAccredited university coursesDegree/credential seekersSome courses stale
edXAudit free, MicroMasters 1500–4000 USDMIT/Harvard/Berkeley flagship coursesSelf-taught CS fillersUI churn
fast.aiCompletely freeTop-down deep learning introML practitioners learning hands-firstTheory deep-dive happens elsewhere
Hugging Face LearnCompletely freeNLP/LLM/diffusion/agents courses, currentLLM engineersUpdates fast, you need to keep up
DeepLearning.AIShort courses free, Specialization 49 USD/moAndrew Ng lineup, short focusedLLM app, MLOps startersShort — needs supplementing
Boot.dev34 USD/mo, 290 USD/yrBackend bootcamp, gamifiedFirst 1–2 years backendNo frontend
Anthropic AcademyCompletely freeOfficial Claude/MCP/tool-use guideAgent developersVendor-centric
OpenAI AcademyCompletely freeGPT API, Agents SDK, evalsDevs building on OpenAIVendor-centric
YouTubeFree, Premium 14 USD/moChannel diversity, fastAlmost everyoneAds and attention
Anthropic/OpenAI official YouTubeFreeNew-model demos, code walk-throughsFrontier trackersMarketing tone mixed in

These are 2026 standard rates. Check your company's learning budget first — 90% of the time the company pays.

1 · Boutique paid platforms — short and deep workshops

Frontend Masters

  • Killer feature — 4 to 8-hour workshops taught by working engineers. Brian Holt (serverless/Vite/LLMs), Will Sentance (JS runtime, system design), Bekah HW (accessibility), Brian Lonsdorf (functional), Sunil Pai (React internals). Slides and repo links sit right next to the video.
  • Who it fits — Frontend and full-stack devs, years 1–10. Especially mid-level engineers who need to absorb a new tool fast (TanStack Start, Solid Start, Bun full-stack).
  • Price — 39 USD/mo, 390 USD/yr individual. Team licensing available. 7-day trial.
  • How to use — Watch one workshop straight through at 1.5x. Type the code on your own machine. Don't rewatch — instead, apply the exercise to your own project once more.

Egghead.io

  • Killer feature — Lessons are 3–7 minutes. "Why use this pattern" fits in 60 seconds. Series by Kent C. Dodds, Joel Hooks, and John Lindquist stand out. Subtitles and transcripts are first-class.
  • Who it fits — People hunting for patterns. 30-minute evening or commute learners.
  • Price — 25 USD/mo, 250 USD/yr individual. Some series free forever.
  • Pitfall — Series depth varies. Pick by instructor, not by title.

Pluralsight

  • Killer feature — The standard for IT certs and enterprise learning. AWS/Azure/GCP cert paths, security, and data curriculum are broad. Skill IQ measures your level.
  • Who it fits — Cert seekers, and companies that buy bulk licenses for their teams.
  • Price — 29 USD/mo, 299 USD/yr individual. Enterprise is where it lives.
  • Pitfall — Tone is conservative, so trending tools land later than elsewhere. For new AWS services, vendor workshops are often faster.

Boot.dev

  • Killer feature — A backend bootcamp built like a game. You write Go, Python, SQL, Docker, HTTP servers as you go. Auto-grading and explanations happen inside the CLI.
  • Who it fits — First or second-year backend devs. Career switchers entering backend.
  • Price — 34 USD/mo, 290 USD/yr. 7-day free.
  • Pitfall — Almost no frontend. Pair with something else.

2 · University MOOCs — filling a CS bachelor's for free

Coursera

  • Killer feature — Accredited university certs. Princeton Algorithms (Sedgewick), Stanford Machine Learning (original), and University of Michigan's Python for Everybody are still top-tier.
  • Who it fits — People who need a credential they can put on a resume.
  • Price — Audit free, cert 49–99 USD, Plus 399 USD/yr for unlimited access.
  • Pitfall — Some courses haven't been refreshed in five years. Check the recording date.

edX

  • Killer feature — Harvard CS50 (David Malan) is not a joke; it's the real thing. MIT 6.S081 (Operating Systems), MIT 18.06 (Linear Algebra by Strang), Berkeley CS61A together cover a CS undergrad first year.
  • Who it fits — Self-taught and career-switching developers filling in CS gaps.
  • Price — Audit free, verified certs 50–300 USD, MicroMasters 1500–4000 USD.
  • Pitfall — Some courses have heavy auto-graders. If you don't need the cert, watch the lectures and substitute the assignments with code in your own codebase.

CS50 — Harvard's open course

  • Killer feature — The gold standard for intro CS. Starts in C, moves to SQL, web, then Python. CS50P (Python), CS50W (Web), CS50AI (AI), CS50SQL form a series. The lectures are free on YouTube.
  • Who it fits — Beginners, and anyone teaching beginners.
  • Price — Completely free. The Harvard cert costs money on edX.

MIT 6.S081 — Operating Systems

  • Killer feature — You modify the xv6 OS yourself. Implement page tables, syscalls, the filesystem with your own hands. Pairs perfectly with the OSTEP book.
  • Who it fits — Backend and systems engineers building OS intuition.
  • Price — Free (all materials public).

3 · ML/AI specialist courses — schools outside school

fast.ai

  • Killer feature — Teaches top-down. Within the first hour you have a trained model running inference. Then you descend layer by layer until you hit gradients, optimizers, transformers. Jeremy Howard and Rachel Thomas's philosophy shows in every lecture.
  • Who it fits — Developers who can code but are new to ML. Practitioners, not academics.
  • Price — Completely free (videos, notebooks, book).
  • Pitfall — Theory rigor (proofs, math) lives elsewhere. Pair with Goodfellow's Deep Learning or Stanford CS229.

Hugging Face Learn

  • Killer feature — Separate courses for NLP, Diffusion, Reinforcement Learning, and Agents. Each comes with notebooks and Hub integration. The fastest-updating learning resource of 2024–2026.
  • Who it fits — ML engineers actually shipping LLMs, transformers, and diffusion.
  • Price — Completely free.

DeepLearning.AI

  • Killer feature — Andrew Ng's lineup. New 1–2 hour short courses drop weekly. LangChain, MCP, multi-agent, evaluation — current LLM application topics ship fast. Full Specializations sit on top of Coursera.
  • Who it fits — LLM application and MLOps starters. Tool-by-tool learning.
  • Price — Most short courses free, Specializations bundled into Coursera subscription.
  • Pitfall — Short courses are short. Depth needs supplementing.

Anthropic Academy / OpenAI Academy

  • Killer feature — Official learning from the model companies themselves. Anthropic Academy covers Claude, MCP, tool use, and agents. OpenAI Academy covers GPT API, Agents SDK, and evals. First-class sources for the APIs you're actually using.
  • Who it fits — Developers building agents and LLM applications.
  • Price — Completely free.
  • Pitfall — Vendor-centric. Pair with fast.ai and Hugging Face for comparative perspective.

4 · YouTube — free and fun channels worth following

YouTube has tone diversity. Tone matters because you watch only what you finish. I've grouped channels by domain.

4-1 · Frontend / full-stack

  • Theo - t3.gg — TypeScript full-stack. Next.js, tRPC, Drizzle. Sharp but reasonable comparison videos. "Why I don't use this tool" content is his strength.
  • Fireship — Famous for the 100-second video format. Compresses one tool's essence into 100 seconds. Shallow on depth but the best radar in the industry.
  • Web Dev Simplified (Kyle Cook) — Friendly tutorials between intro and intermediate. JavaScript and CSS pattern videos shine.
  • Lee Robinson — Vercel CEO. Channel from the person shaping Next.js, server components, and the cache mental model.
  • Josh tried coding (Josh Goldberg) — Deep TypeScript content. Takes the type system seriously, inside out.

4-2 · Backend / systems / terminal

  • ThePrimeagen (Michael Paulson) — Vim, terminal, systems programming, Rust, Go. His livestreams reading papers and blog posts together are a treasure. His keyboard videos are surprisingly serious too.
  • Jon Gjengset — Rust livestreams. Two-plus-hour videos are normal. Live-codes data structures, concurrency, networking in Rust. Deep, no shortcuts.
  • Ben Awad — Full-stack, interviews, live coding. Rust, Postgres, TypeScript.
  • Hussein Nasser — Breaks DB and networking fundamentals into 100–200 video segments. TCP, HTTP, DB indexes done well.

4-3 · Data / ML / AI

  • Andrej Karpathy — Neural Networks: Zero to Hero, GPT from scratch. Single videos run over two hours. Type along in a notebook and transformers and BPE tokenization become things in your hands.
  • 3Blue1Brown — The mountain peak of math intuition video. Linear algebra, calculus, neural nets, and transformer visualization series.
  • Yannic Kilcher — Paper reviews. 30–60 minutes each. Useful for getting the big picture before reading a paper.
  • AI Explained — Model releases, benchmarks, news summary. Shows sources, not just headlines.
  • Latent Space (swyx) — A podcast that also lives on YouTube. One-hour interviews with builders at model, infra, and tool companies.

4-4 · Engineering culture / system design

  • Continuous Delivery (Dave Farley) — Thirty years of intuition on CD, testing, and architecture. The "why we keep making the same mistakes" series is his peak.
  • ArjanCodes — Python design patterns, clean architecture. A rare serious teaching voice in the Python world.
  • System Design Interview — Classic system design topics (URL shortener, news feed, messenger, booking system) one per video.
  • ByteByteGo (Alex Xu) — System design infographics. Short and visual.

4-5 · Conference channels

  • GOTO Conferences — Where Joe Armstrong, Rich Hickey, and Kevlin Henney's serious talks live. A treasury of re-watchable talks.
  • Strange Loop (concluded 2023; archive permanent) — The peak of functional, distributed, language, and artistic computing for a decade. The archive is still there.
  • JSConf / React Conf / Next.js Conf — A year's worth of JS ecosystem change in one sitting.
  • Microsoft Reactor / Microsoft Developer — Official TypeScript, VS Code, Azure talks.
  • ACM TechTalks — Turing Award lectures, classical academic content.

4-6 · Conversations and podcasts (with video)

  • Lex Fridman Podcast — 3 to 5-hour long-form. Regular AI researchers, founders, physicists. Easy to fast-forward.
  • Latent Space Podcast — Same channel as above; ML engineer and builder talk.
  • Software Engineering Daily — Daily one-hour show. The broadest range.
  • Bryan Cantrill talks — Not a dedicated channel, but his talks ("Fork Yeah! The Rise and Development of illumos", "Platform as a Reflection of Values") are on YouTube. First-class culture talks from a systems engineer.

5 · Talks worth re-watching (the classics)

Technology ages fast. Good talks don't. Here are the talks I come back to, ten years on.

  • Rich Hickey — "Simple Made Easy" (Strange Loop 2011) — Pushes the distinction between simple and easy all the way. The starting point of the functional and Clojure camp, and equally of anyone trying to reason about complexity. One hour. Subtitles on.
  • Rich Hickey — "Hammock Driven Development" — Don't think in front of code; think in a hammock. Reframes thinking from a tool problem to a posture problem.
  • Joe Armstrong — "The Mess We're In" (Strange Loop 2014) — The Erlang creator's lament. Half-jokingly, fully seriously, on what CS has lost over fifty years.
  • Bret Victor — "Inventing on Principle" (CUSEC 2012) — Immediate feedback, living tools. The origin point of every modern developer-tool design.
  • Bret Victor — "The Future of Programming" (DBX 2013) — Dressed as a 1973 programmer, talks about the future. Once seen, you look at your own code differently.
  • Alan Kay — "The Computer Revolution Hasn't Happened Yet" (OOPSLA 1997) — The OOP founder's self-critique on "misunderstood OOP."
  • Bryan Cantrill — "Platform as a Reflection of Values: Joyent, Node.js, and beyond" — Systems, culture, and politics together. Dense as a talk gets.
  • Kevlin Henney — "Seven Ineffective Coding Habits of Many Programmers" — Seven coding habit traps. After watching, your own code looks different.
  • Sandi Metz — "All the Little Things" — Crystal-clear talk on object design. Starts in Ruby but language-agnostic.
  • Greg Young — "8 Lines of Code" — Coupling, coupling, coupling hidden in eight lines. Domain modeling in earnest.
  • Martin Kleppmann — "Turning the Database Inside Out" — DDIA's atmosphere compressed into one talk. The archetype of stream processing.
  • Hadi Hariri — "It's Not About You — Designing for Users" — From JetBrains. User-centric design.

How to re-watch: once start-to-end, once with notes, then again a month later at 1.5x. Good talks only fully land on the third pass.

6 · A learning routine — video + book + practice

Watch video without writing code and 90% is gone in a week. Read books without practice and the same is true. Video, books, and practice have to roll together. This is what I actually do.

6-1 · Picking up a new tool (new framework, new DB, new language)

  1. Fireship 100 seconds — Get the big picture.
  2. One Frontend Masters or Egghead workshop (2–4 hours) — Build intuition from a serious course.
  3. Official Getting Started — Type through it yourself.
  4. Replace one slice of your own project with the new tool — Real learning starts here.
  5. Ask an LLM co-tutor "why does this work that way" — Revisit what the video glossed over.
  6. Write one blog post summarizing it — The gaps in your understanding surface as you write.

6-2 · Filling in a CS bachelor's

  1. CS50 or CS61A — Pass through an intro once.
  2. OSTEP + MIT 6.S081 — Operating systems.
  3. CSAPP + Nand2Tetris (Coursera) — Computer systems and hardware.
  4. Algorithms by Sedgewick (Coursera) — Data structures and algorithms.
  5. DDIA + Strange Loop talks — Distributed systems.

There's no rush. Two or three months per course, two courses a year, five years for the bachelor's.

6-3 · ML and AI

  1. fast.ai Part 1 — Make it tangible.
  2. Karpathy's Zero to Hero — Build transformers and optimizers by hand.
  3. Hugging Face NLP Course — Libraries and the Hub ecosystem.
  4. DeepLearning.AI short courses — LangChain, MCP, evals, applications.
  5. Anthropic Academy / OpenAI Academy — First-class source for the API you use.
  6. fast.ai Part 2 or Stanford CS25 (Transformers United) — Next step.

6-4 · A weekly 24-hour learning budget (example)

  • 30 min commute x 5 days (2.5 h) — Latent Space or Software Engineering Daily podcast.
  • 20 min after lunch x 3 days (1 h) — Fireship 100 seconds, Theo live clips.
  • 40 min evening x 4 days (2.5–3 h) — One workshop, one chapter per night.
  • One 3-hour weekend block — One book chapter plus applying that chapter to your code.
  • Remaining time (~15 h) — Work, exercise, sleep. Eight to ten hours of learning per week is enough. Push more and you won't last a year.

7 · Anti-patterns — what video can't do

  • Mistaking watching for learning. The progress bar fills fast, fooling you. Without typing the code, almost nothing stays.
  • New-tool chasing. A new framework video every week, but never finishing one tool. Cap new-tool learning at 20% of your time.
  • Marathoning a 3-hour talk in one sitting. Only the first 30 minutes land. Break it up, take notes.
  • Watching an English talk without subtitles. Turn them on. The gap between 90% and 60% comprehension is double the learning rate.
  • Living on summaries only. Fireship 100 seconds is a radar tool. Don't confuse it with knowing the thing.
  • Forgetting to cancel paid subs. Audit Frontend Masters, Egghead, Pluralsight quarterly. Drop them when idle; re-subscribe when needed.
  • Outsourcing everything to AI. Pausing five times in a 30-minute video to ask the AI is learning. Asking the AI to summarize the whole video is not.

Epilogue — close the screen, return to code

The value of video and courses is in shortening the path from head to hand. A well-built four-hour workshop puts a tool in your hands without reading a book. But no course replaces a book. And no book replaces actually writing the code.

Learning in 2026 is layered: books for principles, video for tools, an AI co-tutor for the gaps, your own codebase for application. All four together is what makes a year's learning still be in your head a year later.

Checklist:

  • Have you picked one workshop to finish this quarter?
  • Have you canceled any paid subscription unused for 90 days?
  • Have you re-watched one classic talk this month?
  • Have you applied one chapter to your own code?
  • Have you asked an LLM co-tutor three questions about something you just watched?
  • At the end of the quarter, have you tidied the watched list and made the next quarter's queue?

Next post — The Developer's Conference Curation 2026. KubeCon, QCon, NeurIPS, SREcon, PyCon, React Conf. How to pick on/offline conferences, how to plan registration, travel, and visibility. Which talks to watch on video and which to attend in person.

References

Platforms

  • Frontend Masters — https://frontendmasters.com/
  • Egghead.io — https://egghead.io/
  • Pluralsight — https://www.pluralsight.com/
  • Coursera — https://www.coursera.org/
  • edX — https://www.edx.org/
  • Harvard CS50 — https://cs50.harvard.edu/
  • MIT 6.S081 OS — https://pdos.csail.mit.edu/6.S081/
  • MIT OCW — https://ocw.mit.edu/
  • Berkeley CS61A — https://cs61a.org/
  • fast.ai — https://www.fast.ai/
  • Hugging Face Learn — https://huggingface.co/learn
  • DeepLearning.AI — https://www.deeplearning.ai/
  • Boot.dev — https://www.boot.dev/
  • Anthropic Academy — https://www.anthropic.com/learn
  • OpenAI Academy — https://academy.openai.com/

YouTube channels

  • Fireship — https://www.youtube.com/@Fireship
  • ThePrimeagen — https://www.youtube.com/@ThePrimeagen
  • Theo - t3.gg — https://www.youtube.com/@t3dotgg
  • Web Dev Simplified — https://www.youtube.com/@WebDevSimplified
  • Lee Robinson — https://www.youtube.com/@leerob
  • Andrej Karpathy — https://www.youtube.com/@AndrejKarpathy
  • 3Blue1Brown — https://www.youtube.com/@3blue1brown
  • Jon Gjengset — https://www.youtube.com/@jonhoo
  • Hussein Nasser — https://www.youtube.com/@hnasr
  • Continuous Delivery — https://www.youtube.com/@ContinuousDelivery
  • ArjanCodes — https://www.youtube.com/@ArjanCodes
  • ByteByteGo — https://www.youtube.com/@ByteByteGo
  • Latent Space — https://www.youtube.com/@LatentSpaceTV
  • Lex Fridman Podcast — https://www.youtube.com/@lexfridman
  • Yannic Kilcher — https://www.youtube.com/@YannicKilcher
  • AI Explained — https://www.youtube.com/@aiexplained-official

Conference channels

  • GOTO Conferences — https://www.youtube.com/@GOTOConferences
  • Strange Loop (archive) — https://www.youtube.com/@strangeloopconf
  • JSConf — https://www.youtube.com/@jsconf
  • React Conf — https://www.youtube.com/@reactjs
  • Microsoft Reactor — https://www.youtube.com/@MicrosoftReactor
  • ACM (Turing Lectures, etc.) — https://www.youtube.com/@AssociationForComputingMachinery

Talks worth re-watching — direct links

  • Rich Hickey, "Simple Made Easy" — https://www.youtube.com/watch?v=LKtk3HCgTa8
  • Rich Hickey, "Hammock Driven Development" — https://www.youtube.com/watch?v=f84n5oFoZBc
  • Joe Armstrong, "The Mess We're In" — https://www.youtube.com/watch?v=lKXe3HUG2l4
  • Bret Victor, "Inventing on Principle" — https://www.youtube.com/watch?v=PUv66718DII
  • Bret Victor, "The Future of Programming" — https://www.youtube.com/watch?v=8pTEmbeENF4
  • Alan Kay, "The Computer Revolution Hasn't Happened Yet" — https://www.youtube.com/watch?v=oKg1hTOQXoY
  • Bryan Cantrill, "Platform as a Reflection of Values" — https://www.youtube.com/watch?v=9QMGAtxUlAc
  • Kevlin Henney, "Seven Ineffective Coding Habits" — https://www.youtube.com/watch?v=ZsHMHukIlJY
  • Sandi Metz, "All the Little Things" — https://www.youtube.com/watch?v=8bZh5LMaSmE
  • Greg Young, "8 Lines of Code" — https://www.youtube.com/watch?v=lvxP6BVOZWQ
  • Martin Kleppmann, "Turning the Database Inside Out" — https://www.youtube.com/watch?v=fU9hR3kiOK0

Companion posts in the same series