Day 12: 학습 커뮤니티 구축 - 참여자 모집

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대상자

• ML 및 DSA(데이터 구조 및 알고리즘) 초보자
• 자율적인 학습을 원하는 개발자 및 학습자
• 난이도: 기초 수준 (numpy, pandas, matplotlib, Python, 배열, 이진 탐색 등 기본 지식 요구)

핵심 요약

• "일일 과제 공유"를 통해 협업 학습 커뮤니티 구성 (예: numpy, pandas, matplotlib 사용)
• 비공식적인 형식으로 진행 (구조화된 강의 대신 실제 문제 해결 중심)
• DSA(알고리즘) 커뮤니티 참여 확대 (배경: 스케줄 복잡성 증가에 대응)

섹션별 세부 요약

1. ML/DSA 학습 전제 조건

• 필수 기술 스택:
• ML: numpy, pandas, matplotlib, Python
• DSA: 배열, 문자열, 이진 탐색, 정렬
• 전문 지식 필요 없음: 기초 이해만 요구

2. 커뮤니티 구성 전략

• 일일 과제 공유:
• 실제 문제 해결 중심 (예: "일일 태스크" 형식)
• 협업 및 피드백 공유 (성공/실패 사례 공유)
• DSA 참여 확대:
• 기존 스케줄 복잡성 증가 대응
• 커뮤니티 활동 확장 (ML → ML+DSA 통합)

3. 참여자 유치 방안

• 비공식적 접근:
• "일일 과제" 형식으로 접근 (비구조화된 강의 대체)
• 협업 학습의 장점 강조 (개인 학습 대신 그룹 학습)
• 소셜 미디어 활용:
• Instagram 계정 @casperday11을 통해 참여자 모집

결론

• 협업 학습 커뮤니티 구축을 위한 핵심 전략:
• 일일 과제 공유 + 소셜 미디어 활용 + 비공식적 형식으로 참여자 유치
• "개인 학습" → "그룹 학습" 전환을 통해 동기부여 및 지속 가능성 확보