빅데이터/인공지능 대학원은 어떻게 골라?
나에게 맞는 대학원 고르기
빅데이터, 인공지능, 데이터 사이언스 관련 대학원이 점차 늘어나고 있다. 4차 산업혁명의 유행이 시작된 이후 많은 학교들이 관련 학과를 신설하고 기존의 전통적인 학과들에서도 연관되어 다양한 수업을 개설하고 있다. 이러한 시대적 상황과 맞물리다 보니 자연스럽게 빅데이터, 인공지능을 전공하고자 하는 학생들도 늘어나고 있다. 그리고 데이터 사이언스 분야의 학계에는 하나의 특이한 소문이 존재한다. 바로 단순히 학부를 졸업하는 것으로는 부족하며, 대학원에 진학해야 진짜 이 분야의 전공자로서 인정받을 수 있다는 것이다. (https://brunch.co.kr/@8d1b089f514b4d5/6)
빅데이터나 인공지능 어떤 대학원으로 진학하는 것이 좋을까?
이 때문에 대학원 진학과 관련해서 많은 사람들이 고민을 하곤 한다. 현재 대학교를 다니고 있는 학생뿐 아니라 직장을 다니고 있는 직장인, 커리어 전환을 노리는 사람까지 데이터 사이언스 관련 대학원 진학을 염두에 두는 사람들이 모두 공통적으로 가지고 있는 고민이라고 할 수 있다. 일반적으로 대학원을 진학하게 되면 최소 2년이라는 시간을 학업과 연구에 쏟아야 한다. 그리고 졸업을 하고 나서의 평판이나 커리어가 대학원마다 제각각으로 펼쳐지게 되니 대학원 진학을 고려하는 사람의 입장에서 이는 어찌 보면 당연히 들 수밖에 없는 고민이다.
다만, 어떤 대학원을 진학하는 것이 좋은가에 대해서는 명확한 해답이 없다. 대학원마다의 성격이 다 다르고 각 학과마다의 성격도 다 다르며, 개인이 이루고자 하는 목표 역시 다 다를 테니 정답이라는 것이 존재할 수 없다. 그래서 어떤 대학원을 가는 것이 좋을까에 대해 묻는다면 어쩔 수 없이 형식적인 대답밖에 해줄 수 없다. 다만, 데이터 사이언스라는 단어 하나로 통용되는 이 넓디넓은 분야 속 본인이 관심 있고 목표하고자 하는 분야가 어떤 것인지 정확히 이해하고 있는 사람에게는 어느 정도 가이드가 될 수 있는 대답을 하는 것도 마냥 불가능하지는 않다.
사회적 시선과 본인의 흥미/적성을 고려하여 대학원을 선택해 보세요.
진학을 위해 대학원을 고른다는 것은 크게 세 가지의 선택을 해야 함을 의미한다. 첫 번째로 어느 학교에 진학할 것인지를 골라야 하며, 두 번째로는 어느 학과로 진학을 할 것인지를 선택해야 한다. 마지막으로는 그 학교의 해당 전공 중 어떤 지도 교수를 선택하는지에 대한 결정을 내려야 한다. 이 세 가지를 모두 꼼꼼히 고려하다 보면 사실 이중 어느 것 하나 쉬운 선택이라고 볼 수 있는 것이 없다. 다만 대학원 진학뿐 아니라 인생에서 어떤 선택을 하든 본인의 흥미와 적성을 고려하는 것은 매우 중요한 일이다. 그리고 이는 본인의 진로를 결정하는 것에는 특히 더 중요할 수 있다.
하는 일의 성격에 따라 같은 데이터 사이언스 분야로 분류될지언정, 매우 공학적인 일을 할 수도 있고 때로는 분석에 초점을 맞출 수 있으며 때로는 비즈니스적인 내용에 초점을 맞추게 될 수도 있다. 각 업무마다 성격이 매우 상이하므로 본인의 흥미와 적성을 잘 알고 있는 것은 매우 중요하다. 그리고 대학원 진학을 고민할 때 한 가지 더 고민해야 하는 것은 바로 사회적 시선이다. 아무리 개인의 능력이 점차 강조되고 있을지언정 특정 학교의 특정 교수의 지도를 받은 것만으로 많은 이익을 누린 채로 사회생활을 시작할 수 있다. 그리고 여타의 다른 곳과 마찬가지로 학계 역시 이름값을 절대 무시할 수 없는 곳이다.
학교는 네임밸류가 높은 곳을 선택하는 것이 웬만하면 가장 좋습니다.
대학원 진학을 고려할 때 가장 먼저 선택하게 될 일은 바로 어떤 학교를 진학할지 선택하는 것이다. 일반적으로 학교 자체를 선택할 때는 사회적 시선을 고려하는 것이 가장 좋다. 조금 바꿔 말하면, 네임밸류가 높으며 높은 명성을 쌓고 있는 학교를 선택하는 것이 가장 좋다. 우리나라는 대학교의 서열이 명확하게 세워져 있는 편이다. 이는 대학원이라고 크게 다르지 않다. 물론 그 구체적인 체감은 다르게 느낄 수 있지만 대학원 역시 어떤 학교를 나오느냐에 따라 졸업을 했을 시 그 사람을 바라보는 평판에 매우 많은 차이가 올 수 있다. 같은 전공을 할 것이라면 굳이 네임밸류가 낮은 학교를 선택할 이유가 없다.
물론 이 경우에도 예외는 있다. 데이터 사이언스 분야 중에서도 특수한 분야에 대해 관심이 있는 경우 해당 분야를 다루는 교수가 특정 학교에는 없을 수 있다. 이런 경우에는 어쩔 수 없이 네임밸류를 다소 포기하더라도 본인과 분야가 맞는 교수가 있는 학교를 선택하는 것이 옳을 수 있다. 이러한 이유를 제외하고 가끔씩 더 좋은 네임밸류를 가진 학교를 진학할 수 있는 실력임에도 구태여 더 낮은 네임밸류의 학교를 선택하는 사람들이 있다. 그런 사람들의 대부분은 가려는 학교의 좋은 지도교수가 있음을 중요하게 생각한다. 하지만 절대 잊으면 안 되는 사실이 있다. 내가 모를 뿐 좋은 학교에는 분명 더 좋은 지도교수가 있을 가능성이 더 높다.
본인이 미래에 어떤 일을 하고 싶은지 상상하고 학과와 지도교수를 선택해 보세요.
가고 싶은 학교 선정이 마무리되었다면 다음 고민은 그 학교에서의 학과 선택과 지도교수 선택이다. 사실 학교 자체는 네임밸류가 높은 곳에 가는 게 좋다는 것이 일반적인 인식으로 깔려있기 때문에 대학원 진학에 대한 고민은 대부분 학과와 지도교수 선정에 대한 내용일 확률이 높다. 이 부분은 특히 정답이 더더욱 없는 영역이다. 그렇기에 학과와 지도교수 선정을 위해서는 본인의 관심사를 정확히 알아야 한다. 데이터를 통계적 관점에서 보고 싶은지, 공학적 관점에서 보고 싶은지, 인문사회학적 관점에서 보고 싶은지에 따라 학과 선정이 매우 달라질 수 있다. 그리고 그 안에서 더욱 세분화된 분야를 원한다면 이는 지도교수 레벨에서의 선택에 고려를 해볼 수 있다.
만약 본인이 하고 싶은 일이 뚜렷하지도 않고 어떤 세부 분야를 원하는지도 모른다면 이 세상의 그 누가와도 그 사람에게 적합한 대학원을 추천해줄 수 없다. 만약 본인의 관심사에 무지한 사람이라면, 할 수 있는 것은 단순히 취업 플랫폼에 올라오는 공고 중 자주 보이는 세부 모집 직무를 보고 각 지도교수의 연구실 홈페이지를 들어가 보는 것뿐이다. 인력 모집에 니즈가 높은 것으로 보이는 분야를 하나 선택하고 해당 분야의 지도교수 중 학생의 연구 실적과 취업 실적이 좋은 것으로 보이는 학과와 지도교수를 선택하는 것이 유일하게 합리적인 방안이라 볼 수 있다.
어느 곳을 가느냐 보다 더 중요한 것은 가서 어떤 생활을 하느냐입니다.
대학원을 진학하고 석사과정을 졸업한 사람의 입장에서 어느 대학원을 진학할지 고민하는 것은 충분히 공감이 가는 내용이다. 미래를 건설적으로 계획해가기 위해서 대학원 선택이 중요함은 분명한 사실이기 때문이다. 하지만 대학원 진학은 사실 개인의 의지만으로는 잘 이루어지지 않는 경우도 많다. 인기 학교의 인기 학과, 인기 교수가 좋은 것은 당연한 사실이며, 그곳에 합격할 수 있을지 아닐지는 단순히 의지와 선택을 넘어 더욱 다양한 요소가 영향을 미치기 때문이다. 여기에 더해 한 가지 안타까운 점은 많은 학생들이 대학원 진학 그 자체만을 목적으로 하는 경우가 많다는 점이다.
좋은 대학원을 가는 것은 분명 중요한 일이지만 사실 이보다 더 중요한 것은 그 대학원에 진학해서 내가 어떤 내용을 얼마나 열심히 공부하는지, 그리고 얼마나 좋은 성과를 잘 내는지이다. 대학원에서 빅데이터를 전공하며 같은 전공을 가진 사람임에도 빅데이터 분석에 너무도 무지한 사람을 많이 보았다. 대학원 생활을 하는 것 자체만으로 자기 계발을 한다고 느끼는 듯했다. 하지만 졸업을 하는 시점에 보면 같은 대학원을 졸업한 사람일지라도 개인마다 역량과 내공의 깊이가 매우 다름을 느낄 수 있다. 어떤 대학원을 진학하던 더 중요한 것은 그곳에 진학을 하고 나서의 노력임을 명심해야 한다.
※ 평소 빅데이터/인공지능에 궁금한 점이 있어 답변을 원하는 내용이 있다면 공유해주시면 감사하겠습니다.
