미국 통계 석사 vs. 데이터 사이언스 석사 차이는 무엇인가요?

 

 

 

 

Q. 안녕하세요,

미국에서 석사 유학 후 취직을 목표로 통계(Statistics)와 데이터 사이언스(Data Science) 중 어느 프로그램을 선택해야 할지 고민 중입니다. 다음과 같은 질문들이 있습니다:

1. 데이터 사이언스 프로그램은 컴퓨터 과학(CS) 수업을 함께 들을 수 있는 장점이 있는 것 같은데, 통계 석사 프로그램에 입학한 후 CS를 독학하는 것으로 어느 정도 커버가 될지 궁금합니다.
2. 일반적인 취업 경향성이 다른지 궁금합니다. 예를 들어, 통계 프로그램은 박사 진학자가 많아 취업 시장에서의 경쟁력에 차이가 있을지 알고 싶습니다.
3. 데이터 사이언티스트로 일할 때 통계적 기초가 튼튼한 것이 얼마나 중요한지 궁금합니다.

 

 

1. 학위 이름보다는 각 프로그램의 커리큘럼을 꼼꼼히 살펴보시는 것이 중요합니다. 데이터 사이언스 프로그램은 컴퓨터 과학 수업을 들을 수 있는 장점이 있지만, 통계 석사 프로그램을 선택하더라도 독학이나 추가 과정을 통해 CS 능력을 충분히 키울 수 있습니다. 예를 들어, Coursera, edX, Udacity 등의 온라인 플랫폼에서 CS 관련 강의를 듣거나, 학교 내에서 제공하는 선택 과목을 활용할 수 있습니다. 중요한 것은 인터뷰 시에 무엇을 할 줄 아는지, 실무 능력을 증명할 수 있는지입니다.

2. 전통적인 통계 석사 프로그램(MS in Statistics)은 박사 진학을 위한 브릿지 프로그램 역할을 하는 경우가 많아서, 수학적/이론적 증명에 포커스를 두는 경우가 많습니다. 그러나 이러한 프로그램들이 인기가 점점 줄어들면서 Applied Statistics나 Statistical Practice와 같은 전공명으로 산업 현장에서 바로 적용할 수 있는 실무 중심의 프로그램들이 증가하고 있습니다. 또한, MS in Statistics 프로그램에서도 논문(thesis)과 캡스톤(capsone) 프로젝트 중 선택할 수 있는 옵션을 제공하여, 박사 진학 외에도 다양한 커리어를 준비할 수 있도록 하고 있습니다. 따라서, 통계 프로그램도 실무 적용에 중점을 둔 다양한 옵션이 존재하므로, 본인의 목표에 맞는 프로그램을 선택하는 것이 중요합니다.

3. 데이터 사이언티스트로 일할 때 통계적 기초를 튼튼히 다지는 것은 매우 중요합니다. 데이터 분석, 모델링, 실험 설계 등의 작업에서 통계적 이해가 필수적입니다. 다만, 데이터 사이언티스트의 직무 기술서는 회사마다, 프로젝트마다 다를 수 있습니다. 어떤 데이터 사이언티스트는 통계를 거의 사용하지 않고 주로 머신러닝 모델 개발에 집중할 수 있으며, 다른 데이터 사이언티스트는 매일같이 수학/통계 개념을 사용하여 데이터를 분석하고 인사이트를 도출할 수 있습니다. 따라서, 통계적 기초를 탄탄히 다지는 동시에, 다양한 도구와 기술을 익혀 다방면으로 적용할 수 있는 능력을 기르는 것이 좋습니다.

감사합니다.

이와 같은 내용이 도움이 되길 바랍니다.

좋은 하루 되세요.