Analytics 석사 프로그램과 Data Science 석사 프로그램 진학을 위해서 어떤 선수과목을 들어야 할까?

 

데이터 관련 석사 과정을 준비하는 분들이라면 “Analytics 석사와 Data Science 석사의 차이가 뭘까?”, “나는 어떤 과목을 준비해야 할까?”라는 고민을 한 번쯤 해보셨을 것입니다. 언뜻 비슷해 보이지만, 이 두 전공은 프로그램의 목적과 커리큘럼 구성이 다르며, 그에 따라 요구되는 선수과목 역시 달라집니다. 특히 Data Science 석사 프로그램은 또 다시 성격에 따라 컴퓨터공학 기반의 기술 중심 트랙과 수학·통계 이론 중심 트랙으로 나뉘는 경우가 많아, 본인의 진로와 현재 역량에 맞는 방향 설정이 무엇보다 중요합니다. 이 글에서는 데이터 석사 과정에 진학하기 위해 필요한 주요 선수과목들을 정리하고, 트랙에 따른 준비 과목의 차이를 구체적으로 살펴보겠습니다.

 

 

1. Analytics 석사: 실무 역량 중심의 커리큘럼

Analytics 석사 프로그램은 비즈니스 분석, 데이터 시각화, 전략 수립 등의 실무 적용 능력에 중점을 두는 경우가 많습니다. 이 때문에 상대적으로 수학이나 컴퓨터 과학의 이론보다는 실제 데이터를 활용한 의사결정 능력과 커뮤니케이션 역량이 강조되는 편입니다. 그렇다고 해서 기초적인 수학이나 통계 지식이 필요하지 않다는 뜻은 아닙니다. Analytics 석사에 입학하기 위해서는 적어도 미적분학, 선형대수학, 기초 통계학, 그리고 프로그래밍 언어 하나 정도는 다룰 수 있어야 합니다.

예를 들어, Calculus 1과 2는 데이터 모델링과 최적화 문제를 이해하는 데 필수적인 개념들을 다룹니다. Linear Algebra는 회귀분석, PCA, 신경망 등 머신러닝 알고리즘의 이론적 기반을 이루는 중요한 수학입니다. Principles of Statistics는 분포, 추정, 검정 등 통계의 기본 개념을 이해하는 데 필수적이며, 분석 결과의 신뢰성을 평가하고 해석하는 데에 꼭 필요합니다. 프로그래밍 언어로는 Python이나 R을 사용하는 능력이 요구되며, 데이터 처리, 시각화, 간단한 모델 구현을 할 수 있어야 과제 수행이나 실무형 수업을 따라갈 수 있습니다.

Analytics 프로그램은 실무에서 빠르게 활용할 수 있는 기술과 통찰력 중심으로 구성되어 있기 때문에, 이론보다는 실제 사례 기반 학습이 많고, 팀 프로젝트나 커뮤니케이션 훈련도 중요한 요소로 작용합니다. 따라서 기본적인 수학과 통계 배경만 갖춘다면 비전공자에게도 진입 장벽이 높지 않은 편입니다.

 

 

2. Data Science 석사

Data Science 석사는 Analytics보다 한층 더 이론적이고 기술적인 내용을 포함하는 경우가 많습니다. 기본적으로 Analytics 석사에서 요구하는 Calculus 1, 2, Linear Algebra, Statistics, Python/R 프로그래밍에 대한 선수지식은 그대로 요구되며, 여기에 추가로 다변수 함수와 편미분을 다루는 Calculus 3, 그리고 컴퓨터 과학의 기초 개념을 담고 있는 Introduction to Computer Science 등의 과목이 요구될 수 있습니다.

Data Science 프로그램은 통계, 컴퓨터 과학, 수학이라는 세 가지 축을 고르게 발전시켜야 하기 때문에, 다양한 기술을 포괄적으로 익힐 준비가 되어 있어야 합니다. 예를 들어, 어떤 프로그램은 Probability, Regression, Machine Learning, Deep Learning 등의 과목에서 수학적 유도 과정을 직접 수행하거나 수식 기반의 과제를 주기도 하고, 또 어떤 프로그램은 실제 대용량 데이터를 다루는 SQL, Spark, Hadoop 등의 도구를 실습 중심으로 익히게 하기도 합니다. 이처럼 Data Science는 “모델을 이해하고 직접 만들고 분석하는 것”까지 전 과정을 포함하므로, 보다 복합적인 선수과목 준비가 필요합니다.

 

 

3. 프로그램 성격에 따라 달라지는 추가 선수과목

많은 지원자들이 놓치기 쉬운 부분이 바로 이 지점입니다. 같은 Data Science 석사 프로그램이라 해도, 어떤 학교는 컴퓨터 공학적 요소에 더 무게를 두고, 또 어떤 학교는 수리통계학이나 이론 모델링에 초점을 맞추는 경향이 있다는 점입니다. 따라서 프로그램 커리큘럼과 교수진의 배경, 졸업생 진로 등을 살펴보고 자신의 성향에 맞는 트랙을 선택하는 것이 중요합니다.

만약 지원하고자 하는 프로그램이 Data Engineering이나 Computer Science 성격이 강한 경우라면, 자료구조(Data Structures), 알고리즘(Algorithms), 객체지향 프로그래밍(Object-Oriented Programming), 데이터베이스 설계(SQL 및 관계형 데이터베이스), 운영체제 및 네트워크 기초 등 전통적인 컴퓨터 과학 과목들에 대한 이해가 요구될 수 있습니다. 이러한 프로그램은 종종 Python뿐 아니라 Java, C++, 또는 Scala 등 범용 언어의 사용 경험도 중요하게 평가하며, 머신러닝과 딥러닝 프레임워크를 실제로 구현하고 최적화하는 과제들을 포함하곤 합니다.

반대로 수학/통계 중심의 Data Science 트랙에서는 수리통계(Mathematical Statistics), 확률론(Probability Theory), 실해석학(Real Analysis), 회귀분석과 다변량분석(Regression and Multivariate Analysis), 시계열(Time Series)과 베이지안 통계(Bayesian Inference) 등 이론 중심의 과목이 더 중요하게 여겨집니다. 이런 트랙은 모델의 수학적 정당성과 통계적 추론의 엄밀성에 더 높은 비중을 두기 때문에, 이론서의 수식 전개와 논문 수준의 모델 해석에 익숙해야 학업을 수월하게 진행할 수 있습니다.

 

데이터 석사 과정에 진학한다는 것은 단순히 학위 하나를 더 갖는 것이 아니라, 본인의 경력 방향을 결정짓는 중요한 선택이 될 수 있습니다. 전공 성격에 따라 요구되는 선수과목이 다르고, 그에 따라 준비 전략도 달라지기 때문에, 성급하게 원서를 쓰기보다는 스스로의 배경과 진로 목표를 정확히 파악하고, 커리큘럼을 면밀히 검토한 후 철저히 준비하는 것이 무엇보다 중요합니다. 특히 비전공자나 커리어 전환을 고민하는 분들은 기초부터 차근차근 쌓아가는 것이 부담스러울 수 있는데, 이런 경우에는 체계적인 방향 제시와 맞춤형 전략이 필요합니다.

➡️ Data KorLab에서는 미국 데이터 사이언스 관련 대학원 진학과 미국 데이터 직무 취업에 관심 있는 분들께 필요한 전반적인 사항들에 대해 현직자들이 컨설팅을 제공하고 있습니다. 지원자의 입장에서 함께 고민해드립니다. 감사합니다.

https://www.datakorlab.com/

Data KorLab