--- title: "풀타임 개발자가 퇴근 후 코세라로 컴퓨터과학 학위를 끝낸 후기" published: 2026-07-05T21:20:49.000Z canonical: https://jeff.news/article/4707 --- # 풀타임 개발자가 퇴근 후 코세라로 컴퓨터과학 학위를 끝낸 후기 21년 경력의 학위 없는 개발자가 Coursera 기반 런던대 컴퓨터과학 학사를 3년 9개월 만에 끝낸 경험담이다. 비용, 원격 시험, 과제 난이도, 학점 대체, 학생 커뮤니티, AI 정책 변화까지 꽤 디테일하게 다뤄서 온라인 학위 고민하는 개발자에게 현실감 있는 참고 자료가 된다. ## 학위 없는 21년 차 개발자가 왜 다시 학위를 했나 - 글쓴이는 2022년 9월, Coursera 광고를 보고 런던대 컴퓨터과학 학사에 충동적으로 등록함 - 전체 기간은 약 3년 9개월이었고, 마지막 3개월은 결과를 기다리는 시간이었다고 함 - 풀타임으로 일하면서 전부 퇴근 후와 주말에 처리한 케이스임 - 이미 커리어는 충분히 길었음. 학위가 없어서 개발자가 못 된 건 아니었음 - 기술 경력은 거의 21년, 그중 14년 정도는 소프트웨어 개발자와 머신러닝 엔지니어로 일함 - 고등학교를 일찍 그만두고 MCP, MCSA, A+ 같은 자격증으로 18살에 헬프데스크 일을 시작함 - 이후 CS50, Andrew Ng 머신러닝 강의, fastai, 책, Kaggle 같은 경로로 필요한 지식을 계속 쌓아왔음 - 그래도 학위가 아예 의미 없었던 건 아님 - 호주에서는 경험과 태도를 더 보는 분위기라 큰 장벽은 아니었지만, 해외 취업에서는 얘기가 달랐음 - 미국 회사 인터뷰 막판까지 갔다가 호주-미국 E-3 비자에 학사 학위가 필요하다는 걸 알게 된 경험이 있었음 - 당장 해외에서 일할 생각은 없어도 선택지를 열어두고 싶었다는 게 꽤 현실적인 이유임 ## 과정 구조와 비용 - 학위는 100% 원격으로 진행됨 - 강의, 실습 노트북, 퀴즈, 포럼, 과제 제출은 Coursera에서 처리함 - 프로그램 운영은 University of London Worldwide가 맡고, 과제와 시험 채점은 Goldsmiths, University of London이 맡음 - 시험은 Inspera 원격 감독 소프트웨어로 진행됨 - 입학 조건이 애매한 사람을 위한 Performance-Based Admission도 있었음 - 고등학교 졸업장 대신 프로그래밍 입문 과목 하나와 수학 과목 하나를 통과하면 정식 과정에 들어갈 수 있음 - 이 과목들은 최종 성적에도 포함돼서, 일종의 맛보기이면서도 시간 낭비는 아닌 구조임 - 비용은 싸다고만 말하기엔 꽤 큼 - 호주 기준 한 모듈은 현재 823파운드, 약 1600호주달러 수준임 - 학교가 공개한 총 프로그램 비용은 거주 국가와 수강 속도에 따라 1만4666파운드에서 2만1829파운드 사이임 - 글쓴이의 총비용은 약 1만7000파운드, 호주달러로 약 3만3000달러였고 3.5년에 걸쳐 나눠 냈음 - Recognition of Prior Learning 덕분에 세 과목을 대체함 - Google IT Support Professional Certificate로 How Computers Work를 대체함 - IBM Data Science Professional Certificate로 Data Science를 대체함 - IBM AI Engineering Professional Certificate로 Machine Learning and Neural Networks를 대체함 - 이 조합이 전체 학위에서 한 세션 정도를 줄여줬다고 함 > [!IMPORTANT] > 온라인 학위라고 해서 가볍게 듣는 MOOC 묶음은 아님. 과제, 중간평가, 기말시험이 있고, 후반으로 갈수록 업무와 병행하기 꽤 빡센 강도로 올라감. ## workload는 생각보다 세다 - 한 세션에 최대 네 과목까지 들을 수 있고, 전체 과정은 6년 안에 끝내야 함 - 글쓴이는 PBA 이후 평균 세 과목씩 들었고, 마지막 세션에는 네 과목까지 들음 - 가장 빠르게 끝내면 3년 정도가 가능하지만, 그만큼 계속 높은 부하를 견뎌야 함 - 시험과 과제 시즌에는 거의 모든 자유 시간이 학위에 먹힘 - 어느 날은 새벽 4시에 일어나 4시간짜리 시험을 보고, 낮에는 일하고, 밤에는 과제를 했다고 함 - 특히 마지막 두 세션이 가장 힘들었다고 평가함 - 프로젝트는 꽤 실전적이고 다양했음 - 오디오 비주얼라이저, JavaScript 게임, JUCE 기반 DJ 시뮬레이터, 진화 알고리즘 프로젝트, 신호 처리 과제, 웹 데이터 스크래핑·분석 연구 등이 나옴 - 최종 프로젝트로는 Apple Silicon에서 끝까지 학습·실행되는 유방암 감지 유방촬영 분류기를 만들었음 ## 좋았던 점과 별로였던 점 - 제일 좋았던 건 다른 학생들이었다고 함 - Coursera가 학생 Slack 워크스페이스로 초대해주는데, 공식 운영은 거의 없고 학생·졸업생이 뒤섞인 혼돈의 커뮤니티였다고 함 - 과제를 멋지게 만든 학생들이 영상과 스크린샷을 공유하면서 서로 자극을 줬음 - 우크라이나 전쟁 중 학위를 끝낸 학생, 교사로 일하면서 출산 두 번과 석사까지 병행한 학생, 우간다 난민 캠프에서 태양광 패널과 모바일 데이터로 공부한 친구 같은 사례도 나옴 - 가장 큰 불만은 성적이 너무 늦게 나온다는 점임 - 점수를 받는 데 약 3개월이 걸림 - 중간고사 피드백이 기말 제출 직전에 나오는 수준이라, 피드백을 실제로 반영하기가 어렵다고 함 - 과목을 떨어지면 해당 부분만 재응시할 수 있지만, 최종 성적이 다음 세션 시작 후에 나와서 1년을 기다리는 상황도 생김 - Coursera와 Inspera도 완벽하진 않았음 - Coursera는 실제 학위 프로그램 상태와 싱크가 안 맞는 부분이 있고, 외부에서 치른 시험을 제대로 인식하지 못하는 경우가 있었음 - 과제 제출 파일과 영상 업로드가 번거롭고, 오타 하나 고치려면 전체를 다시 올려야 하는 식의 UX 문제가 있었음 - Inspera는 시험 중 오탐으로 갑자기 꺼지는 경우가 있어, 4시간 제한 시험에서는 상당한 스트레스를 준다고 함 ## ChatGPT 이후 학위가 바뀐 방식 - 글쓴이는 ChatGPT 출시 한 달 전에 학위를 시작해서, LLM이 교육을 바꾸는 과정을 거의 실시간으로 봄 - 처음에는 24시간 안에 원하는 시간에 시험을 시작할 수 있었지만, 나중에는 반구별로 같은 시간에 시험을 보도록 바뀜 - 치트시트도 최근 제거됐는데, LLM으로 생성하거나 보조 화면을 쓰는 문제를 막기 위한 조치로 보인다고 함 - 학생 커뮤니티의 대화량도 줄었다고 함 - 예전에는 Slack에서 개념을 묻고 이해를 확인하는 대화가 많았음 - 시간이 지나면서 사람에게 묻기보다 LLM에게 바로 질문하는 쪽으로 이동한 것 같다고 봄 - 2025년 2월에는 공식 AI 정책이 나옴 - LLM이 만든 결과물을 인정 없이 제출하면 contract cheating, 즉 돈 주고 과제를 맡기는 것과 같은 범주로 취급함 - Level Zero는 AI 사용 금지, Level One은 브레인스토밍·구조화 같은 보조 사용 허용, Level Two는 AI 사용 후 결과를 비평하는 식으로 AI 사용을 요구함 - 교육기관 입장에서는 학생이 학습 전체를 LLM에 외주 주는 걸 막으면서도, 직업 세계에서 AI가 쓰인다는 현실을 반영해야 하는 난제가 생긴 셈임 ## 실전 팁도 꽤 구체적임 - 과제는 일찍 시작하고 자주 제출하는 전략이 먹혔다고 함 - 일단 통과는 가능해 보이는 end-to-end 버전을 빨리 만들고, 그 뒤 계속 개선하는 방식임 - 제출 화면 스크린샷, 업로드 자산의 S3 URL 기록, 체크리스트까지 남겨 실수를 줄였음 - 막히는 과목은 먼저 처리하는 게 중요함 - Object-Oriented Programming, Software Design and Development 같은 과목은 다음 단계 진행을 막을 수 있음 - 재응시가 필요해지면 전체 학위 일정이 세션 단위로 밀릴 수 있어서 초반에 리스크를 줄이는 게 낫다고 함 - 결론은 ‘힘들었지만 할 만했다’에 가까움 - 특히 수학 과목처럼 혼자였다면 절대 공부하지 않았을 영역을 강제로 배운 게 좋았다고 함 - 아내와 친구들에게는 미안할 만큼 시간이 많이 들었지만, 학위를 끝냈다는 만족감과 좋은 동료를 얻은 경험이 컸음 --- ## 기술 맥락 - 이 글에서 중요한 선택은 ‘경력자가 뒤늦게 온라인 CS 학위를 택했다’는 점이에요. 이미 개발자로 일하고 있었기 때문에 취업 입문용 학위라기보다, 해외 비자 선택지와 지식 공백을 메우는 도구에 가까웠거든요. - Coursera 기반 구조가 맞았던 이유는 일과 병행할 수 있었기 때문이에요. 강의와 과제 제출은 비동기로 처리하면서도, 시험과 채점은 대학이 관리해서 일반 MOOC보다 제도권 학위에 가까운 무게를 유지했어요. - RPL을 적극적으로 쓴 것도 실용적인 포인트예요. 이미 비슷한 내용을 Coursera 자격증으로 증명할 수 있다면, 같은 내용을 다시 돈 내고 듣는 대신 시간과 비용을 줄이는 쪽이 합리적이거든요. - LLM 이후 원격 교육의 난이도는 학습보다 평가에서 더 크게 올라갔어요. 학교는 AI를 완전히 막기 어렵다는 걸 인정하면서도, 무단 생성물 제출은 부정행위로 보고 시험 감독과 정책을 강화하는 쪽을 택했어요. ## 핵심 포인트 - 전체 과정은 100% 원격이고 Coursera에서 강의·자료·과제 제출을 처리함 - 총비용은 약 1만7000파운드, 호주달러로 약 3만3000달러 수준이었음 - 일하면서 평균 세 과목씩 들었고, 막판에는 네 과목까지 병행해 상당히 빡셌음 - RPL 제도로 Google·IBM Coursera 자격증을 활용해 세 과목을 대체함 - ChatGPT 출시 이후 시험 감독과 AI 사용 정책이 크게 강화됨 ## 인사이트 온라인 CS 학위가 ‘싸고 편한 대체재’라기보다, 시간·돈·정신력을 장기간 꾸준히 태워야 하는 진짜 학위라는 점이 잘 드러남. 특히 LLM 등장 이후 교육기관이 평가 방식을 어떻게 조정하는지도 개발자 입장에서 볼 만함.