왜냐하면

OOP도 그렇고 컴퓨터 구조를 추상화해서 내부를 안 까기위해서 발전한거라

고점을 더 높게 올라갈려면 컴퓨터 구조를 알아야하는데 오히려 컴퓨터 구조부터 알아가는건 아이러니하게 더 어려움 왜냐하면

컴퓨터 구조부터 쌓아올라간다는 건

말그대로 컴퓨터의 발전 역사를 다 알아야함

반대로 나같이 과학하고 오는 애들은 그냥 

'아, 이 개념 모델을 적용해서 현상을 파악하면되는구나' 하고 넘어감

그러니까 뉴턴 고전 역학 쓰다가 양자역학 들어가면 힐베르트 공간의 확률론적 세계관을 그냥 그렇다고 받아들여서 

그냥 그렇게 하는 이유=그냥 

이렇게 하고 넘어가서

오히려 컴퓨터 구조 깊게 파악해서 뭐 메모리는 어떻고 하면 사실상 프로그래밍을 만드는데 필요한 설계 구조까지 가는데 상당히 더딤

즉 사실 현대 프로그래밍은 저수준 안보게 추상화 한 후에, 고수준에서 어지간하면 처리할 수 있게 했는데 억지로 내부 들여볼수록 어려움

문제는 저수준쪽은 천재들의 영역이라 경쟁이 안되는데 고수준으로 유저 UI/UX이용한 무언가를 만드는건 시장성이 있기때문 

물론 저수준 언어를 하는 사람도 필요함

하지만 그건 프로그래밍의 뼈대고 대부분은 그걸 빌려쓰기때문에

최상위권 말곤 경쟁력이 없어서 더 그럼

오히려 캐시효율성, 시간 복잡성 계산하는것보다

그냥 돌아가기만 해도 만드는걸 배우는게 훨씬 더 시장성있음ㅋㅋ