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데이터 대학원 지원

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

by 글래빈🇺🇸 2023. 1. 7.

 

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.

 

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