Q&A - 데이터 사이언스 미국 석사, 미국 취업
약 2년간 브런치를 운영하면서 몇몇 분들로부터 이메일로 질문을 받곤 했었는데 질문이 겹치는 경우가 종종 있어서 그 질문들은 더 많은 사람들이 궁금할지도 모른다는 생각이 들었다. 그 공통된 질문들은 다음과 같다
1. GRE & TOEFL:
미국 대학원에 합격하려면 어느 정도의 점수가 필요한지?
2. 선행학습 (prerequisites):
학교별로 요구하는 과목이 다른지?
어디서 무엇을 들어야 하는지?
온라인 강의도 인정이 되는지?
선행학습이 없으면 어드미션을 받을 수 없는지?
3. 학교 선정 :
어떤 기준을 가지고 지원할 학교를 선정해야 하는지?
어떤 분야(컴퓨터 사이언스, 통계/수학, 경영학)에 강점이 있는 학교가 좋을지?
4. 미국 취업:
나이로 인한 불이익이 있는지?
연봉은 얼마나 받을지?
취업은 얼마나 어려운지?
1. GRE & TOEFL
나는 아이비리그나 유명한 사립대학은 처음부터 관심이 없었고 주립 대학만 타겟했었는데 (이유는 여기에)이런 학교 들은 학교에서 정한 최소점만 넘어도 무난한 거 같다. GRE는 아마 최소점을 정해놓은 경우가 거의 없을 텐데 나는 여기저기서 읽은 정보들과 주어진 시간 등을 고려해서 버벌 150, 퀀트 160, 라이팅 3.5 이상을 받는 것을 목표로 했고 거의 정확히 이만큼 받았다.
2. 선행학습 (prerequisites)
학교마다 요구하는 선행학습 과목은 다르지만 기초 통계학, 미적분, 프로그래밍 언어, 선형 대수 중 1~3개라고 볼 수 있다. 기본적으로 정규 대학교에서 해당 과목을 한 학기 이상 수강한 기록을 요구한다. 여기에 한국의 사이버 대학교와 방송통신대학교가 포함된다. 가끔 Coursera 같은 MOOC 강의를 듣고 받은 certificate을 인정하기도 하는데 학교 홈페이지에서 찾아보거나 직접 연락해서 물어보아야 한다.
선행 학습이 없다고 무조건 어드미션을 못 받는 것인지는 모르겠지만, 학교에서 선행학습 리스트를 만들어서 공지하는 것은 분명히 이유가 있을 것이다. 일단 어드미션부터 받으려고 하는 것보다 입학 뒤에 실제로 수업에 따라갈 수 있는 수준의 지식과 스킬을 쌓는 것이 중요하다.
내가 선행학습 기준을 맞추기 위해 수강한 과목은 이 포스팅의 '유학 준비부터 발을 디딘 이과의 세계' 단락에 나와있다.
3. 학교 선정
이 포스팅이 내가 세웠던 학교 선정 기준에 관해 썼던 글이다. 학교의 강점 자체도 중요하지만 본인이 석사를 통해서, 유학을 통해서 얻고자 하는 것이 무엇인지가 우선이고 그것을 채워줄 학교를 찾아야 한다.
4. 미국 취업
일단 미국에서는 기업이 채용 과정에서 후보자의 나이를 묻는 것이 불법이고, 내가 채용 과정을 경험했던 회사들에 한해서 말하면 전반적으로 후보자의 나이를 전혀 신경 쓰지 않는 분위기이다. 더 중요한 건 회사 입사 후 스스로 나이를 신경 쓰지 않고 얼마나 자신이 속한 그룹에서 어울릴 수 있는가 인 것 같다.
연봉은 glassdoor에서 검색해보는 것이 가장 정확하다. 도시별로 너무 다르기 때문에 '미국에서 데이터 사이언티스트로 일하면 얼마 받는지'에 대한 일반화가 어렵다. Glassdoor에서 원하는 도시를 설정하고 ‘junior data scientist’ 또는 ‘junior data analyst’라고 검색하면 알 수 있다. 연봉 상승 역시 glassdoor나 기타 연봉 검색 사이트를 이용하면 감을 잡을 수 있다.
데이터 사이언스가 아무리 전 세계적으로 핫한 분야라고 해도 어떤 기업도 데이터 쪽으로 업무 경험이 없던 나에게 제발 와달라고 하진 않았다. 신입의 경우 데이터 인력의 수요만큼 공급도 만만치 않기 때문이다. 내가 전공한 데이터 사이언스 말고도 컴퓨터 사이언스, 통계학, 산업 공학, 경영학, 기타 전공의 학사와 석박사들도 통계학, 코딩 배워서 데이터 사이언티스트의 문을 두드린다. 이전에 포스팅한 것처럼 인턴 포지션들 중 10%만 나에게 서류 통과 후 면접 또는 테스트 기회를 주었다. 구직자로 느낀 현실은 그다지 녹록지 않았다.
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