저는 25년도 전기 입학을 목표로 데이터 사이언스 관련 대학원 지원을 했어요.
이화여대, 성균관대, 연세대학교 이렇게 3군데에 지원했고
현재까지 3군데 모두 면접 후 2곳에서 최종 결과를 얻은 상황입니다.
기억이 희미해지기 전에 이후 지원하실 분들에게 도움이 될만한 정보를 남기고자 포스팅을 합니다 :)
[Index]
1. 개인 Background(상황 및 스펙)
"비전공자도 데이터사이언스 대학원 갈 수 있나요?"
2. 대학원 선정 기준
"직장인이 갈만한 데이터 사이언스 대학원은 어디?"
3. 대학원 지원 준비
"뭐부터 준비하면 되나요?"
1. 개인 Background(상황 및 스펙)
Q: "비전공자도 데이터사이언스 대학원 갈 수 있나요?"
우선 제 스펙을 간단히 말씀드리자면 아래와 같습니다.
- 학력: 서울 4년제 중위권 문과대학
- 학점: 4점 초반 (4.5 기준)
- 직장 및 직무: 이커머스 전략팀
- 총 경력: 4년차
직무상 데이터를 다루고는 있지만 전공은 데이터사이언스와는 거리가 있어요.
부트캠프나 공모전 등 경험을 문서로 입증할 수 있는 건 전무했고,
데이터 관련 지식/역량은 모두 실무에서 독학한 내용이 전부였습니다.
데이터 분석 관련 역량 수준을 간단히 말씀드리자면
- Tool 관련: 파이썬(중) 및 SQL (상)
- 이론 관련: 기초 통계 및 선형대수에 대한 대략적인 개념 정도
이론도 사실 업무하면서 그때그때 궁금한거 찾아보며 알았던 것들이 전부였는데
대학원 입시를 준비하면서 조금씩 공부해서 저정도 수준이 되었습니다...ㅎㅎ...
데이터사이언스 대학원을 통해 기대했던 부분은 크게 두 가지였어요.
첫째는, 당연하게도 데이터 관련 역량 강화입니다.
관련 학부도 아니고 공식적인 교육(부트 캠프 등)을 경험하지 않았기 때문에
데이터 분석 관련해서 문서로 입증할 수 있는 경험을 만들고 싶었고
더불어서 통계부터 머신러닝까지 데이터 분석의 전반을 정규 커리큘럼에 따라 배우고 싶었어요.
데이터사이언스 대학원(석사 기준)은 통계 이론부터 머신러닝 기초까지 배울 수 있는 커리큘럼들이 많기 때문에 제 니즈에 적합한 학과라고 생각했습니다.
둘째는, 학벌 때문입니다^^...
사회생활을 하며 애써 무시하려 해도 졸업 학교에 대해 위축되는 기분이 드는 건 어쩔 수 없더군요.
이미 지나온 경험을 지울 수는 없지만, 지금 할 수 있는 노력을 더해서 학벌에 조금 더 자신감을 가지고 싶었어요. (결론: 석사 타이틀이 가지고 싶었습니다) 대학원을 학벌 목적으로 가면 후회한다 등의 이야기를 많이 읽었기 때문에 고민도 많았지만 얻고 싶은 역량도 얻고 콤플렉스도 조금이나마 해소한다면 금상첨화아니겠습니까~한잔해~
여기까지가 상당히 솔직한....지원 동기이자 스펙이었구요
결론적으로 말씀드리고 싶은건 "이 정도 수준이면 갈 수 있다!" 입니다.
포기하지 맙시다 여러분!!
2. 대학원 선정 기준
Q: "직장인이 갈만한 데이터사이언스 대학원은 어디?"
대학원 선정 시 제 조건은 딱 하나, 2.5년제는 안간다!였습니다.
위에 말씀드린 수준의 지원 목적에 2.5년을 쓰기에는 적합하지 않다고 생각했어요.
그리고 되도록이면 직장과 병행할 수 있는 학교를 선택하되,
너무 가고 싶은 학교인데 병행이 어렵다면 포기할 수 있다 정도의 러프한 기준이 있었습니다.
지원을 결정한 대학원과 학과, 그리고 결정 이유는 간단히 표로 정리해봤어요.
| 학교 | 학과 | 커리큘럼 | 분류 | 지원 사유 |
| 성균관대 | 데이터사이언스융합 | 2년 | 일반 대학원 | 1. 직장인이 갈 수 있는 일반 대학원: 일반 대학원이 특수/전문 대학원에 비해 학습의 양과 질 측면에서 우수하다는 외부 인식이 있음 2. 공대의 특성이 매우 강함: 개인적으로 시야를 완전히 바꿔볼 기회라 생각함 3. 산학연계가 매우 잘 되어 있음: 향후 직무 전환도 고려할 수 있음 |
| 이화여대 | 데이터사이언스 | 2년 | 특수 대학원 | 1. 직장 병행 용이: 주말 및 주중 저녁 2. 관심 있는 연구 분야 교수님이 계심: 인과추론 영역에 관심이 컸는데, 관련 연구를 주로 하시는 교수님이 계셨음 3. 기초부터 닦을 수 있는 커리큘럼: 커리큘럼과 후기를 살펴봤을 때 미리 공부만 잘 되어 있다면 기초자도 따라갈 수 있는 커리큘럼이었음 |
| 연세대 | 정보대학원- 비즈니스 AI 빅데이터 분석 |
2년 | 전문 대학원 | 1. 실무 활용 가능한 연구가 많았음: 학생/교수님들의 연구 사례 중 실무에 적용할 수 있는 사례들이 많았음 2. 전문 대학원: 특수 대학원보다 학습의 양이나 질이 우수할 것으로 기대함(다만 주간 과정이라 직장 병행은 어려울지도) |
의도한 바는 아니었지만 일반, 전문, 특수 대학원을 모두 지원했네요.
처음 지원을 준비할 때는 이 구분이 그렇게 중요하지 않다고 여겼는데
'제공'되는 학습의 양과 질에 대한 일반적 시선으로 보면 차이가 꽤 크다고 하더라구요.
('제공'이라고 표현한건, 전 여전히 본인이 얼마나 더 시도하고 노력하느냐에 따라 다를 수 있다고 믿고 있긴해요...ㅎ)
연세대학교도 사실 현실적으로 어려울 수 있지만 합격을 한다면 직장을 그만두거나 프리랜서로 전환하는 것도 고려해볼 수 있지 않을까?하는 열린 마음으로 지원했었습니다. 기회를 하나라도 더 가져가면 좋으니까요
아무튼 게시물을 쓰는 현재
세 군데 모두 서류 합격 후 면접을 보았고
성대는 탈락(예비 번호 없음), 이대는 합격 결과까지 받은 상황입니다ㅎㅎ (연대는 아직)
3. 대학원 지원 준비
Q: "뭐부터 준비하면 되나요?"
저는 첫 지원을 하기 전까지 총 4개월 정도 준비한 것 같아요.
사실 준비 기간도 매우매우 짧은 편에 속하고...제 경험이 전부가 아닐테니
제가 준비+어필한 내용만 간단히 남기겠습니다!
- 영어 성적:TEPS
- 텝스 추천 이유
- 대학원에서 통용되는 어학 시험 중 스피킹 과목이 없음
- 시험이 자주 있고, 결과도 빨리 나옴 = 준비 기간 동안 여러번 시도 가능
- 몇 점?
- 토익 점수 환산 시 800 후반~900 초반 점수를 목표로 진행했습니다!
- 텝스 추천 이유
- 자격증: SQLD 자격증 (전...사실 에전에 따둔거라 이력에 쓴거고...)
- 시간적 여유가 있는 분들께 추천드리는 자격증은 빅분기입니다!
- 학습 수준 관련 질문들 대비하면서 빅분기 교재가 도움이 됐어요. 준비하시면 여러모로 편하실 것 같습니다
- 시간적 여유가 있는 분들께 추천드리는 자격증은 빅분기입니다!
- 데이터 분석 도구: 파이썬은 필수
- 면접 준비하면서 보니 파이썬 역량이 매우 중요하더군요?!
- 미리 준비하실 수 있다면 파이썬 기초 수준 + 간단하게 프로젝트 해보시는걸 추천드립니다.
- 관련 이론: 기초 통계 및 선형대수
- 학습 방법: K-MOOC을 활용해서 이 두 과목에 대한 대략적인 학습을 했습니다.
- 학습 기간: 약 한달 정도 되는 것 같아요. (집중적으로 공부한 기간 기준)
- 깊이있는 수준까지는 비전공자에게 무리였고...데이터사이언스에 쓰이는 개념 위주로 학습했습니다!