SOP (Statement of Purpose, 학업계획서) 에서 나의 Prerequisite (선수과목) 강조하기

 

최근 비전공자들의 지원 증가

 

대학원 진학 컨설팅을 진행하다 보면, 최근 비전공자 분들이 지원하시는 분들이 급증하고 있습니다. 비전공자 분들의 가능성이 전공자 분들보다 높다고 할 수는 없지만, 얼마나 어떻게 지원서를 준비하시는지에 따라서 충분한 가능성이 있음을 지난 수 년동안 목격하고 있습니다.

특히, 오랜 기간동안 Data 분야에 관심을 가지고 꾸준하게 필요한 기초 지식 (수학, 통계/ML, 프로그래밍 등)과 관련 경험을 발전시켜 왔다는 모습을 보여주시는 것이 가장 핵심이라고 말할 수 있겠습니다.

 

 

필요한 선수과목

 

프로그램마다 조금씩 차이가 있을 수 있겠지만, 기본적으로는 

Calculus I

Calculus II

Calculus III - Multivariate Calculus

Principle of Statistics

Linear Algebra (Matrix Algebra)

등이 Data Science 석사나 통계학 석사의 기본이라고 할 수 있겠습니다.

 

CS 석사나 CS가 좀 더 강조되는 프로그램의 경우, 여기에

Intro to CS 101 같은 기초 CS 과목들과

Data Structures & Algorithms

Objected-Oriented Prgoramming 등이 추가 될 수 있습니다.

 

다시 한 번 강조하지만, 자세한 선수과목 내용은 프로그램 별로 많이 상이하고 그 정도도 많이 다릅니다. 여기서 정도라 함은 반드시 ABC 학점이 나오는 정규 학점 수업 cousework로 들어야하는지, Cousera, EdX 등과 같은 MOOC certificates로도 인정이 되는지 여부라고 할 수 있겠습니다.

 

 

비전공자의 SOP에서 Prereq 강조하기

 

내 과거 경험에서 Data 관련 프로젝트에서 어떤 방법론 (methodology)과 툴을 사용했는지에 대해서 언급하시는 방식을 취할 수도 있겠지만, 많은 양의 지원서를 읽는 Admission Committee들에게 이는 잘 드러나지 않을 수 있다는 개인적인 경험입니다.

그래서 저는 비전공자 분들과 항상 컨설팅을 진행할 때, 한 문단 정도를 할애해서 나의 data를 공부하기 위해 필요한 foundation이 탄탄함을 주장하는 문단을 꼭 작성하라고 추천드리는 편입니다. 

예시로 문단을 한 번 적어 보았습니다:

... I am particularly interested in the program because of its strong emphasis on project-based data science learning, and I took calculus, linear algebra, statistics, and programming in Python has prepared me well for this type of program. My passion for these subjects began in high school, when I first encountered calculus and was amazed by the power and versatility of the mathematical tools it provided. This excitement only grew as I took more advanced math courses in college, including linear algebra and multivariate calculus. In addition to my strong foundation in mathematics, I have also developed a love for programming in Python, and have completed several projects that showcase my ability to use this language to solve complex problems. Currently, I am taking real analysis to strenghten my mathematical knowledge. Overall, I am confident that my background in math, statistics, and programming makes me a strong candidate for the program at XYZ University, and I am excited to contribute my skills and knowledge to the field of data science.

 

이 문단 이후 좀 더 구체적인 본인의 프로젝트나 과거 경험 사례에 대해서 서술하신다면, 전공자가 아니여도 기초 지식이 충분히 갖추어져 있음을 보다 명확하게 인지할 수 있을 것이라고 생각합니다.

문단의 순서도 일단 foundation에 대해서 먼저 언급하시고 나신 후에 -> 이런 기초 지식들을 활용한 프로젝트 경험으로 넘어가셔야 좀 더 설득력이 있다고 할 수 있겠습니다.

 

마무리하며

 

저도 비전공자로 시작했고, 처음 시작할 때에는 '하, 이걸 언제 다하지?', '내가 과연 이걸 다 이해할 수 있을까?', '전공자들을 이겨낼 수 있을까?' 이런 의구심을 품으면서 시작했던 것 같습니다. 그 때마다 누군가 이게 과연 되는 길인건지, 불가능한 일을 하고 있는 건 아닌지 많이 불안했었거든요. 그럴때마다 너무 먼 미래를 생각하기 보다는, 오늘 할 수 있는 있는 일, 해야만 하는 일, 하나하나에 집중하려고 노력했던 것 같습니다.

그동안 열심히 준비해 오신만큼, 자신감을 가지시고, 어떻게 하면 내가 쌓아온 경험들이 모자라는 부분은 잘 안보이게, 잘했던 부분은 더 돋보이게 할 수 있을지 좀만 더 고민해 보시면 분명 좋은 결과를 얻으실 수 있다고 생각합니다.

혹시 데이터 관련 대학원 진학에 대한 추가적인 궁금증이 있다면, 알려주세요. 여러분과 함께 고민해드리겠습니다. 감사합니다.

https://www.datakorlab.com/p/1-11

Graduate Consulting

 

 

 

 

 

 

 

 

#영어이력서 #영문이력서 #이력서 #Cover #coverletter #resume #레주메 #데이터분석 #데이터애널리스트 #미국데이터분석석사 #미국석사 #데이터과학자 #네트워킹이벤트 #GMAT #링크드인 #미국데이터분석 #데이터사이언스 #미국 #GRE #해외취업 #데이터사이언티스트 #미국현지취업 #데이터분석석사 #글래빈 #미국데이터사이언티스트 #글래빈미국 #글래빈미국데이터사이언티스트 #브라이언 #브라이언미국데이터사이언티스트 #스테이시미국데이터사이언티스트 #미국대학원 #해외취업마스터 #미국생활 #데이터사이언스석사 #미국유학생 #유학생 #미국데이터 #애널리틱스석사 #데이터석사 #미국데이터석사유학 #뉴욕직딩 #미국유학 #미국직장인 #미국취업 #미국현지취업 #prerequisites #선수과목 #미국대학원선수과목 #리트코드 #테크니컬인터뷰 #코딩인터뷰 #leetcode #커피챗 #대학원진학컨설팅 #데이터분석대학원 #데이터사이언스인터뷰 #데이터분석가인터뷰 #datascientistinterview #datascientisttechnicalinterview