빅데이터 분석 관련 대학원 진학 질문

글쓴이
헬로데이터
등록일
2017-03-21 00:10
조회
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댓글
11건
현재 직장인 3년차입니다.
오래전부터 대학원 진학에 꿈이 있었던 터라 이곳에 들러 여러 정보를 얻었었는데 이번에 조언을 구하고자 합니다.

진학하고자 하는 분야는 빅데이터 분석 분야입니다. 데이터 분석 분야는 통계학적 지식을 많은 부분 필요로 하기에 석사 이상을 요구 하는 곳이 많은 것으로 알고 있습니다. 현재 하고 있는 업무는 데이터 처리 분야에 가까워서 원하는 분석 쪽에 역량을 키우고자 진학하려합니다.

간략한 스펙과 질문은 다음과 같습니다. 선배님들의 소중한 조언을 기다리겠습니다.

29 / 데이터 웨어하우스 분야 3년차
학부 3.42/4.5, 국내저널 1저자 1, 국내 학술논문 1저자 1, 2저자 2

1. 현 직장을 그만두고 대학원을 진학하는 것은 무리수가 크다고 보시는지요?

2. 데이터 분석 분야 석사 졸업 후 취업하신 선배님이 계시다면 석사 연구 경험이 많은 도움이 되셨는지요?

3. 해외 대학원도 고려중인데 어학 준비로 1년정도는 사전 준비가 필요팔 것 같습니다. 나이가 조금 걱정되는데 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.

감사합니다

  • zhfxmfpdls ()

    국내학술논문과 국내저널의 차이는 어떤 것으로 생각하고 적으신것인지요?
    일반적으로 국내논문은 논문지, 학회지로 구분하고.. 논문지는 KCI에 속하는 경우가 많으며.., 학회지는 그냥 기타논문지로 분류되는게 일반적입니다. 논문 계량시에 점수가 차이나는 편이구요.
    학회 발표논문은 성격이 조금 다릅니다. 경우에 따라 계량시에 발표논문은 아예 제외하는 경우도 있고, 점수가 들어가도 거의 의미없는 수준입니다.
    이런게 논문의 질과는 조금 다른 내용이긴 합니다만, 그렇다고 사실 국내논문 수준에서는 논문의 완성도를 꼼꼼히 보는일도 별로 없지요. 그래서 간편하게 계량 가능한 수치로 평가를 많이들 합니다.
    국내논문을 등재하는데는 그닥 난이도가 높지 않아서 보통 큰 의미를 두진 않습니다만,
    학부생 입장에서 KCI저널 한두개 1저자 있다는건 대학원 입학시에만큼은 가산요소가 되지요.
    그리고 학위는 가능할때 하면 좋긴 하다고 생각합니다. 시간이 늦으면 그마저도 하기 힘들어요.
    사실 석사는 2년이라 큰 부담없어요.
    지금 회사가 만족스럽고, 마음에 들고, 팀장도 좋은 편이고, 계속 다니고 싶은 회사이면 그냥 다니시고 대학원은 파트타임으로 다니세요. 석사 졸업해도 다시 그런 회사 간다는 보장은 없습니다.
    그런데 회사를 옮길거면 대학원 가시는것도 괜찮다 봅니다. 다만 풀타임으로 갈거면 시점이 지금이지, 더 늦으면 안될거 같습니다. 벌써 29이시네요. 현업 3년차면 학부 출신으로 현업의 감을 잡아가는 시기이고, 지금 시점에서 석사를 가시면 대졸 후 바로 석사 진학한 학생들보다 경쟁력이 있을거라 생각합니다. 산업계에 대한 이해도가 있는 상태에서 연구를 한다는건 큰 장점입니다.

  • 댓글의 댓글 헬로데이터 ()

    제가 논문에 대해서 애매하게 적은 것 같습니다. 국내 학술논문으로 적는 3편의 논문은 Short Paper로 학술대회 발표논문이 맞습니다. 의미없는 수준임을 알고 있으나 혹여 대학원 진학 시 가점이 있을까 해서 함께 기술해보았습니다. 국내저널은 주요 학회의 논문지가 맞습니다. 말씀해주신 조언 참고하여 논문지 부분을 가능하면 더 어필해보아야겠습니다.
     현 회사가 SI계 회사이다보니 개인의 희망직무보다는 웹 개발 등의 수요가 많은 쪽으로 집중되는 편이 있어서 충돌이 생기는 부분이 있고, 현 조직 내에 데이터분석 관련된 조직이 없습니다. 그렇다 보니 대학원에서 관련 연구 경험을 쌓고 이직할 생각이 크게 드는 것 같습니다. 현실성 있는 조언 정말 감사드리고, 참고하여 진로를 설계해보겠습니다. 감사합니다.

  • 댓글의 댓글 zhfxmfpdls ()

    데이터분석쪽 하실려면 SI업계를 뜨시는게 좋습니다.
    거긴 그냥 개발하는거 아닌가요. 데이터도 빅데이터쪽보다는 그냥 RDBMS 많이 쓰지 않나요?
    전문성을 키우시려면 SI에 오래 있는것은 비추입니다.
    만약에 개발자를 하시더라도, SI는 개발경험 쌓는 곳이지, 오래 다닐 곳은 아닙니다.
    석사를 하신 후, 대기업 데이터분석쪽 직무를 가시면 됩니다..

  • 돌아온백수 ()

    데이타 사이언티스트가 요즘 제일 뜨는 분야이기는 한데, 얼마나 갈지는 장담하기 어렵죠. 요즘 뜬다는 건, 많은 사람들이 이분야에 뛰어든다는 것이니까, 레드오션이라는 얘기죠.

    이미 직장경력도 있으신데, 학문적인 호기심이 아니라면, 온라인 강의로 certificate 를 받으시고, 그걸 이력서에 붙여서 이직을 시도 하시는게 어떨지요?

    잡 시장도 변화가 꽤 빠릅니다. 뜨거웠다가도 식을때는 별안간 식어버리거든요. 주식시장 격언중에 상투잡지 말라는 얘기가 꼭 나오듯이, 취업 시장도 그렇습니다.

    십년전만 해도, 투자은행에 트레이더로 취업하던가, 컨설턴트로 가는게 대유행이었는데, 지금은 아니잖아요.

  • 댓글의 댓글 헬로데이터 ()

    말씀해주신 부분에 대해 많은 공감합니다. 데이터 사이언티스트가 주목받은지는 조금 되었고 데이터 처리, 분석 분야와 더불어 인공지능이 대세인듯 주목을 받고 있는데, 이런 빠른 변화 속에서 직장을 접고 석사를 가겠다는 조금 모험인 느낌이라 조언을 구해보고자 했습니다.
    분석 분야로 직장도 직장이지만 학문적 호기심도 있어서 따로 공부는 하고 있지만 이에 대한 업무 경험이 없어서 이직은 할 수 있을까 라는 고민도 드네요.

  • 댓글의 댓글 헬로데이터 ()

    조언해주셔서 감사합니다!!

  • biostatW ()

    안녕하세요. 통계공부하다 늦은 나이에 해외 유학가는 학생입니다. 저의 생각을 말씀드리려고 댓글 남깁니다.

    우선 전망 부분은 위의 다른 분들 말씀처럼 향후에도 어떨지는 장담하기가 어렵긴 합니다. 하나 과거에 인기있던 직종과 직장들이 현재에도 매력적이듯, 데이터 사이언티스트 또한 마찬가지입니다. 앞으로 컴퓨팅 활용은 너무나도 당연한 일이 될 것이고 이에 수반해 데이터 사이언스는 수요가 더 늘 것이라고 봅니다.

    보통 데이터 사이언스라고 하면 빅데이터, 통계 등을 우선적으로 많이들 생각을 하고 말씀하십니다.

    하지만 통계학도로 data science에 대해 얄팍하게나마 말씀드릴 수 있는 부분은 데이터 사이언스 관련 지식을 "적용할 분야"에 대한 이해가 가장 중요합니다. finance라면 finance, medical이라면 medical, 거기에 따른 다양한 data management 방법들이 있고 거기서 데이터 사이언스를 적용하는 방향과 디테일이 달라집니다. 분야에 따라 방대한 데이터를 구조화하고 관리하고 처리하고 분석하는 과정이 달라지기 때문입니다. (system에 대한 이해)

    그리고 필요한 부분은 통계이론, 알고리즘, 프로그래밍 능력이며 여기에 수학 백그라운드가 전반적으로 다 들어갑니다.

    말씀드린 총 다섯가지 파트인
    1. 분야(코어) 2. 통계이론 3.알고리즘 4.프로그래밍 5.수학(백그라운드) 에서 어느 부분에 중심을 잡고 더 하느냐에 따라서 우리가 익히 알고있는 전산 전문가, 통계분석 전문가, 데이터 사이언티스트 등등...으로 나뉜다고 생각합니다.


    1. 현 직장을 그만두고 대학원을 진학하는 것은 무리수가 크다고 보시는지요?
    위기는 기회입니다. 현재의 직장을 그만두고 수입이 없어지는 위기가 있지만 대학원에서 조금 더 깊은 공부를 하고 학위를 받음으로 인해 더 열리는 가능성이 리턴입니다.

    2. 데이터 분석 분야 석사 졸업 후 취업하신 선배님이 계시다면 석사 연구 경험이 많은 도움이 되셨는지요?
    통계 학사 졸업을 하고도 재학 중 관련 분석/연구경험이 취업이 큰 도움이 되었습니다.

    3. 해외 대학원도 고려중인데 어학 준비로 1년정도는 사전 준비가 필요팔 것 같습니다. 나이가 조금 걱정되는데 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.
    올해 31살에 갑니다. 나이는 문제되지 않아요. 심지어 나이 마흔에도 가시는 분들도 계십니다.

  • 댓글의 댓글 궁금이 ()

    저는 데이터 사이언스에 관심이 많은 국내 거주자인데요....
    굉장히 도움이 되는 댓글이라...제 개인 카페에 글을 좀 퍼 가도록 하겠습니다. 출처는 당연히 남기구요....혹시 불편하시면 알려주세요...^^ 지우도록 하겠습니다.

  • 댓글의 댓글 biostatW ()

    편하신 대로 가져가셔도 됩니다. 다른 궁금한 점 있으면 댓글이나 글 남겨주세요. 저도 제 지식선에서나 주변 직장인 및 대학원생 친구들 경험 들은 것들 공유하겠습니다.

  • 댓글의 댓글 궁금이 ()

    감사합니다!! 좋은 하루 되세요!!!

  • 댓글의 댓글 biostatW ()

    취업(국내/해외)의 경우 개인차가 워낙 커서 쉽게 말씀드리지 못하겠네요. 다른 분들이 걱정하시는 부분은 인기 분야에 사람들이 몰려서 막상 공부하고 나왔을 때 쉽지 않을 것이다 걱정하시는 마음에 댓글 달아주신 것 같습니다.

    저도 분야는 조금 다르겠지만 유사한 필드에서 있기 때문에 비슷한 고민을 합니다. 더더군다나 공부를 하러 가서 끝나고 나서 현지에서 취업하고 정착할 생각이기에 중요한 부분이지요.

    기본적으로 취업 관련한 여건(job search 지원, 네트워킹 등)이 좋은 학교에 지원하는 것이 좋겠습니다. 지원할 학교를 알아보신다면 academical 한지 professional 한지 유념해서
     알아보세요. programming related stat analytic 분야는 학문적인
     능력과 real field application이 강하게 연관되어 있어 사실 academical/professional의 구분이 사실 모호합니다. 그래서 유학하는 이유와 관심분야를 잘 정리해서 각 학교별 program
     coordinator에게 연락해서 커리큘럼과 졸업생들의 커리어패스 등을 물어보는 것이 가장 정확하고 빠릅니다.

    대부분 국내 리턴을 생각할 땐 reputation이 좋은 학교를 지원하겠지만, 해외 현지에서 취업하는 것이 최우선 목표이고 소위 말하는 스펙을 만들어 지원하는 것이 힘들다 판단할 땐 알짜배기 프로그램에 지원하는 것이 전략적입니다. 즉 조금 덜 경쟁하고 조금 더 낮은 스펙에서도 현업 관점에서는 동등하거나 더 나은 학교에 합격할 수 있습니다.

    예를들어 어떤 학교의 보건학 프로그램은 QS rank라던가 그런 지표가 낮고 국내에서 일반인들의 인지도가 떨어지는 학교임에도 불구하고 실제로 field에서는 굉장히 평판이 좋고 경쟁력있는 프로그램이 있습니다. 재밌는 것은 그 학교의 biostat 프로그램은 마찬가지로 랭킹 지표에서 낮지만 그 학교의 보건학 프로그램과 연계된 특화분야에서 굉장히 높은 포지션을 차지합니다. 물론 그 프로그램도 입학하는데 치열한 경쟁을 거쳐야 하지만 상대적으로 경쟁률이 낮습니다. 

    그렇게 전략적으로 지원하기 위해서는 해당 학교의 프로그램 패컬티들의 research interest를 찾아보시는 것이 좋습니다. 자신의 관심사와 경력, 그리고 패컬티들의 research interest가 연관되어야 조금 더 어드미션 확률을 올릴 수 있습니다. 이런 것들이 찾기 어려우시다면 추천서를 부탁할 교수님들께 한번 어떤 학교들이 자신의 관심사와 연관되는지 어떤 학교들이 좋은지 한번 여쭤보는 것도 좋습니다. 혹은 같은 지원자들에게서 얻는 정보도 좋지만 한 학계 분야에서 오래 몸담은 분의 조언이 유용했었습니다.

    아무래도 지원하시면서 학부 성적이나 공인성적(토플, gre) 등에 신경쓰이실텐데 (다른 지원자들이 계속 토플 몇점, gre 몇점 이렇게 스펙을 올리는 정보들이 계속 들립니다) 사실상 엄청 높은 학교가 아닌 이상 (그런학교들도 마찬가지고) 대부분 스펙들은 "최소요구치"를 넘기게 되면 의미가 없습니다. 따라서 남들과는 다른 자신의 장점을 어필할 수 있는 연구경력, 직장경력, SOP, PS 등등이 충분하면 됩니다.

    모 사이트의 어드미션 결과 게시판 글을 쭉 보시면 지원하실 분야의 대략적인 조건들을 아시게 될겁니다. 거기서 보면 엄청나게 화려한 스펙임에도 지망 학교에서 떨어진 지원자가 있는 반면에 이 사람은 떨어질 것 같은데 좋은 학교에 붙는 경우가 상당히 있습니다. 따라서 유학에 뜻이 강하다면 남의 말에 흔들리지 말고 자신만의 스토리로 준비해 잘 준비하시면 좋은 결과 있으리라 생각합니다.

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