소프트웨어 개발자가 알아야 하는 CS(Computer Science) 지식은 너무 방대하다. 그래서 이번 포스팅부터는 차근차근 알아가는 시간을 가져보도록 하려고한다.

CS를 왜 알아야 할까?

소프트웨어 CS지식 리스트 로드맵

1. 자료구조 및 알고리즘

   • 배열(Array): 기본적인 데이터 구조로, 인덱스를 사용하여 접근
   • 연결 리스트(Linked List): 노드 기반 데이터 구조
   • 스택(Stack): LIFO(Last In, First Out) 구조
   • 큐(Queue): FIFO(First In, First Out) 구조
   • 해시 테이블(Hash Table): 키-값 쌍으로 데이터 저장
   • 트리(Tree): 이진 트리, AVL 트리, B-트리 등
   • 그래프(Graph): 노드와 엣지로 구성된 데이터 구조
   • 알고리즘: 정렬(버블 정렬, 삽입 정렬, 퀵 정렬, 병합 정렬 등), 탐색(이진 탐색, DFS, BFS)

2. 컴퓨터 구조

   • CPU와 메모리 구조: 기본적인 컴퓨터 아키텍처
   • 캐시(Cache): 데이터 접근 속도 향상
   • 파이프라인(Pipeline): 명령어 처리 최적화

3. 운영체제

   • 프로세스와 스레드 관리: 프로세스 생성, 스레드 동기화
   • 메모리 관리: 페이징, 세그먼트
   • 파일 시스템: 파일 저장 및 관리
   • 인터럽트와 시스템 콜: 하드웨어와 소프트웨어 간의 상호작용

4. 데이터베이스

   • 관계형 데이터베이스(RDBMS): SQL, 트랜잭션, ACID 속성
   • 비관계형 데이터베이스(NoSQL): MongoDB, Cassandra 등
   • 인덱스와 쿼리 최적화: 데이터 검색 효율화

5. 네트워크

   • TCP/IP 모델과 OSI 모델: 네트워크 계층 구조
   • HTTP/HTTPS: 웹 통신 프로토콜
   • 소켓 프로그래밍: 네트워크 애플리케이션 개발

6. 보안

   • 암호화: 대칭키와 공개키 암호화
   • 인증 및 권한 관리: 사용자 인증과 접근 제어
   • 웹 보안: XSS, SQL 인젝션 방어

7. 분산 시스템

   • CAP 이론: Consistency, Availability, Partition Tolerance
   • 분산 데이터베이스: 데이터 분산과 동기화
   • 부하 분산: 로드 밸런싱 기법

8. 소프트웨어 공학

   • 소프트웨어 개발 생명 주기(SDLC): 요구 사항 분석, 설계, 개발, 테스트, 배포
   • 설계 패턴: Singleton, Factory, Observer 등
   • 버전 관리 시스템(Git): 코드 버전 관리 및 협업

9. 컴파일러 및 인터프리터

   • 언어 처리기 구조: 파서, 토큰화
   • JIT 컴파일링: Just-In-Time 컴파일

10. 이론적 기초

    • 오토마타 이론: Finite Automata, Turing Machine
    • 계산 가능성 및 복잡도 이론: P, NP, NP-완전 문제
    • 형식 언어 및 문법: 정규 언어, 문법 규칙