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안녕하세요 비지트입니다.

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MIT 의 비즈니스 분석 과정은 풀 타임 1년 과정으로 프로젝트 베이스 강의 및 머신러닝과 인텐시브 수업으로 진행됩니다. 졸업 때까지 3학기 12과목이 진행되므로 석사 과정 전 상당히 많은 부분들이 준비되어야 합니다. 1-2명의 학생이 팀을 짜서 프로젝트를 하는 분석 캡스톤 프로젝트가 진행되는데요, 기본적인 컴퓨터 툴을 사전에 다룰 수 있어야 한다는 것을 알 수 있습니다.

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핵심 분석 툴로 R, Python, SQL and Julia 등은 본과 전에 다룰 수 있는 능력을 배양해야 합니다. MIT 의 가장 큰 특징 중의 하나가 바로 캡스톤 프로젝트의 결과에 따라서 22, 000달러 장학금 혜택을 가질 수 있다는 것인데요, 두 명의 학생이 팀이 되어 스폰서 기업과 프로젝트 진행 하는 방식이라서 만약 실력이나 능력이 준비가 되어 있지 않다면 팀 프로젝트에 큰 영향을 미치게 되겠죠.

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개인 수업 시간과 독립적인 학습을 결합한 블렌디드 러닝 방식을 기반으로 프로그램이 진행되며, 데이터 분석을 통해 전략을 추진하는 데 도움이 되는 숙련된 전문가를 위해 설계되었습니다. 따라서 후보자의 전문적인 직업 배경은 매우 중요한 입학 요소이며, 수업과 프로젝트가 문제가 없을 만큼의 준비가 상당히 중요함을 다시 한번 더 상기 시켜 드립니다.

https://www.youtube.com/watch?v=_sT0xYbQdvE&t=114s

<커리큘럼>

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Fall Semester

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15.071: Analytics Edge (12)

15.093/6.255/IDS.200: Optimization Methods (12)

15.095: Machine Learning Under a Modern Optimization Lens (12)

15.572: Analytics Lab (9)

15.681: From Analytics to Action (6)

15.003: Analytics Software Tools in R, Python, SQL and Julia (3)

+ Communications & Data Storytelling Seminar

+ Additional 12 units of approved electives (not required)

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January Independent Activities Period (IAP)

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15.089: Analytics Capstone Project (24 units

spanning IAP, Spring and Summer)

15.286: Communicating with Data (3)

15.003: Analytics Software Tools in R, Python,

SQL and Julia (3)

15.TBD: Ethics and Data Privacy (3)

+ Communications & Data Storytelling Seminar

+ Analytics Career Bootcamp

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Spring Semester

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15.089: Analytics Capstone Project (24 units spanning IAP, Spring and Summer):

Practical application of business analytics problems within a real company. Teams of 1-2 students, matched with company projects, visit companies to define project and scope.

Students must take a minimum of 27 units and a maximum of 48 units of approved electives

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Summer Semester

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15.089: Analytics Capstone Project (24 units spanning IAP, Spring and Summer):

Practical application of business analytics problems within a real company. Teams of 1-2 students, matched with company projects, visit companies to define project and scope

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<입학준비서류>

★대학교 혹은 대학원 성적표

★비디오 Questions 1,2

- 비디오 Questions 1

1분 동안 비즈니스 분석 혹은 데이터 사이언스에 대한 본인의 관심과 미래의 클래스메이트에 대한 상상력과 기대를 끊김없이 녹화

- 비디오 Question 2: 1분 동안 사전준비 후 1분간 답변, MIT 학풍과 지원자에 대한 분명한 어필링 할 수 있는 질문이 다수

★토플 혹은 아이엘츠: 토플 100점, 아이엘츠 7.0이상 (학교측에 직접 문의)

★우수한 GRE/GMAT 성적 : Verbal-160, Quantative-168, GMAT: 720

★이력서

★추천서 3부

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이력서 준비할 시 주의해야 할 사항

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★직장 혹은 비즈니스 기록 및 학업 기록이 포함된 1페이지 이력서(타임즈 뉴로만 10 글꼴 선호)

★교육 - 학위를 역순으로 수여된 기관을 나열하십시오. 유학 활동, 관련 상, 장학금, 전문성 에 대한 정보를 자유롭게 포함

★작업 경험 - 역순으로 나열하고 다음과 같습니다 : 회사 이름, 제목, 기술 세트 및 날짜를 보여 주는 결과 및 그에 따른 부가가치 등

★추가 정보 - 언어, 과외 활동 / 지역 사회 봉사 / 인증, 특허, 특수 기술 / 관심사 (적절한 경우)

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추천서 준비할 시 주의해야 할 사항

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학업 추천서는 지원자의 양적 데이터 과목 이수여부와, 학업 성취도 및 잠재력에 대해서 이야기를 해야 합니다. 직장상사 추천서는 지원자의 직무에 대한 전문적인 성취와 잠재력에 대해 확실하게 말할 수 있어야 합니다. (추천자 예: 상사 또는 관리자) 추천자는 온라인으로 추천서를 제출해야 합니다. 우편으로 추천을 받지 않습니다. 추천자는 짧은 답변 형식 혹은 구체적으로 의견을 개진할 수 있으며 두 페이지를 초과해서는 안 됩니다.

작년 입학 기준을 보면 60명 정원에 평균 경력이 15년입니다. 높은 학업 성적과 GRE 점수를 소지한 지원자들이며 컴퓨터 사이언스, 경제, 엔지니어링, 금융, 경영, 수학 등 데이터를 다룬 경력을 가졌거나 관련 전공자들이 지원한 것을 알 수 있습니다.

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【비지트는 IT 융합 박사과정 중인 4차 산업혁명 시대의 미래 생존 전략가이자 정보 통합학 마스터로 개인과 기업의 Globalisation에 힘쓰고 있습니다. ●4차 산업혁명 강연 ●대학(원) 진로진학 및 성인 커리어 컨설팅 ●빅픽처 창의성 훈련 ●기업 해외연수 및 영어연수 ●기업혁신 전략 및 국가 컨설팅을 하고 있는 종합 컨설팅 Firm입니다. 뉴욕과 런던 출신 비지트의 컨설팅과 함께하는 여러분은 특별한 5%입니다】

안녕하세요 비지트입니다.

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비지트에게 문의하시는 직장인분들의 첫 말씀은 보통 이렇습니다. "안녕하세요 직장인입니다. 커리어 전환을 위해서 해외 석/박사 과정을 고려하고 있습니다" 이후 자신의 경력, 목표 등을 말씀하시며, 자신에게 맞는 미국 등 해외나 한국 석/박사 과정에 대한 문의를 하시며 자신에게 맞는 석/박사과정을 추천해 주실 것을 요청하십니다. 이러한 물음에 비지트가 가장 먼저 하는 대답은 " 문의하신 분을 잘 모르기 때문에 섣불리 어떤 과정이 좋을 거 같다고 추천할 수가 없다"라는 것입니다.

​이럴 경우 대부분은 의아해하며 조금은 멈칫하십니다. 그렇게 말할 수밖에 없는 것은 이유는 비지트는 대학원 선정뿐만 아니라 커리어 로드맵을 설계할 때 무엇보다 그 당사자를 면밀히 진단하는데 온 힘을 쏟기 때문입니다. 자신을 면밀히 파악하지 않고서 자칫, 학교 네임밸류만을 본다든가, 경력을 무시한 과정을 선호하다든가, 미래 트렌드와 맞지 않는 목표를 설정한다든가 하는 오류를 범하는 경우가 있습니다.

내가 무엇을 가지고 있고 무엇을 좋아하며, 얼마큼의 열정으로 기꺼이 피와 땀을 쏟을 준비가 되어 있는지 등에 대한 점검과 그것이 미래 트렌드와 방향을 같이 하느냐에 대한 고민을 심도 있게 해야 합니다. 또한 경력을 최대한 살리면서 기업 환경의 변화에 적응할 수 있는 능력 배양이 가능한 곳을 찾는 것이 중요합니다. 무엇보다 빼놓을 수 없는 것은 바로 시기입니다. 직장을 그만두느냐 그만둔다면 언제 그만두느냐, 그만두지 않고 일과 병행할 수 있는 방법은 없는가 등 다각적인 측면에서 점검이 필요합니다.

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<비지트의 커리어 컨설팅과 함께 하는 직장인 등 성인 고객분들이 말하는 비지트 BEGT>

https://www.youtube.com/watch?v=-QMPSrbj_NU&t=238s

비지트는 어떤 고객이라 하더라도 그분들의 가능성에 대해 제한을 두지 않으려 노력합니다. 잠재력을 찾기 위한 노력을 멈추지 않습니다. 무모하리만큼 다양한 도전을 적극 권장합니다. 그러나, 시간만 버리게 되는 경우이거나 비용만 축날 경우이거나 혹은 고생만 하고 별 성과가 없을 거라는 확률이 데이터에 근거하여 90% 이상일 경우는 매우 단호히 멈출 것을 권유합니다. 하던 일을 멈추고 새롭게 무언가를 시작하는 건 매우 흥미롭고 신바람이 나는 일이지만, 그 이면에 무시무시한 또 다른 얼굴이 있음을 반드시 기억해야 합니다.

비지트는 오래전부터 미래 기업 환경에 비추어볼 때 MBA 과정 자체의 허점이 무엇이고 어떤 것이 변화되어야 하는지에 대한 포스팅을 많이 해 왔습니다. 그리고 앞으로의 기업 환경이 데이터를 기반으로 하는 환경으로 변모할 것이기에 그에 맞는 능력을 갖춰야 하는 로드맵을 설계해 준비해야 하고 그 브리지가 될 석/박사 과정 ( 예를 들어 데이터 분석 관련 과정들)을 선택해야 함을 강조해 왔습니다.

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비대면(언택트)이라는 뉴노멀(New Normal) 시대가 되면서 단 몇 달 만에 전 세계가 디지털 경험을 하며 디지털 트랜스 포메이션의 중요성을 체감하게 되었습니다. 코로나로 인해서 전 세계가 멈춘 듯 하나, 오히려 DT를 가속화하고 있습니다. 그로 인해 데이터 사이언티스트 (Data Scientist)에 대한 관심이 매우 높아지고 있습니다.

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데이터 사이언티스트로 가기 위한 길은 험난하기 짝이 없고 단기간에 이뤄 내기도 힘들 뿐만 아니라 열심히 한다고 해서 누구나 데이터 사이언티스트가 된다는 보장도 없습니다. 하지만, 분명한 건 하나 있습니다. 언택드 시대에는 데이터를 떠나서는 사업을 할 수 없는 환경이 될 것이고 그 어떤 분야에도 적용이 될 것이라는 것입니다.

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Post Corona에 가속화된 디지털 트랜스포메이션이 가져다 줄 세상을 상상해 보십시오. 그 세상에 설 수 있는 여러분들의 자리는 어디에 있을까요? 매우 민감하게 접근할 수 밖에 없습니다. 그러함에도 불구하고, 걱정스럽게도 데이터 사이언스가 마치 모든 미래를 보장해 줄 것처럼 생각하시는 분들도 있고 그런 프로모션을 진행하는 일부 업체들도 보이기도 합니다.

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다시 한번 말씀드리지만, 사전에 준비가 되어있지 않다면, 무모하게 도전을 해서는 안 됩니다. 가장 미래 커리어에서 나쁜 것이 똑같은 실수를 반복하는 것입니다. 시간이 없지만, 그럴 때 되돌아가는 것도 최선의 방안입니다. 특히 성인의 미래 커리어 빌드업은 정말 신중하게 접근해야 합니다. 시간은 결코 되돌릴 수가 없으니까요.

【비지트는 IT 융합 박사과정 중인 4차 산업혁명 시대의 미래 생존 전략가이자 정보 통합학의 마스터로 개인과 기업의 Globalisation에 힘쓰고 있습니다. ●4차 산업혁명 강연 ●대학(원) 진로진학 및 성인 커리어 컨설팅 ●빅픽처 창의성 훈련 ●기업 해외연수 및 영어연수 ●기업혁신 전략 및 국가 컨설팅을 하고 있는 종합 컨설팅 Firm입니다. 뉴욕과 런던 출신 비지트의 컨설팅과 함께하는 여러분은 특별한 5%입니다】

안녕하세요, 비지트입니다.

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서울대 데이터 사이어스 대학원은 비지트가 2019년 작년 상반기 부터 관심있게 봐 온 대학원입니다. 인공지능 대학원이냐 데이터 사이언스 대학원이냐 등의 기로에서 어떻게 대학원이 2020년 어떤 모습으로 설립이 될지 그 과정을 지켜보면서 여러가지 안타까움이 있기도 했었지요. 그래서인지 서울대 데이터 사이언스 대학원 입학에 대한 문의를 작년부터 지속적으로 받아왔습니다.

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학교 측에서 입학자에 대한 상세한 프로파일을 제공하지는 않습니다. 하지만, 비지트는 커리큘럼 및 매일경제 기사 데이터를 분석해 본 결과 여러 가지 추론할 수 있었는데요, 그 중에서 일부를 포스팅해보고자 합니다. 먼저 서울대 데이터 사이언스 홈페이지에 나온 석사과정 커리큘럼에 대해서 이야기를 나누어 보고자 합니다. (출처: 서울대 데이터 사이언스 대학원 홈페이지)

2) 연계 과목* - 연계 과목은 데이터 사이언스의 응용분야로 인정될 수 있는 타 전공, 타학과(부)의 학부/대학원 과정의 교과목을 의미한다. 연계 과목은 학생이 수강 전에 선정하여 교과과정 위원회의 심의를 거쳐 승인을 받은 후 수강할 수 있다.

3) 논문연구 과목 : 논문연구 과목의 경우, 석사과정은 최소 3학점, 최대 6학점까지, 박사과정은 최소 6학점, 최대 12학점까지 졸업 이수 학점에 포함된다.

4) 석사과정: 석사과정은 교과목 구성 중 “계산” 분야에서 최소 3 과목, “공통” 분야에서 데이터 사이언스 세미나 특강(1학점) 두 번 이상과 이 외의 최소 1과목, “분석” 및 “응용” 분야에서 최소 1 과목을 선택하여 수강해야 한다.

커리큘럼 분석 결과

커리큘럼상 적어도 대학에서 수학과 통계 분야에서 상당부문을 이수를 한 지원자들만이 선발될 가능성이 높지 않을까 판단됩니다. 실제로 해외 대학원의 경우 수학, 통계, 컴퓨터 공학 전공자이거나 아니면 최소 일정부문의 정량 데이터를 다뤄본 학과(경제, 경영 등) 출신들에게 패스웨이 과정을 통해서 대학 기초 수학 및 통계 분야를 수강 후 본 과정에 입학시키는 정책을 시행 중입니다. 물론 기본적인 프로그래밍 언어 이수도 필수이기도 합니다. 이러한 커리큘럼 분석을 통해서 순수한 인문학 전공자가 데이터 사이언스 분야에 아무런 준비 없이 지원한다는 것은 합격할 가능성이 거의 없다는 것을 알 수 있습니다.

합격자로 본 학생 선발 트렌드

서울대에서 공식적으로 합격생 프로파일을 공개하지 않기에, 매일경제에 나온 데이터를 가지고 이야기를 나누는 것이 맞을 듯 보입니다. 석사과정 40명 선발에 250여 명 이상 지원을 했고 국내 대학 출신뿐만 아니라 해외 대학 출신들도 상당수가 지원을 했다고 합니다. 또한, 국내 유수의 대기업에 재직 중인 회사원들이 회사의 지원을 받아서 입학을 했다는 점도 매우 중요한 데이터로 볼 수 있습니다.

1997년생부터 1977년생까지 연령대도 다양한데, 10명 중 8명(82.5%)이 20대였고 박사과정까지 염두에 둔 이들도 많았다. 출신 대학과 전공은 합격자들 간 중복이 거의 없을 만큼 각양각색이었다. 서울대 졸업예정자를 포함해 KAIST 연세대 한양대 서울교대 방송통신대 등 국내 대학 출신은 물론, 케임브리지 대학에서 화학공학 석사학위 소지자, UCL(University College London)을 졸업하고 런던정경대(LSE)에서 경영전략으로 석사를 받은 학생 등 외국 명문대 출신 우수 인재들도 합격했다. SK하이닉스와 네이버, KDB산업은행 등 대졸자들이 선망하는 직장인들과 외국계 인공지능(AI) 회사 컨설턴트, 해외 유수 대학 부속병원 데이터 사이언스 연구인턴 등 다양한 경력의 인재들이 입학증을 받았다.

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서울대 관계자는 "전 세계 100여 개 대학 출신들이 지원해 입학 담당자들이 깜짝 놀랐다. 데이터 사이언스 대학원의 설립 취지와 학습목표를 잘 이해하고 있는 우수한 인재들이어서, 교수들끼리 (석사 정원의 두 배인) 80명을 선발해도 되겠다는 이야기가 나올 정도였다"라고 말했다.

출처: 매일경제

특히, 매일경제에서 언급한 7명의 합격생들의 전공 혹은 업무는 다음과 같습니다.

1. 해외 대학 화학공학 석사(대학 수학과 통계 과목 이수했을 가능성이 높다고 추정)

2. 서울대 자유전공학부(심리학/통계학)

3. 서울대 물리학부와 통계학(변리사)

4. SK 하이닉스 데이터 담당자(대학 때 수학 및 통계 과목을 수강했을 가능성이 높다고 추정)

5. 영국 LSE(런던정경대) 경영 석사(대학 수학 및 통계학 수강 가능성 존재)

6. 네이버(데이터 관련 업무 수행 가능성)

7.KDB 산업은행(대학에서 수학 및 통계학 수강 가능성 존재)

출처: 매일경제

즉 비지트가 추정한 대로, 커리큘럼상 선발 대상 가능성이 높은 지원자는 대학 때 최소 수학과 통계는 기본으로 수강하고 정량적인 데이터를 실제로 다뤄본 경험(인턴 혹은 실제 회사 업무)이 있는 경우입니다. 순수 인문학이나 아니면 자연계열이라고 하더라도 수학, 통계 수업을 일정 기준으로 다루어 본 경험이 없을 경우 서울대 데이터 사이언스 대학원에 선발될 가능성은 매우 낮아 보입니다.

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실제로, 비지트가 상담해본 결과, 입학 지원 자격에 이러한 제한이 없다고 그냥 지원하시려는 분들이 제법 계셨는데, 그것은 별로 바람직해보지 않아 보입니다. 실제로, 데이터 사이언스 대학원은 기초가 없는 지원자들을 빌드업 해서 새롭게 만들어 가는 것이 아니라, 어느 정도 자격을 갖춘 지원자들을 2년간 가혹하게 트레이닝 해서 실전에 투입하기 위해 만든 과정으로 보입니다.

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그러기에 수학과 통계 과목을 대학에서 이수하지 않고 아무런 정량 데이터를 다뤄본 경험이 없으신 분들은 서울대 사이언스 대학원 도전이 상당히 쉽지 않아 보임을 이번 데이터 분석을 알 수가 있습니다.

【비지트는 IT 융합 박사과정 중인 4차 산업혁명 시대의 미래 생존 전략가이자 정보 통합학의 마스터로 개인과 기업의 Globalisation에 힘쓰고 있습니다. ●4차 산업혁명 강연 ●대학(원) 진로진학 및 성인 커리어 컨설팅 ●빅픽처 창의성 훈련 ●기업 해외연수 및 영어연수 ●기업혁신 전략 및 국가 컨설팅을 하고 있는 종합 컨설팅 Firm입니다. 뉴욕과 런던 출신 비지트의 컨설팅과 함께하는 여러분은 특별한 5%입니다】

안녕하세요, 비지트입니다.

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요즘 비지트는 비즈니스 분석, 데이터 분석 및 데이터 사이언스, 인공지능 학과에 대한 info session 개최와 여러 데이터를 분석해 포스팅하며 미래 생존에 대비 패러다임을 리딩하고 있습니다. 그런데, 얼마 전 포스트 코로나 시대 교육 토론회 내용을 보면서 암담함을 멈출 수가 없었습니다. 고교 학점제에서 수학을 하고 싶지 않은 학생들에게는 수학을 선택하지 말도록 해야 한다. 이 이야기를 듣는 순간 비지트는 뜨악하는 깊은 한숨만이 나오더군요. 거기다가 대입에 소득별 쿼터제를 도입하자? 이 내용을 보는 순간, 하..... 정말 교육 시스템이 아주 제대로 거꾸로 간다라는 판단이 들었습니다.

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모든 포커스가 대입에 맞춰져 있고 입시 위주로 고교 학점제를 따는 것이 중요하다는 패턴인데, 이런 방식으로 인재 양성하면 비즈니스 분석, 데이터 분석 및 데이터 사이언스, 인공지능 학과의 인재 양성은 영원히 요원해집니다. 비지트가 얼마 전 개최했던 미국의 11개 비즈니스 분석, 데이터 분석, 데이터 사이언스 학과들의 공통된 특징은 미적분은 기본에, 확률과 통계를 대학 수준에서 분명히 요구하더라는 점입니다. 즉 정량적인 데이터를 다루려면 수학은 기본 중에 기본으로 공부를 해야 하는 것이죠.

‘포스트 코로나 시대 고교 체계의 쟁점과 과제’를 주제로 발제한 이범 교육평론가는 ‘포용적 고교학점제’가 필요하다고 주장했다. 그는 이를 위한 첫 번째 조건으로 ‘필수 이수 단위’ 폐지를 들었다. 예를 들어 수학을 공부하고 싶지 않은 학생들에게는 그렇게 할 수 있는 기회를 열어줘야 한다는 것이다. 두 번째로는 이수과목이 복잡해지는 만큼 대입도 복잡해져야 한다는 고정관념에서 탈피해야 한다는 것, 인문계 패러다임에서 벗어나 개설 과목을 훨씬 다양화 해야 한다는 것 등을 조건으로 제시하고 온라인 학점취득도 적극적으로 인정해야 한다고 설명했다.

대입에 ‘소득별 쿼터제’를 도입할 것도 제안했다. 고교학점제의 전제조건인 내신 절대평가가 시행되면 상대평가로 인한 ‘균등 선발효과’가 붕괴돼 명문대 입학자 가운데 서울·강남·고소득층 비율이 더 높아질 우려가 있으므로 이를 보완하기 위해 ‘소득별 쿼터제’를 검토해 볼만하다는 것이다. 예를 들어 어느 대학의 경영학과에서 100명의 학생을 선발하는데 총 합격자의 1/2에 쿼터제를 적용할 경우, 소득 1·2분위에서 모집정원의 10%를 선발하고 3·4분위에서 10%, 5·6분위에서 10%, 7·8분위에서 10%를 선발한 뒤, 나머지 모집정원의 50%는 소득분위와 상관없이 기존 방식대로 선발한다는 것이다.

출처: 한국교육신문

그리고 양질의 일자리도 줄어드는 판국에, 소득별 쿼터제로 이른바 소득 중심으로 할당을 하여 대학만 입학을 시키겠다는 것인데, 인공지능 분야에 수학과 통계 그리고 전체적인 정보 융합 능력을 가진 인재를 스크리닝 하는 방법이나 양성하는 시스템적 접근보다는 대학 입학률에 초점을 맞춘 쿼터제로 입학 숫자 맞추기식, 실제 잠재력과 능력을 가진 학생들에게 얼마나 기회가 갈지 의문일 뿐만 아니라, 특히 학생들이 민감하게 작용하는 소득별 쿼터제 꼬리표를 단 대입으로 얼마나 그 고난을 이겨내고 능력을 발휘할지도 의문입니다.

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4차 산업혁명, 디지털 트랜스 포메이션에 코로나로 인해서 세계 대공황 보다 더한 고통을 모두가 안고 있는 것이 지금의 현실입니다. 이러한 시점에서 큰일을 해 낼 인재들을 찾고 육성하는 것은 국가가 해야 할 일 중의 가장 큰일입니다. 그런데 아직도 과거 패러다임의 대학 입학 숫자 맞추기 식의 안은, 앞으로 물밀듯이 몰려올 경제 구조나 기업의 변화를 인지하지 못하는 교육제도라는 생각밖에 들지 않습니다.

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무조건 해외 교육이 우수한 건 아니지만, 분명한 건 시대를 리딩 하는 교육제도를 제공하고 있다는 것은 확실합니다. 모든 학교가 평준화가 될 수가 없고 모든 학생들이 평준화가 될 수는 없습니다. 특히, 이렇게 힘든 상황이 지속될 경우는 하향 평준화보다 뛰어난 인재를 발굴 육성하는 방향으로 가야 지속될 위기를 극복해 나가는 힘을 키워내야 합니다.

해외 대학, 대학원은 이미 수학, 통계, 그리고 정량 데이터 분야의 능력을 갖춘 학생들을 대학이나 대학원 패스웨이에서 트레이닝 시킨 후 데이터 사이언스나 인공지능 전공으로 학생들을 선발하기 시작했습니다. 그러면 아무런 수학 능력이 없는 학생들이 이런 해외 대학이나 대학원에 진학이 가능할까요? 즉, 고교선택과목제라고 하더라도 수학은 반드시 필수로 들어가야 합니다.

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수학 말고 다른 걸 좋아하는 걸 하게 하겠다는 다양성에 무게를 두겠다는 의미 같지만, 사실은 수학은 앞으로 우리가 하루 세끼 밥을 먹듯이 먹어야 하는 주식입니다. 지금 현 교육 체계에서 수학을 하지 말라고 한다면, 선택하지 않을 학생들이 거의 대부분일 것입니다. 다른 잘하는 것이 있어서가 아니라 그냥 수학이 싫어서겠죠. 그런데, 수학을 정답 맞히기 식이 아니라, 삶에 연결되게 이해할 수 있도록 가르치면 어떻게 돌까요? 교육부가 고민해야 하는 것은 수학을 포기하게 하는 게 아니라, 수학을 재미있고 비주얼 하게 가르치는 방법에 대한 논의가 앞으로 더 현장에서 이루어져야 하고 제도적으로 서포트 해야 할 부분입니다.

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마지막으로 미국에서 인공지능 분야로 1등을 달리고 있는 카네기 멜론 대학의 통계와 데이터 사이언스 전공 학과 과목 소개 비디오를 링크합니다. 비지트의 학생도 올 2020 가을에 카네기 멜론에 입학을 앞두고 있습니다만, 머신러닝 분야가 인공지능 분야에서 핵심이고 그 부분은 수학과 통계라는 베이스를 강조합니다. 단순히 인공지능, 데이터 사이언스뿐만 아니라, 경제 등 응용 사회과학 분야도 이제 데이터 사이언스를 공부하려면 수학을 해야 한다는 메시지를 전달하고 있습니다. 이런데도 수학을 싫다고 수학을 포기하도록 지도하는 것이 포스트 코로나 시대의 진정한 교육자들의 모습인지 비지트는 다시 한번 생각해 보게 됩니다.

https://youtu.be/20zGekEK1DA

안녕하세요 비지트입니다.

비지트의 컨설팅과 함께 하는 고객만을 대상으로 하는 비지트의 특강은 오늘 오전에 진행되었습니다. 줌을 이용한 온라인 특강으로 진행되었은데요, 모두 적극적으로 참여해 주신 덕에 별 탈 없이 잘 마무리되었습니다. 해외 계셔서 시간이 맞지 않거나, 일정이 맞지 않아서 참여 못하신 분들이 의외로 많이 계셔서 준비하는 비지트 입장에서는 아쉬움이 있었는데요, 그래도 같이 동참해 주신 고객분들의 열정으로 좋은 시간을 보내게 되었습니다

4차 산업혁명 시대의 석유라고 하는 데이터(DATA)는 오늘 특강의 핵심 주제였는데요, 이 석유를 점유하여 석유는 다양한 형태로 변모를 하고 그것은 각 산업에 활용하고 적용되듯이, 데이터도 마찬가지로 그렇게 정제되고 다양한 형태로 변모를 해 비즈니스에 활용되어야 할 것입니다. 정제되지 않은 데이터는 데이터로서의 역할을 제대로 하지 못하기 때문입니다.

​오늘의 특강은 그러한 부분에 의문을 조금이라도 풀 수 있는 시간이 될 수 있독 강의를 준비하였습니다. 뉴노멀 시대에서의 디지털 트랜스포메이션, 데이터를 기반으로 하는 비즈니스 등 개인, 기업, 국가의 역할 등을 설명 하고 데이터 사이언스와 데이터 사이언티스트에 대한 구체적인 역할과 스킬, 그리고 진로에 대해서 최서연 대표와 전상훈 대표가 각각 강의를 진행하였습니다.

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코로나로 인해서 오프라인 미팅보다 온라인 미팅을 주로 하고 있지만, 이렇게 또 특강으로 온라인으로 뵈니 기분이 또 다르더군요. 많이 도움이 되었다는 피드백을 주셔서 비지트도 기뼜고, 감사의 말씀을 해 주셔서 비지트도 감사했네요 ~ ^^ 올 하반기에 다시 또 뵙기를 기대합니다.

【비지트는 IT 융합 박사과정 중인 4차 산업혁명 시대의 미래 생존 전략가이자 정보 통합학의 마스터로 개인과 기업의 Globalisation에 힘쓰고 있습니다. ●4차 산업혁명 강연 ●대학(원) 진로진학 및 성인 커리어 컨설팅 ●빅픽처 창의성 훈련 ●기업 해외연수 및 영어연수 ●기업혁신 전략 및 국가 컨설팅을 하고 있는 종합 컨설팅 Firm입니다. 뉴욕과 런던 출신 비지트의 컨설팅과 함께하는 여러분은 특별한 5%입니다】

안녕하세요. 비지트입니다.

​비지트의 전문 컨설팅 분야인 데이터 사이언스나 비즈니스 분석 석사과정에 대한 문의가 연이어져 코로나 19에도 불구하고 관심을 가시는 분들을 위한 설명회를 개최하고자 합니다. 비지트가 불안한 직장 생활과 직무 향상과 전환을 위해서 자주 선택되는 직장인들의 유학, 그분들을 비지트가 만나보면, 간혹 로드맵이 제대로 설계되어 있지 않거나 방향 설정이 잘 못 된 경우가 있어 안타까울 때가 있습니다.

​특히, 이과 전공이 아닌 문과 출신인 분들이 요즘 부상하는 비즈니스 분석이나 데이터 사이언스 분야에 진출하려는 분들이 늘고 있지만, 정작 준비 상황은 그리 매끄럽지 않은 경우도 있습니다. 상당한 고난도의 컴퓨터 언어 툴을 다루는 것은 물론, 전반적인 자신만의 커리어를 살린 로드맵을 세팅해서 가지 않으면 매우 어려운 상황에 직면할 수 있습니다. 그래서 이 분야의 현실과 언덕이 될 수 있는 미국 학교와 대학원 과정 소개, 그리고 비 전공자들이 접근할 수 있는 방법 등에 대해서 비지트가 조촐한 인포 세션을 열고자 합니다.

위에 언급된 학교들은 각각 특징을 가지고 있습니다. 여러분들은 여러분들이 가지고 있는 경력과, 성향, 목표로 과연 어느 학교, 어느 과정에 어울릴까요? 상담 고객분들 중에 자신의 현 상황이나 여러 가지 변수를 생각하지 않고 오로지 미래 가능성과 네임 밸류만 따지고 학교를 선정해서 진학하는 경우를 많이 봐왔는데요. 비지트는 이러한 분들이 정보가 전혀 없다는 공통점을 발견하고 이번에 설명회를 개최하기로 결정했습니다.

​6월20일 비지트 고객 대상으로 한 데이터 관련 미래전략 설명회에 이은 6월 27일 미국 데이터 사이언스/비즈니스 분석 설명회에서 자신의 미래 커리어에 대한 진지한 도전을 진행해 보시기 바랍니다. 직무 전환, 커리어 향상을 생각하시면서 해외 대학원 과정을 생각하신 직장인, 데이터 분야에 커리어 전환을 고민 해 보신 성인이라면 좋은 시간이 되실 겁니다.

【비지트는 IT 융합 박사과정 중인 4차 산업혁명 시대의 미래 생존 전략가이자 정보 통합학의 마스터로 개인과 기업의 Globalisation에 힘쓰고 있습니다. ●4차 산업혁명 강연 ●대학(원) 진로진학 및 성인 커리어 컨설팅 ●빅픽처 창의성 훈련 ●기업 해외연수 및 영어연수 ●기업혁신 전략 및 국가 컨설팅을 하고 있는 종합 컨설팅 Firm입니다. 뉴욕과 런던 출신 비지트의 컨설팅과 함께하는 여러분은 특별한 5%입니다】

안녕하세요, 비지트입니다.

​비지트가 오랫동안 관심 가져온 미국 동부의 Carnegie Mellon 대학은 AI 인공지능의 확산으로 요즘 많은 분들이 관심을 갖기 시작했습니다. 그럼에도 불구하고, 아직 이 학교에 대해서 잘 모르시는 분들이 많아서 오늘 카네기 멜론의 최고의 강점인 컴퓨터 사이언스 AI 과정에 대해서 설명을 드리고자 합니다.

Carnegie Mellon University는 펜실베이니아주 피츠버그에 위치한 사립대학교입니다. 1900년 철강왕으로 유명한 앤드류 카네기에 의해서 설립된 학교로 수업과정은 매우 타이트하지만 여러 전공이 융합되어서 다양한 분야의 데이터를 다룰 수 있는 이학제 시스템을 적극적으로 도입하여 학생들에게 다양한 분야를 접할 수 있도록 리딩하고 있습니다. 그래서 Computer Science 석사과정에는 여러 전공과 융합이 되어 있는 이학제 시스템이 도입돼 있는데 그 융합과정은 다음과 같습니다.

Computational Biology Department (컴퓨터 바이오 파트)

자동화 과학 석사 : 생물학적 실험

M.S. Automated Science 프로그램은 최초의 프로그램으로 학생들이 과학을 위한 고도로 자동화된 시스템 개발에서 역할을 수행할 수 있도록 교육을 제공합니다. 로봇 실험실 장비의 원리 및 실습에 대한 교육, 생물학 및 의학에서 예측 모델을 구성하는 기본 전산 생물학적 방법, 주어진 목표를 달성하기 위해 자동 및 반복적으로 실험을 선택하기 위한 능동 기계 학습 및 AI 운용방식에 대한 교육을 제공합니다. 이 프로그램은 다양한 지원자 풀을 위해 설계되었으며 실험실 자동화 산업 분야에서 고급 계산 기술을 습득하려는 생물학 학사 학위를 가진 학생들에게 특히 유용할 것입니다. 박사 학위로 전환할 수 있는 석박사 통합과정도 존재합니다.

​Master of Science in Computational Biology (컴퓨터 바이오 MSC)

M.S. 전산 생물학 프로그램에서 석사 수준에서 세계 최고의 컴퓨터 생물학자를 양성하는 데 초점을 맞춥니다. 이 커리큘럼은 전산 생물학에 대한 폭넓은 교육을 제공하며 생물학, 컴퓨터 과학, 통계 및 기계 학습 (데이터 과학)을 기반으로 합니다(이학제 시스템). 이 프로그램은 정량 혹은 생명 과학 분야의 배경을 가진 학생들을 위해 설계되었습니다. 학생들은 종종 생명 과학, 산업 또는 학술 연구소에서 여름 연구 인턴십에 참여할 수 있습니다.

​Computer Science Department (5 학년 컴퓨터 과학 석사)

5 학년 컴퓨터 과학 석사는 카네기 멜론에서 컴퓨터 사이언스 학사 과정에 있는 학생들을 위한 직접 석사 프로그램입니다. 이 프로그램의 목표는 우리의 가장 밝은 학부생들에게 학부 경험을 넓힐 수 있는 석사과정 연구에 참여하도록 장려하는 것입니다.

​Master of Science in Computer Science (컴퓨터 사이언스 석사)

컴퓨터 과학 이학 석사 (MSCS) 프로그램은 학사 학위를 취득한 학생들에게 컴퓨터 과학에 대한 고급 학습을 통해 교육을 연장할 수 있는 기회를 제공합니다. 지원자는 기본 분석 기술과 수학, 프로그래밍 및 논리적 추론에 대한 강력한 적성을 보유해야 합니다. 컴퓨터 과학 학사 학위는 필요하지 않지만 일부 과학, 공학 또는 수학적 배경은 성공 배경으로 작용합니다.

Human-Computer Interaction Institute (인간-컴퓨터 상호 작용 마스터 과정)

인간-컴퓨터 상호 작용의 가속 마스터 프로그램은 CMU 학부 HCI 전공에게 졸업 후 2 학기 동안 인간-컴퓨터 상호 작용 석사를 완료할 수 있는 기회를 제공합니다. 합격 한 학생들은 졸업반 봄 학기에 MHCI 캡스톤에 합류하고 5 월에 학사 학위를 취득한 다음 여름에 대학원생이 되어 MHCI와 함께 캡스톤 프로젝트를 마칩니다. 가을 학기는 프로그램의 석사 부분에 대한 선택을 완료할 수 있습니다. 지원자는 3 가지 핵심 HCI 과정 (05-410 : 사용자 중심 연구 및 평가, 05-651 : Interaction Design Studio 및 05-430 : 프로그래밍 가능한 인터페이스 프로그래밍)을 선택하고 400 레벨 이상에서 선택 과목을 선택해야 합니다. 4학년이 되는 11 월 1 일까지 MHCI에 신청합니다.

​Master of Educational Technology and Applied Learning Science (METALS)

(교육 기술 및 응용 학습 과학 석사) 이 학제 간 프로그램은 학생들이 전통적 및 비 전통적 환경에서 학습할 수 있는 근거 기반 프로그램을 설계, 개발 및 평가하도록 훈련시킵니다. 졸업생은 교육 엔지니어, 커리큘럼 개발자, 학습 기술 정책 입안자 및 최고 학습 책임자뿐만 아니라 교육 기술의 디자이너, 개발자 및 평가자로서 기업, 대학 및 학교에서 주요 직책을 담당합니다.

​Master of Human-Computer Interaction (인간-컴퓨터 상호 작용의 마스터)

Carnegie Mellon의 MHCI (Master-Human-Computer Interaction) 프로그램은 인간-컴퓨터 상호 작용, 사용자 경험 디자인 및 사용자 중심 연구와 관련된 경력을 위해 전문가를 준비시키는 데 전념하는 세계 최초의 프로그램입니다. MHCI 프로그램은 서비스와 디자인 사고를 엄격한 HCI 커리큘럼에 통합하여 학생들이 인간과 기술의 상호 작용의 미래를 설계하고 지도할 수 있도록 준비시킵니다.

​Master of Science in Product Management (제품 관리 과학 석사)

이 12 개월 석사 프로그램은 대학의 Tepper School of Business와의 공동 노력으로, 학생들이 이 수요가 높은 영역에서 성공하는 데 필요한 기술 능력과 비즈니스 통찰력을 제공합니다. 필수 인턴십 및 캡 스톤 프로젝트는 학생들이 새로운 직업을 위해 준비된 산업으로 복귀하는 데 필요한 실질적인 기술을 제공합니다.

​그러면 여기서, 카네기 멜론의 컴퓨터 사이언스 AI 전공의 커리큘럼(학사)을 분석해 보기로 합니다. 이 과정은 현대사회에서 실제 문제를 해결하기 위해 기술을 사용하는 것에 관심을 갖는 문화를 만드는데 초점을 맞춥니다. 특히 이 과정은 21세기 AI를 주도할 수 있는 리더들을 양성하는데 최적화되어있는 커리큘럼을 만들어가고 있다고 이야기합니다. 카네기 멜론 AI 교육과정 학생들은 프로젝트 기반의 학습을 받게 되며 인공지능 기술 부문만을 공부하는 것이 아니라 앞으로 나타날 휴머노이드(인간+로봇)에 대한 윤리적인 이슈에 대한 비판적 사고능력과 자각의 기회를 가질 수 있는 과목을 개설했습니다. 특히 2020년에 개설한 AI를 위한 전략적 추론이라는 과목을 통해서 학생들은 AI가 실제 사회에 보편적으로 자리 잡을 때 발생할 여러 가지 이슈를 사전에 다루어 봄으로써 AI 기술 개발에 따른 위험관리 측면도 다루어 보는 기회를 가집니다. 카네기 멜론 AI 교육과정은 다음과 같습니다.

​출처: https://www.cs.cmu.edu/bs-in-artificial-intelligence/curriculum

학생들은 프로젝트 기반 수업을 통해서 도전적이고 창의적인 사업가 정신을 경험해보고 그것을 통해서 직면하게 될 여러 문제를 종합적으로 다룰 수가 있는 기회를 가질 수 있습니다. 특히 단순히 기술자로서 개발만 담당하는 것이 아니라 향후 창업을 통해 기업가 정신을 미리 경험해 봄으로써 기술을 시장에 접목시킬 수 있는 기술자와의 소통, 협업 및 통합을 강조하는 개발 환경이나 문화를 실질적으로 경험해보는데 커리큘럼 구성이 이루어져 있습니다.​

이러한 학부 때의 이학적인 커리큘럼에 맞추어서 대학원 과정은 더욱 컴퓨터 사이언스 순수 전공만이 아닌 다른 전공과 유기적으로 융합시켜서 실제적인 AI와 빅데이터를 접목하여 캡스톤 디자인을 진행해 보는데 커리큘럼 초점을 맞추고 있다고 파악이 됩니다.

M.S. in Computer Science

​원서 지원 마감일은 2020년 12월 초에 끝납니다. (작년 기준, 12월 2일)

컴퓨터 과학 석사 프로그램 신입생들은 가을 학기에 입학할 수 있으며 봄에는 입학할 수가 없습니다. 추천서 등의 지원 서류와 모든 지원 서류는 2020년 12월 초 최종 마감일까지 접수해야 합니다.

​신청 수수료 : 마감일 일 정오 (오후 12시)까지 신청서를 제출하고 필요한 비용을 지불하는 경우, 신청 비용은 한 프로그램의 경우 $ 75이고 각 추가 프로그램의 경우 $ 50입니다. 오후 12시 1 분 12 월 2 일 EST에 지원 비용은 한 프로그램의 경우 $ 125, 추가 프로그램의 경우 $ 75로 인상됩니다. 조기 신청 마감일은 조기 결정을 의미하지 않습니다. 12 월 12 일 정오 (오후 12시) 마감일까지 신청서를 계속 편집할 수 있습니다.

​입학 요구 사항

신청서와 함께 다음을 제출해야 합니다.

대학원 기록 시험 (GRE) 점수(GMAT은 받지 않는 것으로 나옵니다.)

TOEFL 100점 이상

각 대학교 및 / 또는 대학교의 가장 최근 성적 증명서.

PDF 형식의 이력서.

에세이- 진행하고 싶은 주요 연구 관심사, 관련 경험 및 목표를 설명하는 간결한 1 페이지 또는 2 페이지 에세이.

추천서 3 부. 최소한 2개는 교수 혹은 최근 고용주로부터 받아야 합니다.

결론적으로, 4차 산업혁명에서 코로나 19로 인해 글로벌적으로 나타나고 있는 큰 변화의 속도를 따라가기 위해서는 AI, 빅데이터를 이용할 수 있는 컴퓨터 언어를 비롯한 디지털 셋을 빌드업하여 학문적 경계를 허물고 미래 비즈니스에 접목시킬 수 있는 자유로운 소통 능력을 갖출 수 있는 창의적 뉴 칼라 인재를 양성해야 한다. 이러한 뉴 칼라 인재는 결정적인 순간에 자신의 모든 경험 데이터를 발휘하여 의사결정 능력을 배양하는 것이며 그러한 능력을 갖춘 인재를 선호하는 것이 카네기 멜론(CMU) 컴퓨터 사이언스 석사과정으로 비지트는 파악하고 있습니다. 여러분이 이러한 능력을 갖추고 있다면 과감히 카네기 멜론(CMU) 컴퓨터 사이언스 석사과정에 도전해 보시기 바랍니다.

【비지트는 IT 융합 박사과정 중인 4차 산업혁명 시대의 미래 생존 전략가이자 정보 통합학의 마스터로 개인과 기업의 Globalisation에 힘쓰고 있습니다. ●4차 산업혁명 강연 ●대학(원) 진로진학 및 성인 커리어 컨설팅 ●빅픽처 창의성 훈련 ●기업 해외연수 및 영어연수 ●기업혁신 전략 및 국가 컨설팅을 하고 있는 종합 컨설팅 Firm입니다. 뉴욕과 런던 출신 비지트의 컨설팅을 받는 여러분은 특별한 5%입니다】

안녕하세요. 비지트입니다.

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어제 비지트와 파트너십을 맺고 있는 인투의 매니저님과의 미팅을 통해서 포스트 코로나의 패러다임과 학교에 대해서 함께 의견을 나누는 시간을 가졌습니다. INTO 가 제공하고 있는 많은 PATHWAY 과정들을 통해서 진학할 수 있는 학교와 전공들 중에서 미래 생존 전략가인 비지트의 눈에 띈 과정을 발견하게 되어 오늘 소개하고자 합니다. 특히, 비전공자들에게도 문호가 열려있는 것이 매우 특이한 점입니다.

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과정은 미국이 앨라배마 주립대학 (University of Alabama)의 Data Science 전공의 석사 과정입니다. 관련 비전공자들이 이 석사 과정을 통하여 커리어 전환의 기회를 노려보고자 하나, 준비를 할 수 있는 방법이 적어서 포기하는 경우도 있습니다. 하지만 앨라배마는 석사 패스웨이 과정을 거쳐서 일정한 선수과목을 이수한 후 본 과정에 합류할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 대부분의 데이터 사이언스 과정은 비전공자들이 도전하기에는 사실상 불가능하기에, 이러한 준비 과정이 있다는 것은 상당히 매력적으로 다가갈 수 있습니다. 먼저 학교의 석사 과정 커리큘럼부터 살펴보도록 하겠습니다.

데이터 사이언스 커리큘럼

M.S. 데이터 사이언스 (MSDS) 요구 사항

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모든 MSDS 학생들은 졸업하기 위해 3.0 학점을 이수해야 합니다. 4 가지 필수 과정은 다음과 같습니다.

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CS 667 : 머신러닝

CS 510 : 데이터베이스 응용 프로그램 개발 또는 CS 610 : 데이터베이스 시스템

CS 685 : 데이터 사이언스 기초

CS 652 : 고급 알고리즘 및 응용

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선택 과목으로는 빅데이터 컴퓨팅, 데이터 마이닝, 자연어 처리, 딥 러닝, 데이터 시각화, 고성능 컴퓨팅 및 컴퓨터 보안. 과정 같은 전공선택과 비즈니스 인텔리전스, 정량 분석 ​​등의 비 CS 선택 과목이 포함됩니다. 더 나아가서, 비즈니스 분석, 생물 정보학, 생물학 통계 및 대학원 수준의 통계 분석 과정 등이 제공됩니다. 졸업을 요건을 갖추기 위해서는 다음 두 가지 플랜 중 하나를 정해야 합니다.

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플랜 I : 24 학점 과정 및 6 학점 논문 연구 (CS 699 : 석사 논문 연구). 24 개의 코스 학점 중 15 개 이상이 CS 대학원 과정이어야 합니다.

플랜 II : 30 학점의 코스 (강의 작업만 해당; 논문이 필요하지 않음). 그중 21 학점은 CS 대학원 과정이어야 합니다.

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대부분의 학생들은 Plan II 옵션을 선택합니다. 계획 I에는 중요한 연구 구성 요소가 포함되어 있으며 학생이 연구 프로젝트에서 교수진과 긴밀히 협력해야 합니다. 이 프로젝트는 프로그램 시작 단계부터 진행돼야 합니다.(비지트의 고객분들은 가급적 플랜 II로 이수하시길 권해 드립니다.

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제안된 학습 플랜

4 개의 핵심 과정과 6 개의 선택 과목이 필요합니다. 선택 과목은 모든 CS 대학원 과정을 선택할 수 있으며 그중 일부는 다음과 같은 과정 목록에서 필드별로 그룹화할 수 있습니다. 학위를 취득할 수 있는 500 개 수준의 코스는 3 개를 넘지 않아야 합니다. 특별 코스 (CS 697 : Directed Readings 또는 CS 598 : 실무 경험)의 최대 3 학점을 MSDS 학위에 반영할 수 있습니다. 자세한 커리큘럼은 다음 홈페이지에서 참고 바랍니다.

https://www.uab.edu/cas/computerscience/graduate-programs/masters-programs/msds/msds-requirements

​입학조건

학점: 3.0/4.0

영어시험 점수: TOEFL 점수 80 점 이상 (IBT) 또는 IELTS 전체 밴드 점수 6.5 점 이상.

TOEFL / IELTS 시험은 모국어가 영어이거나 미국 기관에서 학위를 취득한 학생들에게는 면제됩니다.

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모든 지원자가 이 프로그램에 지원하려면 다음 과정 또는 이와 동등한 과정이 필요합니다.

CS 103 : Python 컴퓨터 과학 소개 (컴퓨팅 / IT 분야에서 2 년 동안 일한 경험이 있는 지원자에게는 포기). Java, C / C ++, Basic 및 Pascal과 같은 3 세대 프로그래밍 언어를 사용하는 프로그래밍 입문 과정은 이 과정과 동등한 것으로 계산할 수 있습니다.

CS 203 : 객체 지향 프로그래밍

CS 303 : 알고리즘 및 데이터 구조

미적분학 (미분 및 적분)의 두 항에 해당하는 수학 배경도 필요합니다.

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CS 355/555 : 컴퓨터 과학의 확률과 통계도 필요하지만 학생이 입학 한 후에도 수강이 가능합니다.

500 레벨에서 수강할 수 있으며 MSDS 학위에 반영됩니다.

UAB 컴퓨터 사이언스 비전공자 Pathway 과정

UAB는 2019년부터 데이터 사이언스 과목을 포함한 컴퓨터 사이언스 비전공자를 위한 석사 패스웨이 과정을 론칭했는데요. 2020년부터는 아예 컴퓨터 사이언스, 사이버 보안과 데이터 사이언스를 분리해서 패스웨이 과정을 만들었습니다. 비지트가 많은 고객분들을 만나 뵈었을 때 CS 비전공자분들에게 특히 데이터 사이언스 전공에 도전 못하는 이유 중에 하나가 CS 과정은 공대 계열이므로 학부 선수과목 (prerequisites)이 굉장히 많습니다.

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그래서, 미국뿐만 아니라 해외의 여러 유수의 학교들이 비전공자들이 데이터 사이언스 과정에 입학하는 것을 거부했었는데요. 이번에 UAB의 비전공자를 위한 데이터 사이언스 패스웨이 과정은 3학기(12개월) 동안 대학원 입학에 필요한 prerequisites 이수하게 되는데, 비전공자가 지원할 수 있는 석사 패스웨이 프로그램은 해당 프로그램에서 3-4 학점을 이수할 수 있기 때문에, 패스웨이 후에는 26-27학점을 이수하여야 합니다. 사실상 ‘패스웨이 프로그램 + 석사 과정’으로 존재합니다. 패스웨이 입학조건은 다음과 같습니다.

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토플 65(IBT), IELTS 5.5

특수조건: 2학기 대학과정 수학 과목 이수(대수, 미적분 기초, 미적분 심화과정:대학 수준)-->2019년 패스웨이는 있었는데 이번 2020년 데이터 사이언스 과정에는 사라지고 대신 패스웨이에서 이수를 하게 하였군요, 굉장히 큰 메리트입니다.

컴퓨터 사이언스 관련 전공자를 위한 1-2학기 패스웨이 과정

학부에서 컴퓨터 사이언스나 관련 전공자로 학부성적 또는 영어점수가 부족한 학생들은 조건부로 1 ~ 2학기 패스웨이 과정을 수강하는데요. 이 패스웨이 과정에서 9-12학점을 취득해 석사 졸업 크리딧인 30학점에 더해집니다. 성공적으로 패스웨이 과정을 이수할 경우 패스웨이를 제외한 1년에서 1년 반 만에 졸업이 가능합니다.

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그런데, 학부에서 컴퓨터 사이언스나 관련 전공을 했다고 하더라도 바로 석사과정에 진학할 경우 미국 대학원 과정을 따라가기가 쉽지 않은 것이 비지트의 경험입니다. 그래서, 비지트는 해외 경험이 전혀 없는 전공자의 경우 설사 디렉트 어드미션을 받을 수 있다 하더라도 최소 한 학기 패스웨이 과정을 이수하도록 추천하고 있습니다. 그래야, 적응하는데 어려움이 적고, 시행착오를 줄일 수가 있습니다. 1학기 패스웨이 과정은 거의 디렉트 입학조건과 같기 때문에, 영어권 대학원 경험이 없으신 분들은 2학기 패스웨이 과정을 진행하는 편이 좋습니다.

결론적으로 4차 산업혁명, 디지털 트랜스 포메이션 이제 뉴노멀 시대에 데이터 사이언스 분야는 더욱 많은 인력을 사회에서 요구하게 될 것입니다. 하지만, 일반적인 데이터 툴만 다룰 수 있다고, 데이터 사이언티스트가 될 수는 없습니다. 얼마나 많은 고 퀄러티의 데이터를 컬렉션, 분석 및 시각화를 해왔는가 데이터 사이언티스트들의 미래를 좌우하게 될 것입니다. 이러한 고 퀄러티를 다룰 수 있는 비전공자들의 대 반란을 UAB 논 백그라운드 패스웨이 데이터 사이언스 과정으로 기대해 봅니다.

【비지트는 IT 융합 박사과정 중인 4차 산업혁명 시대의 미래 생존 전략가이자 정보 통합학의 마스터로 개인과 기업의 Globalisation에 힘쓰고 있습니다. ●4차 산업혁명 강연 ●대학(원) 진로진학 및 성인 커리어 컨설팅 ●빅픽처 창의성 훈련 ●기업 해외연수 및 영어연수 ●기업혁신 전략 및 국가 컨설팅을 하고 있는 종합 컨설팅 Firm입니다. 뉴욕과 런던 출신 비지트의 컨설팅과 함께하는 여러분은 특별한 5%입니다】