✍️ 필사 모드: 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

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

• 개발자의 책장 2026 — 다시 읽어야 할 12권의 컴퓨터과학 고전
• 개발자 학습 완전 가이드 — 새 언어·도메인·논문·평생 학습의 AI 파트너
• 엔지니어의 학습 엔진 — 책·논문·YouTube·MOOC·뉴스레터·AI 튜터·Zettelkasten