학점은행제 컴퓨터공학 학위취득과 정보처리기사 자격 충족 여부는?

최근 it계열 관련학과가 굉장히 인기가 많고

관련업종도 다양해지고 있는데요

그래서 오늘은 학점은행제로 컴퓨터공학 학사 취득 방법에 대해 설명드리려 합니다.

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컴퓨터공학 학위를 설명하기 전에 !!

 

학점은행제에 대해 간단하게

설명해 드리겠습니다.

학점은행제는 교육부 주관 평생교육제도입니다.

고졸 이상이면 누구나 가능하지요 !

학위는 교육부 장관명의로 나오고,

일반 대학교 학위와 동등하게 인정돼요.

 

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학점은행제 정의

학점은행제는 「학점인정 등에 관한 법률」에 의거하여 학교에서 뿐만 아니라 학교 밖에서 이루어지는 다양한 형태의 학습 및 자격을 학점으로 인정받을 수 있도록 하고, 학점이 누적되어 일정 기준을 충족하면 학위취득을 가능하게 함으로써 궁극적으로 열린 학습사회, 평생학습사회를 구현하기 위한 제도입니다. 또한 학점은행제는 평생학습체제 실현을 위한 제도적 기반으로서 학교교육은 물론 다종다양한 평생교육의 학습결과를 사회적으로 공정하게 평가인정하고, 그 교육의 결과를 학교교육과 평생교육 간에 상호 인정하며, 이들이 상호 유기적으로 연계를 맺도록 함으로써 개개인의 학습력을 극대화할 수 있도록 하는 제도입니다.

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학점은행제의 큰 장점은

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모든 대학교 과정이 온라인 수업으로

진행을 하기 때문에 시간에 구애를 받지 않으며

직장인 분들도 언제든지 수업을 들을 수 있답니다.^^

 

따로, 입시제한 없이 고등학교를 졸업했다면

누구나 제도 이용이 가능하기 때문에

고졸학력이신 분들도 스펙을 쌓거나

각자 목표를 이룰 수 있어요 !

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정리하자면

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1. 비용이 일반 대학 등록금에 비해 굉장히 저렴하다.

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2. 온라인으로 수강이 가능해 pc 또는 스마트폰만 있다면 언제, 어디든지 수강이 가능합니다.

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3. 전문학사2년제, 학사4년제 학위취득의 시간을 단축할 수 있다.

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4. 원하는 과목을 수강해, 나의 스케줄에 알맞게 시간 조정이 자유롭다.

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컴퓨터공학

4년제 학위 취득 조건

140학졈 = 전공 60 + 교양 30 + 일반 50

 

학점은행제 컴퓨터공학 수업들은 오프라인출석이 없고

모두 온라인으로 진행하기 때문에 일반 대학보다

상당히 편리하고, 저렴한 비용으로

진행이 가능합니다.^^

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일반 대학처럼 출석 수업이 아닌

온라인 100% 과정으로

학위를 따실 수 있습니다 !

 

출석, 과제, 중간, 기말 시험 등

순서대로 진행이 됩니다 !

 

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졸업기간

고졸자 = 2년 6개월~ 소요

(전적대 + 자격증 활용 시 조기졸업가능)

자격증을 많이 따시고,

전적대 학점이 많이 보유하고 있으시면 많이 단축하실수 있습니다.

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전문대졸 = 1년 6개월 ~ 소요

(전적대 + 자격증 활용 시 조기졸업)

 

만약, 4년제 대학을 졸업하셨다면

학점은행제 컴퓨터공학 전공 48학점만 이하면 됩니다.

 

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전적대 학점이 있거나 전문대졸이시면 상담을 받아보시는걸 추천드립니다.

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자격증 취득 시 학점인정 가능

컴퓨터활용능력, 네트워크관리사, 정보처리기사 등

 

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정보처리기사 관심 있으신분들은

관련학과 4년제 학사학위가 있으시거나, 졸업예정자

관련학과 106학점 이상 취득하면 응시가 가능합니다.

 

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컴퓨터공학과를

추천드리는 이유는

모든것들이 디지털화 되가고 ai 인공지능, 자동화기계등 점점 더 발전하고 있는 현재이기에

전망있는 분야입니다.

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컴퓨터공학과의 진로는

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컴퓨터공학자(Computer Engineer)

우선 흔히 말하는 컴퓨터공학자(Computer Engineer)는 스탠리 마조르나 인텔의 페데리코 패긴 같은 사람을 말한다. 컴퓨터구조를 디자인하고 프로세서를 제작하고 대부분 물리학이나 전자공학 전공자들이다. 프로그램과 무관하다 할 수는 없지만, 일반적으로 생각하는 프로그래머와 상당한 거리가 있다.

우리나라와 아시아 국가들은 특성상 컴퓨터공학 분야는 상당히 약하며, 이 분야는 국내기업 수요가 매우 적다. 특이하게도 컴퓨터공학은 미국에서 조차 유색인종 비율이 압도적으로 낮은 분야이다.

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컴퓨터과학자(Computer Scientist)

흔히 일반인들은 컴퓨터공학과를 프로그래밍을 배우는 학과라고 생각하지만, 그것은 마치 경영학과가 주판을 배우는 학과라거나, 의류의상학과를 바느질을 배우는 학과, 기계공학을 용접하는 곳이라고 생각하는 것과 같다.[32] 컴퓨터공학과는 컴퓨터과학(Computer Science)이라는 독립적인 학문을 배우는 학과라는 것을 명심하자. 게다가 컴퓨터과학은 애초에 단순히 컴퓨터라는 기기에 대한 학문으로 한정되지 않는다. 컴퓨터과학에서 컴퓨터란 천문학에서 망원경 이상의 것이 아니다.

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이를 일컬어 Hal Abelson은 컴퓨터과학(Computer science)이라는 이름이 이 분야를 소개하기에 나쁜 이름이라고 한 바 있다. 컴퓨터과학은 자연 현상을 관측하고 원리를 밝히는 것이 아니기 때문에 사실 과학이 아니며 컴퓨터랑 그렇게 많이 관련 있는 것도 아니라나(...). 마치 물리학이 입자가속기에 대한 학문도 아니고 생물학이 현미경에 대한 학문이 아닌 것과 마찬가지인 셈. 실제 프로그래밍을 배우는 과목은 몇 개 안 되고, 대부분은 도대체 이걸 배워서 어디에 써먹을까 싶은 수학적, 이론적인 과목 혹은 진짜 수학 과목들이다. 코딩을 위한 테크닉 같은 건 알아서 배워야 한다.

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물론, 아무래도 프로그래밍이 커리큘럼에 포함되는 이상 일반인보다는 잘할 확률이 높긴 하지만 다 잘하는 건 아니다. 어느 학과든 대체 이 인간이 이 학과를 왜 왔는지, 뭐하러 다니고 있는지 알 수 없는 인간이 있으며 컴과도 예외는 아니다. 전문대학의 전자회로분야 공과계열 학생들이 기계를 어떻게 다루는지에 대해서 배울 때, 전자공학 학생들은 전자회로의 본질을 탐구하고, 물리학과 경제학, 심지어 컴퓨터공학과 학생들마저도 수학을 어떻게 써먹을 지 배울 때, 수학과 학생들은 수학 시스템의 본질을 배우는 것처럼, 수많은 프로그래머들이 코딩을 해가며 배울 때, 컴퓨터과학을 수학하는 학생들은 컴퓨터과학과 그 시스템, 소프트웨어의 본질을 탐구한다.

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실제로 하드웨어 쪽 프로그래밍은 전자공학분야인 학생이 더 잘하는 경우도 많고, 산업공학과도 학과 특성상 프로그래밍을 아주 빡세게 배우기 때문에 이쪽도 실력이 만만치 않다. 즉, "컴퓨터과학자 ≠ 프로그래머 or 코더". 고로, 컴퓨터과학 전공자들 입장에서 "프로그래머/코더"는 그냥 프로그래밍을 좀 배운 사람이라 인식하고, 컴퓨터과학을 좀 깊이 전공해서 일하는 사람은 "Computer/Software Engineer" 라고 칭한다.

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물론 프로그래머도 매우 어렵다! 수시로 유행이 바뀌고 새로운 기술이 나오는 업계 특성상 오래 살아남기 위해서는 학부 때부터 업무나 학과성적과는 관계없이 늘 긴장을 늦추지 않고 새로운 것을 스스로 학습해야 한다. 이 과정에서 영어(최근에는 중국어까지)등의 외국어와의 전쟁은 덤이다. 즉 학부수준의 공부를 4년으로 끝내지 않고 평생 한다고 보면 된다(...). 물론 비전공자나 문외한들이 전자공학 전공자를 용접하는 사람으로 보듯이(...), 비전공자들 눈에는 코딩덕후든, 아마추어든, 전문대학에서 프로그램을 배운 프로그래머든, 컴퓨터과학자든 뭉뚱그려 프로그래머로 생각하는 경향이 있다.

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컴퓨터공학과 학생들이 졸업 이후에 자기 전공을 살리는 방향으로 취업하는 경우에는 크게 두가지로 갈린다. 코딩을 시키는 업계로 가거나 코딩을 하는 업계로 가는 것. 프로그래밍 언어 그 자체에 특출나지 않더라도 수학을 무난하게 잘 알고 있고 객체지향적인 분석을 이해하고 소프트웨어 공학적인 사고가 잘 짜여져있는 사람들이라면 어느정도 저녁이 보장되는 삶이 가능한 전자로 가게 되고, 수학을 못하는데 코딩 언어에는 빠삭한 편이라면 야근, 노가다 뛸 각오하고 후자로 빠지게 된다. 수학을 못하면 선택의 폭이 좁아지고 결국은 코딩으로 노가다 뛰어야 하는 힘든 일을 하게 될 수 밖에 없다.

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다만, 수학이라고해서 편입수학이나 수학과 학생들이 배우는 하드코어한 수준까지 디테일하게 다 알아야할 필요는 절대로 없다! 컴퓨터공학과에서 필요로 하는 수학은 알고리즘 및 논리회로에 기반한 컴퓨터 수학의 내용을 이해할 수 있는 수준이면 충분하다. 수학과 학생들이 넓게 다루는 그 정도로 수학을 잘 알아야 하는 경우는 대학원으로 진학하거나 컴퓨터 업종에서도 거의 임베디드나 저수준에서 다루는 몇몇 분야에만 해당된다. 이외에 경우에는 수학을 잘해야하는 것은 맞지만 업계에서 실무적으로 요구하는 수학적 지식은 컴퓨터 수학 분야에서 특정 내용들에 편중되어 있는 편이기에 그런 내용들을 우선적으로 소화하는 것이 중요하다. 물론 AI, AR/VR 같이 수학적 지식이 요구 되는 분야가 점점 뜨거워지고있다. 이런 분야는 라이브러리가 이미 완성되어있고 가져다 쓰기만 하면 된다지만 내부구조를 이해하려면 수학적 능력은 필수다.

(출처 나무위키)

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