나의 데이터 사이언스 석사 과정
MSDS at University of Virginia
데이터 사이언스에 대한 사람들의 관심이 여전히 뜨겁다. 이 분야로 해외 유학/이직을 고려하는 사람들의 수도 점점 커져가는 것 같다. 요즘은 꼭 대학 학위가 아니더라도 데이터 사이언스 관련 스킬을 배울 수 있는 루트가 많다. 하지만 기존에 완전히 다른 분야의 일을 하던 사람이 온라인 강의나 오프라인 부트캠프를 듣고 직종 전환을 하기는 여전히 어렵다. 나를 포함한 그런 사람들에게는 1년짜리 석사학위 과정이 좋은 발판이 될 수 있을 거라고 생각한다. 그래서 오늘은 내가 오는 7월부터 공부하게 될 미국 데이터 사이언스 석사 프로그램을 살짝 소개한다.
개요
프로그램의 정식 명칭은 Master of Science in Data Science (MSDS) degree at the University of Virginia로, 11개월짜리 석사 과정이다. 규모는 매해 45 - 50명 정도다. 학문적 연구에 집중하기보다는 산업과 연계한 실전 프로젝트를 통한 커리어 개발을 목표로 하는 과정("A powerful preparation for and connection to industry-leading careers")이다. 따라서 논문은 쓰지 않아도 되고, Capstone project라고 불리는 산학연계 현실 프로젝트를 수행해야 한다.
커리큘럼
학기 구성은 3개 학기(Trimester)로 되어있고, 구체적인 수강 과목들은 이렇다:
1학기(Summer Term)
CS 5010: Programming and Systems for Data Science | Credits: 3
STAT 6021: Linear Models for Data Science | Credits: 3
2학기(Fall Term)
CS 5012: Foundations of Computer Science | Credits: 3
SYS 6018: Data Mining | Credits: 3
DS 6014: Bayesian Machine Learning | 3
DS 6001: Practice and Application of Data Science I Credits: 2
DS 6002: Ethics of Big Data | Credits: 2
DS 6011: Data Science Capstone Project Work I | Credits: 1
3학기(Spring Term)
SYS 6016: Machine Learning | Credits: 3
DS 6003: Practice and Application of Data Science II | Credits: 2
DS 6013: Data Science Capstone Project Work II | Credits: 1
Elective 1 (5000-level or higher, at least 3 credit hours)
Elective 2 (5000-level or higher, at least 3 credit hours)
대부분 필수 과목들이고, 마지막 학기에 2개만 원하는 선택과목을 수강할 수 있게 짜여있다.
커리어
데이터 사이언티스트들에 대한 수요가 높은 미국인만큼, 졸업생들의 취업 통계도 좋다. 다만, 대부분 entry 레벨로 취업한 배경 탓인지 연봉 수준이 생각보다 낮아 보인다(이건 학생들이 주로 취업하는 지역 물가 탓일 수도 있고, MBA 졸업생 평균 초봉이 상대적으로 너무 높아서 그럴 수도 있다).
출처: DSI at UVA2018년 졸업생들의 취업 시 직책:
Data Scientist
Senior Data Analyst
Data Engineer
Research Engineer
Data Science Developer
Data Science Engineer
Deep Learning Research Scientist
Bioinformatics Analyst
Analytics Associate
Analytics Consultant
Visiting Researcher
여기서 자세한 채용 통계 확인이 가능하다.
지원
여름 학기 입학만 가능하고, 지원 기간은 매해 10월 ~ 1월이다. 지원에 필요한 자세한 내용은 홈페이지에서 확인할 수 있다. 간략히는 연구계획서(Statement of Purpose), 학부 성적표, GMAT 또는 GRE, TOEFL(90점 이상) 또는 IELTS, 추천서 2장, 레쥬메 등이 필요하다. 더 중요한 건 선수과목인데, 학부에서 문과 전공을 한 경우라면 사이버 대학 등 기타 자원을 통해서 반드시 다음 4개 과목들을 수강해야 한다: 미적분(Single variable), 선형대수, 프로그래밍 기초, 통계학 개론.
학비 & 장학금
11개월간 총학비는 대략 $48,480이다. 원래 1년짜리 석사 프로그램은 장학금이 거의 없다. 지금은 따로 장학금이 없지만, 추후에는 생길 것 같은 분위기다. (University of Virginia 설립 이후 단일 기부금으로는 최대에 달하는 1억 2천만 달러(약 1천400억 원)를 올해 초 데이터 사이언스 학부 건립을 위한 자금으로 기부받았기 때문이다. 현재는 독립된 학부(School) 형태가 아니라 Institute로써 여러 학부들의 교수진들이 협업하면서 운영해 나가는 과도기 단계다. 이르면 올해부터 학부로 격상될 것이란 얘기가 있다. 미국 주요 대학의 첫 번째 데이터 사이언스 학부가 될 예정이고, 이때부터는 박사과정도 뽑을 계획이란다.)
오는 7월 1-2일에는 과정 시작 전 몸풀기용 bootcamp가 예정돼 있다. 이틀 동안 R과 Python 기초를 빠르게 주입하기 위한 커리큘럼이라고 들었다. 이후에 오리엔테이션이 있고, 정식 학기는 7월 8일에 시작한다. 나는 MBA와 MSDS를 복수학위로 2년 만에 이수해야 하기 때문에 얼마나 힘들게 살아야 할지 솔직히 가늠은 잘 가지 않는다. 아무튼 좋은 학교에서 좋은 두 개의 석사를 같이 할 기회를 받은 것도 축복이라 여기고 공부해야겠다. 그 과정에서 필히 짬을 내어 내 경험들을 브런치를 통해 계속 공유하도록 노력할 생각이다.
