유학 인공지능학과, 코딩 완전 초보가 입시까지 준비하는 1년 로드맵

인공지능학과 유학을 꿈꾸지만 코딩은 한 번도 제대로 배워 본 적이 없는 학생이라면 “지금 시작해서 1년 안에 입시 준비가 가능할까?”라는 고민이 먼저 떠오르기 마련입니다. 막연한 불안감에 시간을 보내기보다, 구체적인 일정과 단계별 목표를 세워 두면 현재 수준이 초보라도 충분히 현실적인 준비 계획을 세울 수 있습니다.

이 글에서는 코딩 완전 초보인 학생이 1년 동안 어떤 순서로 프로그래밍을 익히고, 인공지능학과 유학 지원에 활용할 수 있는 수준까지 도달할지를 월별·분기별 로드맵으로 정리하였습니다. 이미 잘하는 친구들과 비교하기보다, 나만의 속도로 꾸준히 실력을 쌓고 싶은 학생에게 참고가 될 수 있도록 실천 가능한 기준에 초점을 맞추었습니다.

 

 

1. 출발선 점검: 지금 수준을 솔직하게 기록하기

1년 로드맵을 세우기 전에 가장 먼저 해야 할 일은 현재 상태를 구체적으로 적어 보는 것입니다. “코딩을 한 번도 해 본 적이 없다”라고 생각해도, 실제로는 스크래치나 블록 코딩, 간단한 엑셀 함수처럼 논리 구조를 경험한 적이 있을 수 있습니다. 이런 경험을 함께 정리해 두면 처음부터 완전히 새로 시작한다는 부담감을 조금 줄일 수 있습니다.

• 지금까지 사용해 본 프로그래밍 또는 코딩 관련 도구가 있는지
• 수학 과목에서 조건, 함수, 규칙 찾기 같은 논리 문제가 어렵게 느껴졌는지
• 하루·일주일 중 코딩 공부에 실제로 투자할 수 있는 시간을 얼마나 확보할 수 있는지

이렇게 출발선을 명확히 적어 두면, 1년 뒤에 자신이 얼마나 성장했는지 비교하기 쉽고, 로드맵을 조정할 때도 현실적인 기준을 세울 수 있습니다.

2. 1~3개월: 파이썬 기초와 “코드 읽는 눈” 만들기

첫 3개월은 프로그래밍 언어 하나를 선택해 문법을 익히는 시기입니다. 인공지능 분야에서는 파이썬이 가장 널리 사용되므로, 유학 인공지능학과를 목표로 한다면 파이썬을 기준으로 계획을 세우는 것이 좋습니다.

• 무료 혹은 입문용 온라인 강의 하나를 정해 처음부터 끝까지 따라가기
• 변수, 자료형, 조건문, 반복문, 함수, 리스트·딕셔너리 같은 기본 문법 익히기
• 교재나 강의에서 제공하는 예제 코드를 직접 타이핑하며 실행해 보기

이 시기의 목표는 “복잡한 프로그램을 만들겠다”가 아니라, 코드를 봤을 때 대략 무슨 일을 하는지 읽어낼 수 있는 눈을 만드는 것입니다. 하루에 30분씩이라도 꾸준히 코드를 보고 실행해 보는 경험을 쌓으면, 3개월 뒤에는 간단한 계산기나 반복 작업을 자동화하는 프로그램 정도는 스스로 만들 수 있게 됩니다.

3. 4~6개월: 알고리즘 기초와 작은 문제 해결 경험 쌓기

기본 문법이 어느 정도 익숙해졌다면, 이제는 간단한 알고리즘과 문제 풀이에 도전하는 단계입니다. 깊은 이론까지 들어갈 필요는 없지만, 입시 준비를 위해서는 “문제를 단계별로 쪼개고 코드로 옮기는 과정”을 경험해 보는 것이 중요합니다.

• 리스트 정렬, 최댓값·최솟값 찾기, 조건에 따라 값 세기 등 기초 알고리즘 문제 풀기
• 코딩 연습 사이트에서 난도 낮은 문제를 골라 하루 1~2문제씩 꾸준히 시도하기
• 실패한 코드도 버리지 말고, 왜 안 되는지 주석으로 기록해 두기

4~6개월 차에는 “완벽한 정답”보다 실패와 수정 과정을 많이 겪어 보는 것이 더 중요합니다. 이 경험이 나중에 자기소개서에서 문제 해결력과 끈기를 보여 주는 사례가 되며, 작은 오류에 당황하지 않는 태도를 기르는 데도 큰 도움이 됩니다.

4. 7~9개월: 데이터와 인공지능 입문, 미니 프로젝트 시작하기

7~9개월 차에는 실제 인공지능 분야가 어떤 식으로 작동하는지 맛보는 단계로 넘어갈 수 있습니다. 수학과 통계가 아직 완벽하지 않더라도, 간단한 데이터 처리와 초급 머신러닝 예제를 통해 “AI가 이런 흐름으로 돌아가는구나”를 직접 체험해 보는 것이 목표입니다.

• 파이썬으로 엑셀·CSV 파일을 불러와 간단한 통계값을 계산해 보기
• 오픈된 튜토리얼을 따라 간단한 분류·회귀 모델을 만들어 보는 경험 쌓기
• 관심 있는 주제(예: 영화 평점, 날씨, 공부 시간 등)로 아주 작은 데이터 프로젝트 기획하기

이 시기에는 완성도 높은 연구 결과가 아니라, 관심 있는 문제를 스스로 정하고 데이터를 모아 간단한 분석과 모델을 적용해 본 과정 자체가 중요합니다. 완성된 노트북 파일이나 발표 자료를 남겨 두면 나중에 포트폴리오에 포함할 수 있습니다.

5. 10~12개월: 포트폴리오 정리와 유학 지원서에 연결하기

마지막 3개월은 그동안의 학습과 경험을 유학 지원서와 포트폴리오로 정리하는 단계입니다. 이 시기에 무언가를 새로 많이 배우기보다는, 이미 해 놓은 프로젝트를 정리하고 글과 발표로 설명할 수 있게 만드는 것이 더 중요합니다.

• 지금까지 만든 코드와 프로젝트 중에서 대표 1~2개를 골라 깔끔하게 정리하기
• 프로젝트마다 “문제 정의 → 접근 방법 → 어려웠던 점 → 배운 점”을 짧은 글로 작성하기
• 자기소개서 초안에서 인공지능학과에 관심을 가지게 된 계기와 1년간의 코딩 학습 흐름을 연결하기

이렇게 정리해 두면, 입학사정관에게 “코딩 완전 초보였지만 1년 동안 구체적인 계획을 세우고 꾸준히 성장한 학생”이라는 인상을 줄 수 있습니다. 점수뿐 아니라 성장 과정과 태도를 함께 보여 줄 수 있다는 점에서 큰 강점이 됩니다.

6. 코딩 완전 초보가 피해야 할 흔한 함정

코딩을 처음 시작하는 학생들이 공통적으로 겪는 실수도 미리 알고 있으면 피하기 쉽습니다. 특히 인공지능학과 유학을 준비하는 과정에서 완벽주의 때문에 지쳐 버리는 경우가 많기 때문에, 아래와 같은 함정을 의식적으로 피하는 것이 좋습니다.

• 여러 언어를 동시에 시작했다가 어느 하나도 끝까지 가지 못하는 경우
• 어려운 이론 강의부터 듣다가 중간에 포기하고 “나는 안 맞나 보다”라고 결론 내리는 경우
• 남들이 올린 화려한 포트폴리오와만 비교하며 자신을 과소평가하는 경우

1년 로드맵의 핵심은 “파이썬 하나를 중심으로, 기본 문법→문제 풀이→작은 프로젝트→정리”라는 단계를 차근차근 밟아 나가는 것입니다. 속도가 느려 보여도 매주 조금씩이라도 코드를 쓰는 습관이 쌓이면, 1년 후에는 처음과 전혀 다른 수준의 자신을 확인할 수 있습니다.

7. 혼자 공부할 때 동기와 멘털을 지키는 방법

코딩 학습은 혼자 진행하는 시간이 많기 때문에, 동기와 멘털 관리도 함께 고려해야 합니다. 특히 유학 준비까지 동시에 하고 있다면, 학교 공부와 영어, 비교과까지 겹쳐 체력적으로 부담을 느끼기 쉽습니다.

• 주간 계획을 세울 때 “코딩 공부 시간”을 과목처럼 일정에 고정해 두기
• 하루에 공부한 내용을 짧게 기록하는 코딩 일기나 로그를 남기기
• 온라인 커뮤니티나 스터디를 활용해 함께 문제를 풀고 서로 질문 주고받기

중간에 며칠 쉬게 되더라도, “지금부터 다시 시작하면 된다”는 가벼운 마음으로 로드맵을 재조정하는 태도가 중요합니다. 완벽하게 지킨 날보다 다시 돌아온 횟수가 더 많을수록, 코딩과 인공지능학과 유학 준비는 결국 앞으로 나아가게 됩니다.

결론

유학 인공지능학과를 준비하는 코딩 완전 초보라도, 1년이라는 시간을 단계별로 나누어 사용한다면 충분히 지원에 활용할 수 있는 수준까지 실력을 끌어올릴 수 있습니다. 파이썬 기초 → 알고리즘 연습 → 데이터·AI 입문 → 프로젝트 정리라는 흐름을 유지하면서, 자신의 속도에 맞게 로드맵을 조정해 나가는 것이 핵심입니다. 입시를 위한 코딩 공부가 단순한 부담이 아니라, 앞으로 인공지능 분야에서 공부하고 일하기 위한 기초 체력을 기르는 첫 1년이 될 수 있도록 오늘부터 한 줄씩 코드를 쌓아 나가는 것이 유학 준비의 든든한 출발점이 될 것입니다.

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