미국 데이터 석사 대학원, 졸업 후 바로 대학원이 좋을까요? 아니면 졸업 후 실무경험을 쌓은 후 대학원을 가는게 좋을까요?

 

당장은 애널리스트를 꿈꾸고 있지만 추후 개발까지도 관심이 생긴다면 사이언티스트도 도전해볼 의향을 가지고 있습니다. 그래서 ‘졸업 > Analyst로 실무 경험 > (개발에도 관심이 생길 시) 대학원 > 사이언티스트’ 를 생각해보았는데 괜찮은 루트일지 아니면 졸업 후 바로 대학원을 가는 것이 더 좋은 루트일지 조언을 구하고 싶습니다

 

졸업을 앞둔 3-4학년 학생들이 가장 많이 물어보는 질문 중 하나이다.

쓴이는 '이게 더 좋다'라고 단정지을 순 없다고 생각한다. 본인이 뭘 하고 싶은지에 따라 루트가 달라지기 때문이다.

 

졸업 후 실무경험을 쌓다가 데이터 석사를 파트타임으로 진행하는 방법

요즘 같은 불확실성 시대에 직장을 잡았다가 다시 퇴사를 한 후 풀타임 석사를 하기에는 여간 부담스러운 일이 아니다. 이런 사람들을 위해서 온라인 파트타임 석사 프로그램이 존재한다. 실제로, 미국에 많은 사람들이 데이터 역량을 키우기 위해서 조지아텍에서 OMS in Analytics, OMS-CS 석사를 하고 있다.

상대적으로 flexible하게 수업을 들을 수 있고, 무엇보다 다른 온라인 데이터 석사 프로그램 전체 비용이 $20-30,000에 육박하지만, 조지아텍 석사는 $7-8,000이라는 압도적으로 저렴한 tuition이 가장 큰 이유이다. (이는 한 학기에 수업을 몇개씩 듣느냐에 따라서 차이가 많이 나기 때문에, 대략적인 정보임을 염두해두자). 그렇다고, 조지아텍이 네임밸류가 떨어지는 학교인가? 절대 아니다. 공대에서는 미국에서 탑티어를 다투는 학교이다.

https://pe.gatech.edu/degrees/analytics

Online Master of Science in Analytics - Degree Overview

https://omscs.gatech.edu/

Home | OMSCS | Georgia Institute of Technology | Atlanta, GA

 

Udacity를 이용해서 수업을 진행하고 있는데, 상대적으로 탄탄한 커리큘럼으로 다른 온라인 데이터 석사들보다도 호평이 많다. 한국에서는 온라인 학위에 대해서 부정적이고, 인정해 주지 않는 분위기가 많은데, 미국은 전혀 그런 차별은 없다. 아래 레딧 글을 참고해 보도록 하자.

https://www.reddit.com/r/cscareerquestions/comments/cctawu/is_georgia_techs_omscs_taken_seriously_by/

Is Georgia Tech's OMSCS taken seriously by recruiters and hiring managers?

 

풀타임 잡을 유지하면서, 석사 프로그램을 파트타임으로 한다는 것이 절대 쉬운 일은 아니지만, 이미 많은 사람들이 먼저 취업을 한 후, 향후 회사 내에서의 부서 이동 (데이터 부서로의) 을 노리거나, 이직 등을 노리기 위해 이런 석사를 많이 하고 있다.

 

 

졸업 후 바로 데이터 석사로 진학하는 방법

 

학부 졸업 후 업무 경험 없이 데이터 석사로 진학하는 경우, 1-2년 정도를 더 투자해서, 좀 더 본인이 원하는 분야의 일에 전문성을 쌓을 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 취업 시장에서 바로 내가 원하는 직무로 지원이 가능하다.

특히, 공부할 때 공부에만 집중할 수 있고, 업무에 다른 시간을 빼앗기지 않아도 된다는 점은 가장 큰 메리트이라고 할 수 있다. 또, 데이터를 더욱 더 공부하다보면 내가 좋아하고 잘 맞는 분야가 변하기도 하는데, 이 때 선택의 폭이 상대적으로 더 넓어질 수 있다. 예를 들어, 내가 데이터 쪽에서 data engineer쪽 업무, database나 pipeline 관련 업무가 좀 더 맘에 든다면, 인턴십이나 스킬셋을 data enginner에 맞춰 develop할 수 있는 여유가 있다. 반면, 실무에서 data역량을 키우려다 보면, 업무 프로젝트에서 주어진 일에 맞춰져서 내 호불호 와는 상관없이 스킬셋이 develop되는 (?) 경향이 있다.

단점이라면 job에서 요구하는 수준과 프로그램에서 가르쳐주는 내용에 괴리가 있는 편이고, 미국에서도 요즘 데이터 석사 프로그램이 가파르게 증가하고 있기 때문에, 경쟁이 점점 치열해지고 있다. 차별화를 위해서 본인의 노력으로 메꿔야 한다는 이야기이다. 따라서, 추가적으로 hands-on experience를 쌓기 위해서 TA, RA, 인턴십 등을 수행해야 할 필요가 있다.

예를 들어, 많은 분들이 가고 싶어하는 실리콘밸리의 빅테크 기업들 대부분은 최소 최소 2~3년 데이터 관련 업무 경험을 요구한다. 기본 분석 수준의 경험을 요구하는 것도 아니다. 채용 공고를 자세히 읽으면, 테라바이트/페타바이트 단위의 데이터베이스를 효율적으로 ETL(ExtractTransform Load)해본 경험을 요구한다. 아이러니하게도 석사 졸업생이 갈 수 있는 중소기업 중 그 수준의 데이터베이스를 구축한 곳이 매우 적다.

따라서, 졸업 후 바로 빅테크로 가는 경우는 극히 소수이고, 관련 경험을 상대적으로 작은 규모의 기업에서 2-3년 정도 쌓다가, 그 경험을 레버리지하여 빅테크 기업들로 옮기는 것이 좀 더 현실적이라고 할 수 있다. 쓴이의 지인 중에서도 Analytics 석사 졸업 후 미국의 e-commerce 가구 판매 회사에서 2-3년 정도 Data 분석을 하다가, 최근 페이스북 Data Scientist로 이직한 경우가 있다.

 

 

마무리하며

 

궁극적으로 방향 (데이터 직군으로의 취업) 이 같다면, 모로 가든 도로 가든, 갈 수만 있으면 된다.

그 과정에 타임라인이나 비용 등에 차이가 있을 수 있지만, 속도 보다는 방향이라는 말이 있지 않은가. 너무 빠르게 서두르지 않아도 된다.

오늘 보다 더 나은 내일을 위해서 항상 준비하고 공부하면서, 좋은 기회가 왔을 때 내가 그 기회를 잡을 수 있도록 대비하는 것이 더 중요하다고 말하면서 마무리 글을 마무리하고자 한다.