코딩 종류를 가장 쉽게 이해하는 방법

12분 만에 배우는 프로그래밍 언어지도. '혼잡스' 님 유튜브 소개

byMaven

Oct 14. 2026

본격적으로 코딩을 배우기 전에,

프로그래밍 언어의 종류부터 알아야 하는 이유

"오늘은 최근에 본 유튜브 영상 하나를 소개해 드릴까 합니다."

파이썬만 알면 될까?

데이터 분석을 공부하는 사람들에게도 추천하는 영상

데이터 분석이나 프로그래밍을 처음 공부하려는 분들이 가장 많이 하는 질문 중 하나가 있습니다.

"어떤 프로그래밍 언어부터 배워야 하나요?"

데이터 분석을 공부한다면 파이썬(Python)이나 SQL을 추천하는 경우가 많고,

웹 개발에 관심이 있다면 자바스크립트(JavaScript)를 추천하기도 합니다.

그런데 막상 공부를 시작하면 파이썬, 자바, C언어, HTML, SQL 등 생소한 이름이 계속 등장합니다. 무엇이 어떻게 다른지, 어떤 상황에서 사용하는지 알지 못하다 보니 코딩을 배우기도 전에 어렵게 느껴지는 경우가 많습니다.

이런 분들에게 추천하고 싶은 유튜브 영상을 하나 발견했습니다.

우리가 하루 동안 사용하는 스마트폰과 웹사이트, 배달 앱, 게임 등을 사례로 프로그래밍 언어 15가지의 역할을 설명하고, 마지막에는 AI 시대에 새롭게 주목받는 자연어까지 소개하는 영상입니다.

우리가 매일 사용하는 서비스에는 어떤 언어가 사용될까?

영상에서는 아침 7시 알람을 끄는 순간부터 밤 12시까지의 일상을 따라가며 프로그래밍 언어를 소개합니다. 복잡한 코드 대신 각 언어가 어떤 일을 담당하는지 일상적인 비유로 설명한다는 점이 인상적입니다.

① C언어와 C++ : 운영체제와 게임 등 높은 실행 성능이 필요한 영역

② 자바(Java), 코틀린(Kotlin), 스위프트(Swift) : 기업 시스템과 모바일 앱 개발

③ HTML, CSS, 자바스크립트(JavaScript) : 웹페이지의 구조와 디자인, 사용자와의 상호작용

④ 타입스크립트(TypeScript) : 자바스크립트의 오류를 미리 발견하고 대규모 프로그램을 안정적으로 관리

⑤ Go, PHP : 웹서비스의 서버와 백엔드 개발

⑥ SQL : 데이터베이스에 저장된 정보를 조회하고 관리

⑦ 파이썬(Python) : 데이터 분석, 업무 자동화, 인공지능 개발

⑧ C# : 게임과 다양한 애플리케이션 개발

⑨ 러스트(Rust) : 메모리 안전성과 실행 성능이 중요한 소프트웨어 개발

엄밀히 말하면 HTML과 CSS는 프로그래밍 언어가 아니라 각각 마크업 언어와 스타일시트 언어입니다. 또한 한 가지 서비스에 여러 언어가 함께 사용되기도 하므로, 위의 구분은 대표적인 활용 분야를 이해하기 위한 것입니다.

영상에서 흥미로운 부분은 이러한 언어들을 단순히 나열하는 데 그치지 않고, 왜 만들어졌고 어떤 문제를 해결하기 위해 발전했는지까지 설명한다는 점입니다. 각 언어가 가진 장점뿐 아니라 한계도 함께 이해할 수 있습니다.

특히 데이터 분석을 공부한다면 알아두면 좋은 것들

데이터 분석을 공부하는 분들에게도 이 영상이 도움이 될 것 같습니다.

데이터 분석 입문 과정에서는 대부분 파이썬과 SQL을 중심으로 학습합니다. 물론 두 언어는 데이터 분석에서 매우 중요합니다. 하지만 실제 업무에서는 이 두 언어만 사용하는 것이 아닙니다.

예를 들어 온라인 쇼핑몰의 고객 구매 데이터를 분석한다고 생각해 보겠습니다.

고객이 상품을 검색하고 구매하는 웹페이지에서는 HTML, CSS, 자바스크립트 등이 사용됩니다. 구매 기록은 데이터베이스에 저장되고, 분석가는 SQL을 사용해 필요한 데이터를 조회할 수 있습니다.

이후 파이썬으로 데이터를 가공하거나 통계 분석을 수행하고, 분석 결과를 대시보드로 시각화할 수도 있습니다.

즉, 데이터가 만들어지고 저장되고 분석되고 전달되는 과정에서 여러 기술이 연결됩니다.

물론 데이터 분석가가 이 모든 언어를 직접 다룰 필요는 없습니다.

다만 데이터가 어디서 발생하고 어떤 과정을 거쳐 분석에 활용되는지 이해하고 있다면, 개발자와 협업하거나 데이터 관련 문제를 해결할 때 훨씬 유리합니다. 특히 데이터 분석가를 준비하는 취업준비생이라면 개별 분석 도구를 배우는 것에서 한 걸음 더 나아가, 전체 데이터 처리 과정을 이해해 보는 것이 좋겠습니다.

AI가 코드를 작성하는 시대, 무엇을 공부해야 할까?

개인적으로 이 영상에서 가장 중요하게 생각하는 부분은 마지막에 등장합니다.

바로 자연어를 이용한 프로그래밍, 이른바 '바이브 코딩(Vibe Coding)'에 관한 이야기입니다.

과거에는 프로그램을 만들기 위해 개발자가 프로그래밍 언어를 직접 작성해야 했지만, 이제는 ChatGPT나 Claude 같은 생성형 AI에 만들고 싶은 프로그램을 자연어로 설명하고 코드를 생성하도록 요청할 수 있습니다. 프로그래밍 언어를 전혀 모르는 사람도 AI의 도움을 받아 프로그램 제작에 도전할 수 있게 된 것입니다.

그렇다면 앞으로

프로그래밍 언어를 공부할 필요가 없을까요?

저는 오히려 공부하는 방향이 달라져야 한다고 생각합니다.

과거에는 특정 언어의 문법을 정확하게 작성하는 능력이 중요했다면, 이제는 자신이 해결하려는 문제를 이해하고, 필요한 기술을 판단하며, AI가 작성한 결과물을 검증하는 능력이 더욱 중요해지고 있습니다.

특히 데이터 분석에서는 이러한 변화가 더 중요하게 느껴집니다.

AI가 파이썬 분석 코드를 작성할 수는 있지만, 어떤 데이터를 분석해야 하는지, 분석 방법이 적절한지, 결과를 어떻게 해석해야 하는지까지 무조건 신뢰할 수는 없습니다. SQL로 조회한 데이터가 정확한지, 결측값을 어떻게 처리했는지, 통계 분석의 전제조건을 충족했는지 등은 여전히 확인해야 할 문제입니다.

그래서 저는 데이터 분석 입문자들에게 코딩 문법을 무조건 외우기보다,

먼저 다음 세 가지를 이해하는 공부를 권하고 싶습니다.

① 어떤 문제를 해결하기 위해 코딩이 필요한가?

② 내가 활용하려는 언어나 기술은 어떤 역할을 하는가?

③ AI가 작성한 코드와 분석 결과를 어떻게 확인할 것인가?

프로그래밍 언어의 종류와 역할을 이해하는 것만으로도 AI에게 훨씬 구체적으로 요청할 수 있고,

문제가 발생했을 때 어디를 확인해야 하는지 판단하는 데 도움이 됩니다.

코딩 공부를 시작하기 전에 한 번쯤 보셨으면 합니다

이 영상 하나로 프로그래밍 언어를 배울 수는 없습니다. 하지만 코딩이라는 낯선 분야의 전체적인 구조를 이해하는 데는 좋은 출발점이 될 것 같습니다. 특히 코딩을 처음 시작하려는 취업준비생, 업무 자동화에 관심 있는 온라인 게임인, 파이썬과 SQL을 공부하는 예비 데이터 분석가에게 추천합니다.

코딩을 배우기 전에 모든 언어를 공부할 필요는 없습니다. 먼저 어떤 언어들이 존재하고, 각각 어떤 문제를 해결하기 위해 사용되는지 살펴보세요. 그러고 나면 내가 왜 파이썬을 공부해야 하는지, SQL이 왜 필요한지, AI를 활용해 어디까지 할 수 있는지도 조금 더 명확해질 것입니다.

프로그래밍을 잘하는 것과 프로그래밍을 이해하는 것은 반드시 같은 일이 아닙니다.

AI 시대에는 그 차이를 이해하는 것부터 시작해도 좋습니다.