최근 수성구코딩학원에서 대학생 코딩 수업 상담을 진행하다 보면 예전 학원상담과는 다소 다른 질문을 자주 듣게 됩니다.

“AI가 코드를 만들어주는 시대인데, 지금부터 코딩 준비해도 괜찮을까요?, “컴퓨터공학과에 다니면서 프로그래밍을 배우고 있는데 AI가 더 발전하면 취업할 자리가 줄어드는 것은 아닐까요?, 대구에서도 AI 관련 산업이 커진다고 하는데 대학생이 지금부터 어떤 공부를 해두어야 취업할 때 도움이 될까요?”

이러한 질문에 답하기 위해서는 단순히 “AI 시대에는 코딩이 중요합니다”라고 이야기하는 것만으로는 부족합니다. 실제로 산업 현장이 어떤 방향으로 움직이고 있는지, 지역의 기업과 연구개발 환경이 어떻게 달라지고 있는지, 그리고 그 안에서 대학생 개발자에게 어떤 역량을 요구하게 될지를 함께 살펴봐야 하기 때문입니다.

특히 대구에서는 최근 지역거점 AX 혁신 기술개발 사업이 본격적인 사업 추진 단계에 들어가면서 이러한 변화가 더욱 구체적인 모습으로 나타나고 있습니다.

대구시는 과학기술정보통신부와 산업통상부, 보건복지부가 함께 추진하는 다부처 사업의 전담 사업단을 구성하고 본격적인 사업 준비에 들어갔으며, 이 사업은 2026년부터 2030년까지 5년 동안 총 4,207억 원 규모로 추진될 예정입니다. 당초 계획된 5,510억 원에서 사업적정성 검토 과정에서 유사·중복 연구개발 과제 통합과 인프라 규모 조정 등이 반영되어 총사업비가 조정됐습니다.

대구시가 추진하는 AX 사업은 단순히 AI 관련 교육이나 소프트웨어 산업을 육성하는 차원의 사업으로만 보기 어렵습니다. 수성알파시티를 중심으로 로봇과 바이오·헬스케어라는 지역 전략산업에 AI를 결합해 산업 자체의 업무 방식과 생산방식을 변화시키는 것을 목표로 하고 있기 때문입니다.

특히 로봇 분야에서는 인간과 로봇이 함께 일하는 환경을 위한 AI, 온디바이스 로봇 AI 등 완전자율 로봇 구현과 산업 현장 적용을 위한 연구개발 과제가 추진되고 있으며, 바이오·헬스케어 분야에서도 AI 기반 의료기기 생산시스템, 디지털 치료기기, 뇌질환 진단·치료 플랫폼 등의 연구개발이 계획되어 있습니다.

이러한 변화는 대구 코딩학원에서 코딩을 공부하는 대학생들에게도 중요한 의미가 있습니다.앞으로 코딩을 배운다는 것은 프로그래밍 언어의 문법을 익히는 데서 끝나는 것이 아니라 AI와 소프트웨어를 실제 산업의 문제와 연결할 수 있는 역량을 갖추는 과정으로 범위가 넓어질 수 있기 때문입니다.

Q. 대구에서 이렇게 큰 규모의 AX 사업이 시작된다는 것이 대학생에게 어떤 의미가 있을까요?

A. AI를 실제 산업에 적용할 수 있는 개발 역량의 중요성이 커지고 있다는 흐름으로 볼 수 있습니다. AX는 AI Transation, 즉 인공지능을 활용해 산업과 업무 방식을 변화시키는 흐름을 의미합니다.

여기에서 중요한 부분은 AI 자체만을 연구하는 것이 아니라 기존 산업에 AI를 어떻게 연결할 것인가에 있습니다. 대구시의 지역거점 AX 혁신 기술개발 사업에서도 이러한 방향이 명확하게 나타납니다.

수성알파시티를 기반으로 로봇 분야와 바이오·헬스케어 분야의 연구개발을 추진하고 있으며, 중앙정부와 지방정부가 함께 지역 산업의 현장 수요를 반영하는 방식으로 사업을 진행한다는 점이 특징입니다.

이런 산업 구조가 만들어지면 필요한 인재의 모습도 달라질 수 있습니다. 예를 들어 로봇 기업에서 일한다고 해서 모든 개발자가 로봇의 하드웨어만 공부하는 것은 아니며, AI 모델을 처리하는 소프트웨어, 센서에서 데이터를 받아들이는 시스템, 로봇의 움직임을 제어하는 프로그램, 클라우드와 엣지 환경에서 데이터를 처리하는 기술 등 여러 분야의 개발자가 필요합니다.

바이오·헬스케어 분야 역시 마찬가지입니다. 의료 데이터를 처리하는 소프트웨어, 의료기기와 연결되는 프로그램, AI 모델을 활용하는 시스템, 데이터를 안전하게 관리하는 데이터베이스와 서버, 사용자에게 결과를 제공하는 서비스 등 다양한 기술이 연결되어야 하나의 시스템이 완성됩니다.

따라서 대학생 입장에서는 “나는 코딩을 할 줄 안다”라는 수준에서 한 단계 더 나아가 “나는 특정 산업에서 AI와 소프트웨어를 활용해 문제를 해결할 수 있다”는 역량을 만드는 것이 중요해집니다.

Q. 그렇다면 대구에서 코딩을 공부하는 대학생은 코딩학원에서 어떤 분야에 관심을 가져야 할까요?

A. AI를 중심으로 소프트웨어와 산업을 연결하는 분야를 폭넓게 살펴볼 필요가 있습니다. 현재 대구의 AX 정책에서 눈여겨볼 수 있는 분야는 크게 로봇과 바이오·헬스케어입니다.

특히 로봇 분야에서는 AI가 로봇의 움직임과 판단에 직접 연결되는 형태로 발전하고 있기 때문에 기존의 웹 개발이나 앱 개발과는 다른 기술 영역에 대한 이해도 필요합니다.

예를 들어 로봇이 주변 환경을 인식하려면 센서와 영상 데이터를 처리해야 하고, 사람이나 사물을 구분하려면 컴퓨터 비전 기술이 필요하며, 특정 상황에서 어떤 행동을 할지 결정하려면 AI 모델과 제어 기술이 함께 작동해야 합니다.

온디바이스 AI 역시 관심을 가져볼 만한 분야입니다. AI 모델을 클라우드 서버에서만 처리하는 것이 아니라 기기 자체에서 데이터를 처리할 수 있도록 하는 기술이 발전하면 임베디드 시스템과 AI, 하드웨어, 소프트웨어를 연결할 수 있는 인재에 대한 관심도 높아질 수 있습니다.

바이오·헬스케어 분야에서는 데이터에 대한 이해가 더욱 중요합니다. 의료와 관련된 데이터는 정확성과 개인정보 보호가 중요한 만큼 AI 모델을 만드는 것만으로 끝나는 것이 아니라 데이터 처리와 저장, 보안, 시스템 운영에 대한 지식이 함께 필요합니다.

따라서 대학생이 지금부터 준비한다면 Python과 같은 프로그래밍 언어를 기반으로 데이터 처리와 AI 기초를 익히고, SQL과 데이터베이스를 배우면서 자신의 관심 분야에 따라 머신러닝이나 컴퓨터 비전, 클라우드, 임베디드 시스템 등의 영역으로 확장해볼 수 있습니다.

Q. AI가 코드를 만들어주는 시대에도 프로그래밍 언어를 깊이 공부해야 할까요?

A. AI가 코드를 작성할 수 있기 때문에, 오히려 코드의 구조를 이해하는 능력이 중요해지고 있습니다. 학생들이 가장 많이 하는 질문 가운데 하나가 바로 이 부분입니다.

“ChatGPT한테 코드를 만들어달라고 하면 되는데 굳이 프로그래밍 언어를 깊이 배워야 하나요?”

이 질문에 대해서는 코딩학원에서도 분명하게 설명할 필요가 있습니다. AI가 코드를 만들어주는 것과 개발자가 프로그램을 이해하는 것은 서로 다른 문제입니다.

AI에게 “회원가입 기능을 만들어줘”라고 요청하면 코드가 나올 수 있지만, 실제 서비스를 만들기 위해서는 회원의 개인정보를 어떻게 저장할지, 비밀번호를 어떻게 보호할지, 중복 가입을 어떻게 처리할지, 잘못된 데이터가 들어오면 어떻게 대응할지, 서버에서 어떤 방식으로 인증할지 등을 결정해야 합니다.

AI가 제시한 코드가 실행된다고 해서 그 코드가 실제 서비스에 적합하다고 볼 수는 없습니다.

그래서 대학생에게 필요한 것은 코드를 무조건 직접 많이 입력하는 능력도 아니고, AI를 사용하지 않는 능력도 아닙니다.

코드를 이해하고, AI가 작성한 코드를 검토하고, 필요한 부분을 수정할 수 있는 기본기가 필요합니다. Python이나 Java, , C/C++ 등 자신의 진로에 맞는 언어를 선택한 뒤 변수와 함수, 자료구조, 객체지향, 예외처리와 같은 기본 개념을 충분히 이해하고 있어야 AI가 작성한 코드도 제대로 활용할 수 있습니다.

Q. AI를 활용하면 코딩 공부가 더 쉬워질까요?

A. 어려운 부분을 빠르게 이해하는 데 도움을 받을 수 있지만, 사고 과정까지 AI에게 맡겨서는 안 됩니다. AI를 공부에 활용하면 예전보다 훨씬 빠르게 도움을 받을 수 있습니다.

개념을 이해하지 못했을 때 다른 방식으로 설명해달라고 요청할 수 있고, 오류 메시지를 분석해달라고 할 수도 있으며, 작성한 코드에서 문제가 될 만한 부분을 찾아달라고 요청할 수도 있습니다.

하지만 학생이 생각해야 할 부분까지 AI가 대신하게 된다면 학습 효과가 떨어질 수 있습니다.예를 들어 코딩을 하다가 오류가 발생했을 때 곧바로 AI에게 “고쳐줘”라고 요청하기보다 먼저 자신이 생각하는 오류 원인을 정리한 다음 AI에게 질문하고, 답변을 확인한 뒤 직접 수정해보는 것이 좋습니다.

대구 수성구 시지 만촌동 황금동 범어동 범물동 지산동 코딩학원 등에서도 이러한 방식으로 AI 활용을 지도하는 것이 중요합니다.

문제 발견 → 원인 추측 → AI 질문 → 답변 검토 → 직접 수정 → 테스트

이 과정을 반복하면 AI는 학생의 사고를 대신하는 도구가 아니라 학습과 개발을 돕는 도구가 됩니다.

Q. 대구 AX 산업을 생각하면 자료구조와 알고리즘 공부도 필요한가요?

A. 특정 산업에 진출하더라도 개발의 기초가 되는 컴퓨터과학 지식은 중요합니다. 로봇이나 의료 AI라고 하면 학생들이 머신러닝이나 딥러닝부터 떠올리는 경우가 많습니다. 하지만 실제 개발에서는 AI 모델만으로 시스템이 완성되지 않습니다.

데이터를 저장해야 하고, 필요한 정보를 빠르게 검색해야 하며, 여러 프로그램이 서로 데이터를 주고받아야 하고, 제한된 컴퓨팅 자원 안에서 효율적으로 프로그램을 실행해야 합니다. 이 과정에서 자료구조와 알고리즘에 대한 이해가 필요합니다.

배열과 리스트, 스택과 큐, 해시, 트리, 그래프 등의 구조를 이해하고 문제의 조건에 맞는 해결 방법을 선택하는 능력은 특정 프로그래밍 언어나 산업이 바뀌더라도 활용할 수 있는 기반 역량입니다.

특히 취업 준비 과정에서 코딩테스트를 준비하는 학생이라면 알고리즘 공부를 별도의 시험 준비로만 생각하기보다 문제를 분석하고 해결 방법을 설계하는 훈련으로 접근하는 것이 좋습니다.

Q. 그렇다면 대학생 코딩은 AI만 집중적으로 공부하면 될까요?

A. AI를 공부하되 프로그래밍과 컴퓨터과학, 데이터에 대한 기반을 함께 갖춰야 합니다. AI라는 이름이 붙은 기술이 빠르게 등장하면서 학생들이 특정 기술이나 도구에만 집중하는 경우가 있습니다.

그러나 AI를 실제 산업에 적용하려면 데이터를 이해해야 하고, 데이터를 처리하려면 프로그래밍과 데이터베이스에 대한 지식이 필요하며, 서비스를 운영하려면 네트워크와 서버, 클라우드 환경에 대한 이해가 필요합니다.

대구에서 추진되는 AX 사업 역시 이런 구조와 맞닿아 있습니다. 로봇 AI를 개발한다고 하더라도 AI 모델만 필요한 것이 아니라 AI와 로봇 시스템을 연결해야 하고, 의료 AI를 개발한다고 하더라도 AI 모델과 함께 데이터 관리와 보안, 서비스 시스템을 구성해야 합니다.

따라서 대학생이 준비해야 할 학습 구조는 다음과 같이 생각해볼 수 있습니다.

프로그래밍 기본기 → 자료구조·알고리즘 → 데이터베이스·SQL → 운영체제·네트워크 → AI·데이터 → 클라우드·배포 → 프로젝트

이런 기반 위에서 자신의 관심 분야를 선택하는 것이 좋습니다.

Q. 대학생 취업 준비에서 프로젝트가 중요한 이유는 무엇인가요?

A. 프로젝트는 여러 기술을 실제 문제 해결 과정에서 연결해볼 수 있는 경험이기 때문입니다.

취업을 준비하는 학생들에게 “어떤 언어를 공부했나요?”라고 질문하면 대부분 여러 가지 기술 이름을 이야기할 수 있습니다.

하지만 실제 취업 준비에서 중요한 것은 기술 이름을 얼마나 많이 알고 있는지만이 아닙니다.예를 들어 대구의 지역산업과 연결해 프로젝트를 진행한다면 로봇이나 헬스케어 데이터를 활용한 서비스를 가상으로 설계해볼 수도 있고, AI를 활용한 물류 관리 시스템이나 스마트 제조 데이터 분석 서비스처럼 산업의 문제를 소프트웨어로 해결하는 프로젝트를 구성해볼 수도 있습니다.

실제 지역의 산업이 AI 전환을 추진하는 상황에서는 대학생 역시 프로젝트를 구성할 때 기술을 보여주는 프로젝트에서 문제를 해결하는 프로젝트로 방향을 넓혀보는 것이 의미가 있습니다.

Q. 이런 대구의 변화와 교육을 실제 코딩학원에서는 어떻게 접근할 수 있을까요?

A. 대학생의 전공과 현재 수준, 희망 직무를 확인한 뒤 기초부터 프로젝트까지 연결하는 방식이 필요합니다.

이런 교육 방향을 고민하면서 운영되고 있는 곳 가운데 코딩시티컴퓨터학원은 대구 수성구에서 대학생을 비롯한 다양한 학습자의 프로그래밍 교육을 진행하고 있습니다.

특히 원장이 경북대학교 컴퓨터공학과를 졸업한 뒤 LG 연구원으로 근무한 경험을 바탕으로 학원을 운영하고 있다는 점에서, 대학생들에게 코딩 문법만 가르치는 것보다 실제 전공 공부와 개발 현장에서 어떤 지식이 연결되는지를 설명하는 데 초점을 둘 수 있습니다.

물론 학생마다 출발점은 다릅니다. 컴퓨터공학과에 재학하면서 Java와 자료구조 정도까지 공부한 학생이 있는 반면, 비전공자로서 Python부터 시작하는 학생도 있고, 이미 프로젝트 경험은 있지만 자신의 코드를 설명하는 데 어려움을 느끼는 학생도 있습니다.

따라서 대학생 교육에서는 모든 학생에게 같은 내용을 같은 속도로 진행하기보다 현재 실력을 확인하고 필요한 부분을 채워주는 과정이 중요합니다.

Q. 대구에서 코딩학원을 선택할 때 확인해야 할 부분은?

A. 수업에서 어떤 언어를 가르치는지만 확인하기보다 학생의 최종 목표까지 연결되는 교육인지 살펴보는 것이 좋습니다.

코딩학원을 알아볼 때 “Java를 가르치나요?”, “Python 수업이 있나요?”라고 묻는 경우가 많지만, 대학생 취업을 목표로 한다면 여기에서 조금 더 확인할 필요가 있습니다.

프로그래밍 언어를 배운 다음 자료구조와 알고리즘으로 이어지는지, 데이터베이스와 Git을 함께 배울 수 있는지, 실제 프로젝트를 진행하는지, AI 도구를 개발 과정에서 어떻게 활용하는지, 완성한 프로젝트를 포트폴리오로 정리할 수 있는지 등을 확인해보는 것이 좋습니다.

또한 학생이 작성한 코드에 대해 강사가 얼마나 구체적으로 피드백을 제공하는지도 중요합니다. AI가 코드를 만들어주는 시대일수록 학생이 직접 작성한 코드에서 문제를 발견하고 개선하는 경험이 필요하기 때문입니다.

Q. 대학생이라면 코딩과 관련된 취업 준비는 어떻게?

A. 학년과 현재 실력에 따라 순서를 정해 단계적으로 접근하는 것이 좋습니다.

1~2학년이라면 프로그래밍 기본기와 자료구조, 알고리즘, 데이터베이스 같은 기초를 충분히 갖추는 데 시간을 사용하는 것이 좋습니다.

이 시기에는 다양한 언어를 조금씩 경험하는 것보다 자신이 목표로 하는 분야에 필요한 언어 하나를 제대로 이해하고, 작은 프로그램을 직접 만들어보는 경험이 중요합니다.

2~3학년부터는 웹이나 앱, 데이터, AI, 로봇 등 관심 분야를 정하고 해당 분야에 필요한 기술을 연결해보는 것이 좋습니다. 이때부터는 개인 프로젝트나 팀 프로젝트를 진행하면서 Git을 활용하고, API와 데이터베이스를 연결하며, 자신이 만든 서비스를 실제 환경에 배포해보는 경험도 해볼 수 있습니다.

3~4학년이라면 프로젝트를 취업용 포트폴리오로 발전시키면서 기술면접과 코딩테스트, GitHub 관리, 자기소개서와 면접 준비 등을 함께 진행하는 것이 좋습니다. 여기에 AI를 활용한 개발 경험까지 정리해두면 자신이 변화하는 개발 환경에 어떻게 대응하고 있는지를 보여주는 자료로 활용할 수 있습니다.

Q. AI 시대에 개발자로 취업하려면 가장 중요한 능력은 무엇일까요?

A. 코드를 작성하는 능력과 함께 문제를 정의하고 해결 과정을 설명할 수 있는 능력이 필요합니다.

AI가 발전할수록 개발자가 직접 작성하는 코드의 양이 줄어들 가능성은 있습니다.

하지만 어떤 기능이 필요한지 결정하고, 시스템을 어떻게 구성할지 설계하며, 여러 기술 가운데 적절한 방법을 선택하고, AI가 생성한 코드를 검증하며, 보안과 성능을 확인하고, 실제 사용자가 겪는 문제를 해결하는 과정은 여전히 개발자의 역할과 연결됩니다.

따라서 대학생이 지금부터 준비해야 할 것은 AI와 경쟁하는 방법이 아니라 AI를 활용하면서도 자신의 판단을 유지할 수 있는 개발 역량입니다.

이런 관점에서 보면 코딩 공부의 방향도 조금 달라집니다. 코드를 많이 외우는 것보다 코드를 이해하고, 프로젝트를 많이 만드는 것보다 프로젝트의 문제와 해결 과정을 설명하고, AI를 사용하는 것보다 AI가 만든 결과를 검증할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요해집니다.

Q. 대구의 AX 산업과 대학생 코딩교육을 연결해서 본다면 어떤 방향이 필요할까요?

A. 지역 산업의 변화까지 살펴보면서 자신의 기술을 어떤 문제에 적용할지 고민하는 교육이 필요합니다.

대구의 지역거점 AX 혁신 기술개발 사업은 2026년부터 2030년까지 5년 동안 진행되며 로봇 분야 11개 연구개발 과제와 바이오·헬스케어 분야 10개 연구개발 과제를 추진하는 계획을 담고 있습니다.

이 사업의 방향을 살펴보면 AI가 연구실 안에서만 활용되는 것이 아니라 로봇과 의료, 제조 등 산업 현장의 문제를 해결하는 기술로 연결되고 있다는 점을 확인할 수 있습니다.

따라서 대구에서 대학생이 코딩을 공부한다면 자신의 기술을 지역 산업과 연결해보는 것도 좋은 학습 방법이 될 수 있습니다.

로봇에 관심이 있다면 컴퓨터비전이나 센서 데이터 처리, 임베디드 시스템, C/C++과 Python 등을 살펴볼 수 있고, AI와 데이터에 관심이 있다면 Python과 SQL, 머신러닝과 데이터 분석을 연결해볼 수 있습니다.

웹 개발을 목표로 하는 학생이라면 지역 산업의 데이터를 활용한 서비스나 기업 업무를 지원하는 웹서비스를 프로젝트로 구성해볼 수도 있습니다.

중요한 것은 지역 산업에 무조건 맞추는 것이 아니라 자신의 전공과 관심 분야에 맞는 기술을 실제 산업의 문제와 연결해보는 경험입니다.

Q.AI 시대, 대학생 코딩 공부는 어디에 초점을 맞춰야 할까?

A. 대구에서 시작되는 AX 산업의 변화는 대학생에게 여러 가지 질문을 던지고 있습니다.

AI가 코드를 작성해주는 시대에 프로그래밍을 어떻게 공부해야 하는지, 대학에서 배우는 컴퓨터과학 지식을 어느 정도까지 갖춰야 하는지, 프로젝트는 어떤 방식으로 만들어야 하는지, 그리고 졸업 후 취업을 위해 지금부터 어떤 경험을 쌓아야 하는지에 대한 고민입니다.

이에 대한 답을 하나의 기술이나 하나의 프로그래밍 언어로 정리하기는 어렵습니다. 프로그래밍 기본기를 갖추고 자료구조와 알고리즘을 공부하며, 데이터베이스와 네트워크를 이해하고, 자신의 진로에 맞는 기술을 선택한 뒤 프로젝트를 진행하면서 AI를 개발 과정에 활용하는 경험을 쌓는 것이 필요합니다.

그리고 자신이 만든 프로그램이 왜 그렇게 구성되었는지 설명할 수 있어야 하며, AI가 만들어준 코드에 문제가 없는지 확인하고 필요한 부분을 직접 수정할 수 있어야 합니다.

이러한 관점에서 대구 대학생 코딩학원을 알아보는 학부모님이라면 단순히 수업 시간이나 프로그래밍 언어 종류만 확인하기보다 학생의 현재 수준을 어떻게 진단하는지, 전공 공부와 실무 프로젝트를 어떻게 연결하는지, AI 시대에 맞춰 어떤 개발 경험을 제공하는지를 함께 살펴보시는 것이 좋습니다.

대구의 산업 역시 AI를 중심으로 변화하고 있습니다. 특히 수성알파시티를 기반으로 로봇과 바이오·헬스케어 분야의 AX 연구개발이 추진되는 상황에서는 소프트웨어와 AI를 산업 현장에 적용할 수 있는 인재에 대한 관심도 자연스럽게 커질 수 있습니다.

따라서 지금 대학에서 코딩을 공부하고 있는 학생이라면 눈앞의 유행하는 기술 하나에만 집중하기보다 자신의 전공과 관심 분야를 먼저 살펴보고, 프로그래밍과 컴퓨터과학 기초를 탄탄하게 갖춘 뒤 AI와 데이터, 클라우드와 프로젝트 경험을 차근차근 연결해가는 것이 좋습니다.

AI가 발전할수록 코딩교육의 필요성이 사라지는 것이 아니라 교육의 초점이 달라지고 있습니다. 학생이 코드를 얼마나 많이 작성했는지만 보는 것이 아니라 어떤 문제를 발견했고, 어떤 방식으로 해결했으며, AI를 어떻게 활용했고, 자신이 만든 결과물을 얼마나 정확하게 설명할 수 있는가를 함께 살펴봐야 하는 시대가 되고 있습니다.

경북대 컴퓨터공학과를 졸업하고 LG 연구원으로 근무한 경험을 바탕으로 대구 수성구에서 코딩 교육을 운영하는 교육자라면 이러한 변화가 대학생들에게 어떤 의미인지, 대학에서 배우는 전공지식과 실제 개발 경험을 어떻게 연결해야 하는지에 대한 고민도 자연스럽게 이어질 수밖에 없습니다.

지금 대학생에게 필요한 코딩교육은 새로운 기술이 등장할 때마다 그 기술을 따라가는 교육보다는 기본기를 바탕으로 새로운 기술을 받아들이고, AI를 개발 도구로 활용하며, 실제 문제를 해결하는 경험을 지속적으로 쌓아가는 교육에 더 가깝습니다.

대구의 AX 산업이 본격적인 연구개발 단계로 들어가는 지금, 대학생들이 자신의 전공과 코딩 역량을 어떤 산업과 연결할 것인지 고민해보는 것도 의미 있는 출발점이 될 수 있습니다.

대구 수성구 코딩시티컴퓨터학원 053-710-1066

전득렬 팀장 sakgane@hanmail.net

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