수학/통계/컴퓨터 관련 경험이 없는 경우, 어떻게 데이터 석사 준비해야 하나요?

 

 

데이터 석사 프로그램에서 요구하는 선수 과목 (Prerequisites)

 

보통 세 가지 조건을 요구하는데, 그것은 수학, 통계, 컴퓨터 공학(CS)의 기초 과목 이수입니다. 따라서, 각 분야별로 어떤 수업들을 구체적으로 지정해주는 학교들도 있고, 상황을 고려하여 유연하게 대응하는 학교들도 있습니다. 또한, MOOC(대규모 오픈 온라인 코스)에서 수강한 과목들을 인정해주는 곳도 있습니다. 정확한 내용은 프로그램마다 다르므로, 직접 해당 프로그램에 문의하는 것이 가장 정확합니다.
선수 과목 수강에 관한 자세한 정보는 이전 포스팅을 참조하시기 바랍니다.

 

https://uslife101.tistory.com/9?category=969489 

데이터 석사 선수과목 (Prerequisites) 수강, 어떻게 채워야 할까?

 

 

지원자분들의 프로필과 경험은 천차만별이므로, 정답이 없습니다. 수학 전공이시라면 통계, 컴퓨터 과학(CS) 수업을 별도로 이수하는 것이 맞으며, 통계 전공이시라면 수학, 컴퓨터 과학 수업을 별도로 들으시는 것이 좋습니다. 컴퓨터 과학 전공이시라면 수학, 통계 수업을 별도로 이수하시는 것이 적절합니다.

또한, 지원하고자 하는 도메인이나 산업 분야가 명확하시다면, 관련 과목(예: 의료 데이터 분석에 관심이 있다면 공중보건학, 연구/실험 설계, 역학 등)을 수강하시는 것이 도움이 됩니다.

아직 구체적인 도메인을 결정하지 않으셨어도 괜찮습니다. 이런 경우, 전반적인 경영학/비즈니스 수업을 추가적으로 수강하시는 것이 좋습니다. 데이터 과학은 결국 과학적 방법을 통해 의사 결정을 내리기 위한 학문이기 때문입니다.

가끔 수학, 통계, 컴퓨터 과학 경력이 없음에도 불구하고 합격하는 지원자분들이 계십니다. 완전히 다른 전공에서 오셨다면, 다른 접근 방식이 필요합니다. 따라서, 스토리텔링이나 자기소개서(SOP), 이력서의 표현이 각각 다를 수 밖에 없습니다. 이는 특히 개인적인 스토리텔링의 초점이 조금씩 다르기 때문입니다. 좀 더 자세한 내용은 상담 세션에서 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.

현재 무료 프리 컨설팅 (Pre-consulting) 세션을 진행하고 있습니다. 30분 동안 본인의 이전 경험과 미국 데이터 관련 대학원 진학 또는 미국 데이터 직무 취업/이직을 위해 어떤 부분을 얼마나 준비해 오셨는지 등에 대해 이야기를 나누게 되고, 앞으로의 방향성을 함께 고민하는 시간입니다. 이제 직접 미국 대학원과 현지 취업을 경험해 본 멘토들과 함께 대학원 진학과 미국 취업을 준비해 보세요.

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한 가지 강조하고 싶은 점은, 결국 데이터 사이언티스트가 되는 것은 여러 학문이 결합된 융합 학문이기 때문에, 지원자는 다양한 분야의 지식을 갖춘 하이브리드한 인재일 것입니다. 이는 반대로 말하면, 단순히 하나의 특정 전공에만 깊이 몰두한 사람은 그다지 매력적이지 않을 수도 있다는 의미도 됩니다. 다양한 경험과 지식을 고루 갖춘 사람을 더 선호한다는 것을 의미합니다.

 

 

 

 

 

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