프롤로그 — 무료와 유료와 AI 코튜터가 한 화면에서 만나는 시대
이 글은 같은 날 올린 [개발자의 책장 2026](/blog/culture/2026-05-14-developer-bookshelf-2026-twelve-cs-classics-to-reread-deep-dive-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 워크숍**을 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
| 플랫폼 | 가격(2026년) | 강점 | 잘 맞는 사람 | 약점 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Frontend Masters | 월 39달러 / 연 390달러 | 현장 엔지니어 워크숍, 깊고 짧음 | 프론트엔드·풀스택 중견 | UI 좀 무거움, 비영어권 자막 약함 |
| Egghead.io | 월 25달러 / 연 250달러 | 5분 단위 레슨, 실용 패턴 | 빠르게 패턴만 보는 사람 | 시리즈 깊이는 들쭉날쭉 |
| Pluralsight | 월 29달러 / 연 299달러 | 폭넓은 IT 커리큘럼·스킬 트리 | 자격증·기업 학습자 | 영상 톤이 보수적 |
| Coursera | 강의별 무료 청강 / 인증 49~99달러 / Plus 연 399달러 | 대학 강의 정식 인증 | 학위·인증이 필요한 사람 | 일부 강의 노화 |
| edX | 청강 무료 / MicroMasters 1500~4000달러 | MIT·Harvard·Berkeley 정통 강의 | CS 학부 수준을 직접 채우고 싶은 사람 | UI 변화 잦음 |
| fast.ai | 완전 무료 | 위에서 아래로 가는 딥러닝 입문 | ML 실전 입문자 | 이론 정통은 다른 곳에서 |
| Hugging Face Learn | 완전 무료 | NLP·LLM·디퓨전·에이전트 정통 코스 | LLM 실전 학습자 | 빠르게 갱신되어 따라가야 함 |
| DeepLearning.AI | 단기 코스 무료 / 전문화 49달러/월 | Andrew Ng 라인업, 짧은 단기 강의 | LLM 응용·MLOps 입문 | 짧음 — 깊이는 보강 필요 |
| Boot.dev | 월 34달러 / 연 290달러 | 백엔드 부트캠프, 게임화 | 백엔드 첫 1~2년차 | 프론트는 다루지 않음 |
| Anthropic Academy | 완전 무료 | Claude·MCP·툴 사용 공식 가이드 | 에이전트 개발자 | 자사 생태계 중심 |
| OpenAI Academy | 완전 무료 | GPT API·Agents SDK·평가 | OpenAI 위에 짓는 개발자 | 동일 — 자사 중심 |
| YouTube | 무료 / Premium 14달러 | 채널 다양성, 빠른 속도 | 거의 모두 | 광고·집중력 |
| Anthropic / OpenAI 공식 YouTube | 무료 | 신모델 데모·코드 워크스루 | 프론티어 추적자 | 마케팅 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 엔지니어**가 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 적용**한다.
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 50~300달러, MicroMasters 1500~4000달러.
- **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 **레이더**로 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 시간**을 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`
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