크레마클럽

옮긴이 머리말 xi추천의 글 xiii베타리더 후기 xvi추천서문(존 스키트) xviii시작하며 xx감사의 글 xxii이 책에 대하여 xxiv표지에 대하여 xxviPART ｜ 코드 더 잘 읽기 CHAPTER 1 코딩 중 겪는 혼란에 대한 이해 31.1 코드가 초래하는 세 가지 종류의 혼란 41.1.1 혼란의 첫 번째 유형: 지식의 부족 51.1.2 혼란의 두 번째 유형: 정보의 부족 61.1.3 혼란의 세 번째 유형: 처리 능력의 부족 61.2 코딩에 영향을 주는 인지 과정 71.2.1 LTM과 프로그래밍 81.2.2 STM과 프로그래밍 81.2.3 작업 기억 공간과 프로그래밍 101.3 인지 과정들의 상호작용 101.3.1 인지 과정들이 어떻게 상호작용하는지에 대한 간단한 설명 101.3.2 프로그래밍 업무와 관련한 인지 과정 11요약 13CHAPTER 2 신속한 코드 분석 142.1 코드를 신속하게 읽기 152.1.1 두뇌에서 무슨 일이 일어나는가? 162.1.2 재현한 코드 다시 살펴보기 172.1.3 두 번째 실험 다시 살펴보기 192.1.4 생소한 코드를 읽는 것은 왜 어려운가? 192.2 기억의 크기 제한을 극복하기 202.2.1 단위로 묶는 것의 위력 202.2.2 전문가는 초보자보다 코드를 더 잘 기억한다 232.3 읽는 것보다 보는 것이 더 많다 252.3.1 영상 기억 공간 252.3.2 기억하는 대상이 중요한 것이 아니고 기억하는 방식이 중요하다 272.3.3 청킹 연습 33요약 35CHAPTER 3 프로그래밍 문법 빠르게 배우기 363.1 문법을 기억하기 위한 팁 373.1.1 중간에 끊어지는 것이 미치는 나쁜 영향 373.2 플래시카드 사용해 문법 배우기 383.2.1 언제 플래시카드를 사용해야 하는가 393.2.2 플래시카드의 확장 393.2.3 플래시카드 개수 줄이기 403.3 어떻게 하면 잊어버리지 않을 수 있을까? 403.3.1 기억을 잃어버리는 이유 413.3.2 간격을 두고 반복하기 433.4 문법을 더 오랫동안 기억하기 443.4.1 정보를 기억하는 두 가지 형태 443.4.2 단지 보기만 해서는 안 된다 453.4.3 정보를 기억하는 것은 기억을 강화한다 463.4.4 능동적 사고를 통한 기억력 강화 47요약 50CHAPTER 4 복잡한 코드 읽는 방법 514.1 복잡한 코드를 이해하는 것이 왜 어려울까? 524.1.1 작업 기억 공간과 STM의 차이 534.1.2 프로그래밍과 관련한 인지 부하의 종류 534.2 인지 부하를 줄이기 위한 기법 554.2.1 리팩터링 554.2.2 생소한 언어 구성 요소를 다른 것으로 대치하기 574.2.3 플래시카드에 코드 동의어 추가 604.3 작업 기억 공간에 부하가 오면 사용할 수 있는 기억 보조 수단 614.3.1 의존 그래프 생성 614.3.2 상태표 사용 644.3.3 의존 그래프와 상태표의 혼용 66요약 68PART ｜｜ 코드에 대해 생각하기 CHAPTER 5 코드를 더 깊이 있게 이해하기 715.1 ‘변수 역할’ 프레임워크 725.1.1 변수는 각자 다른 일을 한다 725.1.2 11가지 역할 735.2 역할과 패러다임 765.2.1 역할의 이점 765.2.2 헝가리안 표기법 785.3 프로그램에 대해 깊이 있는 지식을 얻으려면 805.3.1 텍스트 지식 대 계획 지식 805.3.2 프로그램 이해의 여러 단계 815.4 텍스트를 읽는 것과 코드를 읽는 것은 유사하다 845.4.1 코드를 읽을 때 우리 뇌에서는 무슨 일이 일어나는가? 855.4.2 프랑스어를 배울 수 있다면 파이썬도 배울 수 있다 865.5 코드 읽기에 적용해볼 수 있는 텍스트 이해 전략 905.5.1 기존 지식의 활성화 915.5.2 모니터링 915.5.3 코드에서 중요한 라인을 결정하기 925.5.4 변수명의 의미를 추론하기 935.5.5 시각화 945.5.6 질문하기 965.5.7 코드 요약 96요약 97CHAPTER 6 코딩 문제 해결을 더 잘하려면 986.1 모델을 사용해서 코드에 대해 생각해보기 996.1.1 모델의 유익함 996.2 정신 모델 1026.2.1 정신 모델 자세히 살펴보기 1036.2.2 새로운 정신 모델 배우기 1046.2.3 코드에 대해 생각할 때 정신 모델을 효율적으로 사용하는 방법 1056.3 개념적 기계 1106.3.1 개념적 기계는 무엇인가? 1116.3.2 개념적 기계의 예 1116.3.3 개념적 기계의 층위 1136.4 개념적 기계와 언어 1146.4.1 개념적 기계의 확장 1146.4.2 여러 개념적 기계는 서로 충돌하는 정신 모델을 만들 수 있다 1156.5 개념적 기계와 스키마타 1176.5.1 왜 스키마타가 중요한가? 1176.5.2 개념적 기계는 의미론인가? 117요약 117CHAPTER 7 생각의 버그 1197.1 왜 두 번째 프로그래밍 언어가 첫 번째보다 쉬울까? 1207.1.1 기존 프로그래밍 지식을 활용할 가능성을 높이는 방법 1227.1.2 전이의 다른 형태 1237.1.3 이미 알고 있다는 것은 저주인가 축복인가? 1247.1.4 전이의 어려움 1257.2 오해: 생각의 버그 1277.2.1 개념 변화를 통한 오개념 디버깅 1287.2.2 오개념 제압하기 1297.2.3 프로그래밍 언어에 대한 오개념 1307.2.4 새로운 프로그래밍 언어를 배울 때 오개념 방지하기 1327.2.5 새로운 코드베이스에서의 오개념 진단 132요약 133PART ｜｜｜ 좋은 코드 작성하기 CHAPTER 8 명명을 잘하는 방법 1378.1 이름이 중요한 이유 1388.1.1 명명이 중요한 이유 1398.1.2 명명에 대한 다양한 관점 1408.1.3 초기 명명 관행은 지속적인 영향을 미친다 1428.2 명명의 인지적 측면 1448.2.1 형식이 있는 이름은 STM을 돕는다 1448.2.2 명확한 이름이 LTM에 도움이 된다 1458.2.3 변수 이름은 이해에 도움이 되는 다양한 유형의 정보를 포함할 수 있다 1468.2.4 이름의 품질 평가 시기 1478.3 어떤 종류의 이름이 더 이해하기 쉬운가? 1488.3.1 축약할 것인가, 하지 않을 것인가? 1488.3.2 스네이크 케이스냐, 캐멀 케이스냐? 1528.4 이름이 버그에 미치는 영향 1538.4.1 나쁜 이름을 가진 코드에 버그가 더 많다 1538.5 더 나은 이름을 선택하는 방법 1548.5.1 이름 틀 1548.5.2 더 나은 변수명에 대한 페이텔슨의 3단계 모델 157요약 158CHAPTER 9 나쁜 코드와 인지 부하를 방지하는 두 가지 프레임워크 1599.1 코드 스멜이 인지 부하를 초래하는 이유 1609.1.1 코드 스멜에 대한 간략한 소개 1609.1.2 코드 스멜이 인지 과정에 악영향을 미치는 방식 1639.2 나쁜 이름이 인지 부하에 미치는 영향 1659.2.1 언어적 안티패턴 1669.2.2 인지 부하 측정 1679.2.3 언어적 안티패턴 및 인지 부하 1709.2.4 언어적 안티패턴이 혼란을 일으키는 이유 171요약 172CHAPTER 10 복잡한 문제 해결을 더 잘하려면 17310.1 문제 해결이란 무엇인가? 17410.1.1 문제 해결 요소 17410.1.2 상태 공간 17410.2 프로그래밍 문제를 해결할 때 LTM의 역할은 무엇인가? 17510.2.1 문제 해결은 그 자체로 인지 과정인가? 17510.2.2 문제 해결을 위한 LTM 교육 방법 17710.2.3 문제 해결에 역할을 하는 두 가지 유형의 기억 17710.3 자동화: 암시적 기억 생성 18010.3.1 시간 경과에 따른 암시적 기억 18110.3.2 자동화를 통해 보다 신속하게 프로그램을 실행할 수 있는 이유 18410.3.3 암시적 기억 개선 18510.4 코드와 해설에서 배우기 18610.4.1 새로운 유형의 인지 부하: 본유적 부하 18710.4.2 개발 작업 시 풀이된 예제 활용하기 189요약 190PART ｜V 코딩에서의 협업 CHAPTER 11 코드를 작성하는 행위 19311.1 프로그래밍 중 이루어지는 다양한 활동 19411.1.1 검색 19411.1.2 이해 19511.1.3 전사 19511.1.4 증가 19511.1.5 탐구 19611.1.6 디버깅은 어떤가? 19711.2 프로그래머의 업무 중단 19711.2.1 프로그래밍 작업 시 워밍업 필요 19811.2.2 중단 후에는 어떻게 되는가? 19811.2.3 중단에 잘 대비하는 방법 19911.2.4 프로그래머를 방해할 때 20211.2.5 멀티태스킹에 대한 고찰 204요약 205CHAPTER 12 대규모 시스템의 설계와 개선 20612.1 코드베이스의 특성 조사 20712.1.1 인지적 차원 20712.1.2 코드베이스 개선을 위해 CDCB 사용 21712.1.3 설계 기동 및 트레이드오프 21812.2 차원 및 활동 21912.2.1 차원이 활동에 미치는 영향 21912.2.2 예상 활동에 대한 코드베이스 최적화 221요약 221CHAPTER 13 새로운 개발자 팀원의 적응 지원 22213.1 적응 지원의 문제 22313.2 전문가와 초보자의 차이 22413.2.1 초보자의 행동에 대한 심층적 이해 22513.2.2 개념을 구체적으로 보는 것과 추상적으로 보는 것의 차이 22913.3 적응 지원 개선 23113.3.1 작업은 하나의 프로그래밍 활동으로만 제한 23113.3.2 새 팀원의 기억 지원 23213.3.3 코드 함께 읽기 234요약 237마치며 238찾아보기 241

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채널예스 기사 (1개)

박찬성의 쉽게 읽는 IT트렌드

사이드 프로젝트를 통한 성장

2022년 07월 07일

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저자 소개 (2명)

저 : 펠리너 헤르만스 (Felienne Hermans)

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네덜란드 레이던 대학교(Universiteit Leiden)의 부교수로 프로그래밍 교육과 프로그래밍 언어를 연구한다. 암스테르담 자유 대학교(Vrije Universiteit Amsterdam)의 교사 아카데미에서 컴퓨터 과학의 교수학을 전문으로 하고 있으며, 로테르담에 있는 리쇰 크랄링언(Lyceum Kralingen) 고등학교에서도 학생들을 가르치고 있다. 초보 프로그래머를 위한 헤디(Hedy) 프로그래밍 언어의 창시자이며, 소프트웨어 관련 인기 팟캐스트인 ‘소프트웨어 엔지니어링 라디오(Soware Engineering Radio)’의 진행자이기도 하다. 네덜란드 레이던 대학교(Universiteit Leiden)의 부교수로 프로그래밍 교육과 프로그래밍 언어를 연구한다. 암스테르담 자유 대학교(Vrije Universiteit Amsterdam)의 교사 아카데미에서 컴퓨터 과학의 교수학을 전문으로 하고 있으며, 로테르담에 있는 리쇰 크랄링언(Lyceum Kralingen) 고등학교에서도 학생들을 가르치고 있다.
초보 프로그래머를 위한 헤디(Hedy) 프로그래밍 언어의 창시자이며, 소프트웨어 관련 인기 팟캐스트인 ‘소프트웨어 엔지니어링 라디오(Soware Engineering Radio)’의 진행자이기도 하다.

역 : 차건회

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현재 미국 로스앤젤레스에 있는 Shell Recharge Solutions에서 자바 백엔드 테크 리드로 일하고 있다. 자바, 스프링 부트, 메시지 큐, 일래스틱서치, 레디스 등 자바 백엔드의 전반적인 기술 스택 및 성능 향상에 관심이 있다. 옮긴 책으로는 『클라우드 네이티브 스프링 인 액션』(2024), 『좋은 코드, 나쁜 코드』, 『프로그래머의 뇌』(이상 제이펍, 2022), 『크리에이티브 프로그래머』(한빛미디어, 2023) 등이 있다. 현재 미국 로스앤젤레스에 있는 Shell Recharge Solutions에서 자바 백엔드 테크 리드로 일하고 있다. 자바, 스프링 부트, 메시지 큐, 일래스틱서치, 레디스 등 자바 백엔드의 전반적인 기술 스택 및 성능 향상에 관심이 있다. 옮긴 책으로는 『클라우드 네이티브 스프링 인 액션』(2024), 『좋은 코드, 나쁜 코드』, 『프로그래머의 뇌』(이상 제이펍, 2022), 『크리에이티브 프로그래머』(한빛미디어, 2023) 등이 있다.

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