미국 데이터 석사 / 미국 대학원 석사 지원 준비하기: 추천서 (Letter of Recommendation)

추천서란 개념이 우리에게 많이 익숙하지 않고, 또 꾸준하게 연락을 하던 교수님들이 많이 없기 때문에 고민하는 사람들이 많다.

오늘은 어떻게 하면 좋은 추천서를 받을 수 있고, 어떤 부분에 집중해야 하는지 합격에 유리해지는지 살펴보도록 하자. 

 

 

추천서는 무엇인가?

추천서는 '나'에 대해서 잘 알고 있는 타인으로부터 내가 A라는 대학교의 B라는 프로그램을 공부하기에 적합한 사람이기 때문에, 적극 추천한다는 매우 formal하고, professional한 형식의 레터이다. 경력자가 다른 회사로 이직할 때 전 직장에서 함께 일했던 사람들에게 reference letter를 받는 것과 유사하다고 볼 수 있다. 결국, 대학원이든 회사든 같이 함께 하고 싶은 사람을 선발하는 것이다.

 

누구에게 몇 장을 받아야 하는가?

누구에게 받아야 할까? 기본은 일단 교수님이다. 단, 내가 졸업한 지 꽤 오랜 시간이 지난 경우, 나를 보다 잘 아는 직장 상사, 선생님, 멘토 등에게 요청할 수 있다. 특정 학교들은 굉장히 구체적인 추천서 자격요건을 요구하기도 한다. 아래 Columbia의 MS in Applied Analytics 추천서 자격요건을 보도록 하자.

 

You are required to submit at least one academic reference, unless you received a bachelor’s degree more than 5 years prior to the date of the application.

따라서, 앞서 언급한 것처럼 프로그램을 리스트업 해서 내가 지원하고자 하는 학교 리스트에서 각 프로그램들이 어떤 요구를 하는지 미리 파악할 필요가 있다. 그렇기 때문에, 더더욱 지원학교를 한정하여 프로그램에 지원 요건 (admission requirements)를 깊이 이해하고 있는 것이 중요하다. 까다로운 학교 위주로 정리해 놓고, 그 기준에 맞추어 준비하는 것이 좋겠다.

 

지원 학교 정보 한 눈에 스프레드시트로 정리하기

 

 

3명 말고 4명 컨택해서 준비하기

일반적으로 3장 정도를  기본으로 +/- 1장 정도를 요구하는 것이 대부분 학교의 룰이다. 그래서 보통 추천인 3명을 컨택하여 미리 부탁드려 놓는 것은 다 알고 있는 사실이다. 하지만, Just In Case를 위해서 보험 삼아 +1명을 더 마련해 놓는 것을 강력하게 추천한다. 사람 일은 모른다. 급하게 제출하려 하는데 막상 한 사람이 갑자기 연락이 안되게 되면 내 인생을 건 대학원 지원이 물거품이 될 수도 있다. 또는, 간혹가다가 교수/직장 상사에게 부탁을 드렸는데, 갑자기 last minute에 사이가 틀어지거나 어색해져서 제안을 번복하는 지원자의 경우를 본 적이 있다. (지원자가 많은 학교를 지원하다보니, 교수님이 추천서를 내는 것에 지치셨고 갑자기 연락을 받지 않고 잠수를 타신 경우였다.) 이런 만약의 사태를 대비해서 4번째 옵션을 준비해두는 것을 강력하게 추천한다. 메인 3명 중 한 명과 틀어지게 되면, 당황하지 않고 바로 4번째 옵션으로 move-on 할 수 있도록 말이다.

또는 업무 경력이 N년 이상 있는 경우, 무조건 3장 중 1장은 직장 상사로부터 추천서를 요구하는 경우도 있다.  따라서, 3장은 교수님 + 1장은 직장 상사 이런 조합을 통해서 적절하게 배합할 수 있는 flexibility를 발휘하는 것도 중요하기 때문이다.

결국의 좋은 추천서를 받기 위한 핵심은 그때그때 나에게 가장 최선의 스토리텔링을 해줄 수 있는 추천인을 미리 컨택해두고, 다양성과 유연성 있게 상황에 대처해 나갈 수 있도록 미리 준비하는 것이 중요하다고 할 수 있다.

 

 

 

추천서 제출 프로세스, 그리고 추천인 지정

많은 선배들이 보통 나를 잘 알고 나의 professional work에 대해서 자세하게 그리고 긍정적으로 적어줄 수 있는 사람, 나의 attitude를 긍정적으로 평가하는 사람, 내가 강조하고 싶은 SOP에서의 키워드, 누구나 다 알만한 기업 또는 대학 등에서 근무하는 사람 (recommender's reputation) 등을 강조를 많이 이야기한다. 맞는 이야기이다. 근데 쓴이는 조금 다른 관점을 가지고 있다. 쓴이는 참고로 학생일 때 추천서를 부탁해 보기도 했고, 반대로 추천서를 부탁 받아보기도 했다. 좋은 추천서를 받기 위해서는 추천서 프로세스가 어떻게 진행이 되는지, 그리고 어떤 사항들을 입학 사정관 (admission committee)들이 평가하는지를 파악하는 것이 가장 중요하다.

 

추천인 지정 프로세스 

우선, 지원자가 application을 채워 나가는 과정 중에 recommender 프로필을 입력하게 되어있다. 여러 application system이 있지만, 기본적으로 아래와 같이 추천인 프로필을 입력하도록 되어있다. 따라서, 미리미리 컨택 단계에서 그 사람의 영문 Full Name, email 주소 (여기서 이메일은 무조건 소속 회사/학교/조직의 work email 주소여야 한다. gmail 같은 개인 이메일은 사용할 수 없다.) 등의 contact information을 정확하게 확보해 두는 것이 중요하다.

 

 

 

이렇게 추천인 프로필을 입력하고 확인 버튼을 누르게 되면, 추천인 work email로 이메일이 하나 전송이 되고, 그 안에 추천서를 제출하는 링크를 받게 된다. 단, 지원자는 이 링크에 대한 접근 권한이 없다. 즉, 아래와 같은 이메일을 교수/직장 상사가 받게 되는 것이다.

 

 

 

각 학교/대학원 프로그램마다 다양한 학생 평가 기준을 가지고 있다. 하지만, 기본적으로 데이터 관련 프로그램이라고 한다면, 이 candidate 학생이 데이터 professional 또는 scholar로 성장하기 위해서 필요한 skill set과 talent들을 갖추고 있는지를 평가하는데 초점이 맞추어져 있다. 보통 데이터 석사 프로그램이라고 한다면, hard skill (수리적 능력, 프로그래밍 등)과 soft skill (커뮤니케이션, 스토리텔링, 책임감, passion, maturity 등)에 대해서 대답하는 survey questions이 있다.

또는, 추천인이 지원자와 함께 다이렉트로 professional work를 해 본 적이 있는 사람인 경우, 그 사람이 어느 정도 performance를 내는 직원/학생이었는지 구체적으로 물어보기도 한다.

- 지원자가 전체 조직 중에서 상위 몇 퍼센트 안에 드는 학생/직원이었는가?

- 앞으로의 데이터 전공을 진행하기 위해서 어느 정도의 포텐셜이 있다고 보는가?

- 아래 사진과 같은 skill sets 항목들을 5점 척도로 평가해달라. 등등

 

 

5-10개 정도 되는 항목을 평가 또는 questions에 대답을 마친 후, 추천인은 본인의 추천서를 첨부파일 형태로 첨부한 후, 제출을 완료하게 된다. 여기까지가 추천인이 추천서 링크를 받아서 추천서를 제출하는 일련의 프로세스이다.

 

 

전략적인 추천서 플래닝

위에 보여지는 스크린샷이 꼭 절대적인 기준은 아니다. 하나의 예시에 불과하다. 앞서 언급한듯이 학교마다 정말 다양한 candidacy 평가 기준을 가지고 있다. 보다시피, 추천인 123이 무조건 프로그래밍과, 수학/통계 지식을 강조해서 적는다고 절대 고득점을 받을 수 있는 구조가 아니다.

하나 팁을 이야기 하자면, 지원하는 프로그램에서 강조하는 키워드들이 있다. 그 키워들을 바탕으로 학생들을 평가하는 항목들을 유추해볼 수 있다. 예를 들어, 데이터 사이언스 석사라고 해서 절대 수학/통계, 프로그래밍만 강조하지 않는다. 지원자들의 maturity, integrity, potential, communication skill, interpersonal skill 등 다양한 영역도 종합적으로 평가한다.

따라서, 지원자는 체계적으로 여러 항목들에서 고르게 고득점을 받을 수 있는 추천서 전략을 짜야 한다. 특히, 교수님/직장 상사분들에게 추천서를 부탁드리면, 꼭 하시는 말씀들이 있다.

 

특별히 내가 강조해서 적어주었으면 하는 부분이나 영역이 있을까?

 

이런 이야기를 하시면, 지원자는 반드시 구체적으로 요구하는 내용이 있어야 한다고 생각한다.

 

가령, 지원자가 

- 추천인1은 프로그래밍 / analytical skills를

- 추천인2는 math / statistics knowledge를

- 추천인3은 attitude / interpersonal skill / communication skill

위주로 부탁드리고 싶다고 가정을 해보도록 하자.

 

Admission committee가 단순히 hard skill들만 반복적으로 강조해서 적은 지원자 vs. 전략적으로 여러 평가항목들을 고르게 강조한 지원자, 둘 중 누구에게 더 높은 점수를 줄까? 당연히 후자이다. 따라서, 지원자는 추천인123으로부터 강조 받고 싶은 영역들을 잘 분배하여, 추천인123에게 적극적으로 요구하는 것이 좋다고 생각한다. 

 

 

마무리하며

오늘은 미국 대학원 데이터 석사 지원에 필요한 항목들 중 추천서에 대해서 알아 보았다. 추천서를 받기 위한 전반적인 진행 프로세스, 그리고 전략적인 추천서 플래닝을 통해서 admission committee로부터 학생 평가를 좋게 받을 수 있도록 하는 방법 등에 대해서 알아 보았다. 혹시, 추천서와 관련해서 추가적인 질문이 있거나, 상담이 필요한 경우, 커피챗을 통해 쓴이에게 reach out 할 수 있다.