비전공자로서 데이터 사이언스 석사 유학을 준비할 때 가장 많은 시간이 걸리는 것이 선수과목 이수가 아닐까합니다. 개인적으로는 어디서 선수과목을 들어야할지 고민도 많았는데요, 제가 이수한 학교와 과정에 대한 상세한 후기를 남깁니다. DS 석사 유학을 준비하는 분들께 도움이 되었으면 좋겠어요.
ALMI의 학부 전공
저는 데이터 사이언스와는 전혀 관련이 없는 학부를 졸업했어요. 주전공은 신문방송학이고 경영학을 복수전공했습니다. 신문방송학 전공과목 중 매체통계학과 같은 과목에서 통계를 배우기는 했찌만 깊이가 얕았어요. 그래서 데이터 사이언스 석사를 준비하면서 학부 때 들은 과목 중 선수과목에 해당하는 것이 없다는 것을 깨달았을 때 많이 막막했었죠.
데이터 사이언스는 통계학, 컴퓨터공학, 도메인 지식이 융합된 분야에요. 학문적으로는 통계학과 컴퓨터공학을 베이스로 합니다. 그래서 대부분의 데이터 사이언스 석사 프로그램들이 다음과 같은 선수과목들을 요구해요.
- 대학수학: 미적분학, 선형대수
- 통계학: 통계학개론
- 컴퓨터공학: 컴퓨터개론, 데이터베이스, 프로그래밍 언어
개인적으로는 고등학교 이후 손 놓았던 수학을 다시 공부하는 것이 가장
어려웠어요. 특히 미적분학은 개념이 잘 안 잡혀서 여러 번 들었습니다. 예를 들면,
사이버대에서 시간제 학생으로 공업수학을 듣고, EBS 수능 강좌도 듣고, Udemy에서
영어로 된 강좌도 들었어요. 특히 어려웠던 과목은 계속 반복해서 들으니까 조금씩
이해가 되긴 되더라고요.
선수과목 수강 후기
미국/유럽 대학원을 준비하시는 분들이라면 선수과목을 어디서 들을 수 있는지 많이 알아보실텐데요. 저는 사이버대학교의 시간제 학생 제도를 이용해서 선수과목들을 들었어요. 수강했던 학교와 과목은 다음과 같고 모두 A이상의 성적을 받았습니다.
- 방송통신대학교: 통계학개론, 선형대수, 이산수학, 자료구조, 통계패키지, 확률의 개념과 응용, 회귀모형
- 서울사이버대학교: 공업수학 기초
- 대구사이버대학교: 공업수학
- 메가존아이티: 컴퓨터개론, 알고리즘, 데이터베이스, 인공지능, 파이썬 프로그래밍
저는 개인적으로 흥미가 있는 과목까지 들어서 많이 들은 편인데요, 파란색으로 표시한 과목정도만 들어도 충분할거에요.
방송통신대학교
데이터 사이언스 관련 과목을 들을 수 있는 학과는 통계데이터과학과와 컴퓨터과학과에요. 1학기와 2학기에 개설되는 과목이 다르기 때문에 계획을 잘 짜셔야 합니다. 특정 과목을 놓치면 1년을 기다려야 하거든요.
선수과목 중에서도 미적분학은 모든 미국/유럽 대학원에서 필수인데요. 아쉽게도 '미적분학'이라고 명시된 과목은 없습니다. 하지만 '대학수학의 이해'라는 과목에서 미적분을 다뤄요. 저는 수강시기를 놓쳐서 서울사이버대학교와 대구사이버대학교에서 공업수학을 들었습니다.
저는 개인적으로 방송통신대학교의 강의를 강력추천 합니다! 제가 방송대를 좋아하는 3가지가 있어요.
첫째, 다른 곳에 비해 강의의 질이 좋아요. 다른 곳이 대본을 그냥 읽는 느낌, 일방적인 느낌이라면 방송대의 강의는 진짜 강의를 듣는 느낌이었거든요. 교수님이 질의응답도 성실히 해주셨어요. 특히 통계학개론의 박서영 교수님과 선형대수, 이산수학의 손진건 교수님 강의는 명강입니다. 선형대수가 데이터분야에서 정말 기본적인 수학 베이스인데 이 강의를 손진건 교수님께 들을 수 있어서 영광이라는 생각이 들 정도였어요.
둘째, 상대적으로 과목당 수강료가 저렴합니다. 시간제 입학 기준 4과목을 수강할 경우 365,800원인데요. 1과목당 91,450원으로 가장 저렴합니다. 편입을 하더라도 학비가 굉장히 저렴한 걸로 알고 있어요. 시간제 학생으로 입학하더라도 학번이 나오고 이 학번을 이용해서 학생할인 혜택도 받을 수 있답니다.
셋째, 커리큘럼이 탄탄해요. 개인적으로는 최소한의 선수과목 외에도 흥미로운 과목들이 있어서 더 많이 들었어요. 저는 뒤늦게 DS로 방향을 틀면서 컴퓨터과학과의 강의는 시기를 놓쳐 많이 듣지 못한게 아쉬웠습니다.
하지만 아쉬운 점도 있어요. 일단, 공부량이 많습니다. 학기 중간에는 출석수업 또는 비대면 수업이 있구요, 과제도 있구요, 시험은 오프라인 시험장에 가서 쳐야 합니다. 그냥 선수과목을 이수하기 위해 가벼운 마음으로 듣는다면 많이 번거로울 수 있어요. 하지만 제대로 공부해보겠다는 각오라면 충분히 좋습니다.
아무래도 요즘 통계, 데이터 분야가 핫(!)하다보니 좋은 성적을 받기가 쉬운 편은 아니에요. 정말 열심히 공부해서 과제를 하고, 시험을 쳐야 좋은 성적을 받을 수 있습니다. 그리고 시간제 학생은 수강과목이 한정적인 것도 아쉬운 부분입니다.
서울사이버대학교와 대구사이버대학교
방송대와 마찬가지로 1학기, 2학기 나누어 시간제 학생을 모집합니다. 모집시기를 평소에 잘 확인해두세요! 서울사이버대학교는 1과목(3학점)당 246,000원이고, 대구사이버대학교는 1과목(3학점)당 180,000원입니다. 확실히 방송대가 저렴하죠?
두 학교 모두 인터페이스가 편리하다는 점은 확실히 기억이 나는데 강의가 좋았다는 기억은 없습니다.... 공학수학이 개설되어 있어서 억지로 들었어요. 시험이나 과제는 무난하고 점수받기도 쉬웠습니다.
메가존아이티
메가존아이티의 가장 큰 장점은 2개월마다 강좌가 개설된다는 거에요. 1학기, 2학기 시간제 입학 신청을 놓쳤다면 메가존아이티는 꽤나 좋은 대안입니다. 저는 여기서 컴퓨터 관련 수업들을 급하게 많이 들었어요. 수강료는 1과목당 120,000원입니다. 강의의 질은.... 그저 그렇습니다. 강사님들이 대본을 보고 그대로 읽는 느낌이 강해서 집중이 잘 안되더라고요.
메가존아이티는 수강기간이 짧은 대신 해야할 것들이 좀 많아요. 수시평가도 있고 과제도 있고, 토론도 있고 시험도 있습니다. 시험은 정해진 기간내에 온라인으로 치면 됩니다. 오픈북 시험인 셈이죠.
특이한 점은 '상대평가'라는 점이에요. 그래서 점수를 높게 받아도 다른 학생들의 성적에 따라 A+이 아닌 A를 받을 수도 있습니다.
Udemy
사실 Edx, Coursera, Udemy 같은 MOOC에도 미적분학, 통계학개론, 컴퓨터학개론과 같은 강의를 수강할 수는 있습니다. 하지만 2023년에 제가 미국대학원을 지원하면서 학교에 문의를 해봤을 때는 대부분 MOOC의 강의는 선수과목으로 수강했다고 인정해주지 않았어요. 미국에서도 대학교에서 개설한 coursework만 인정해주었습니다. 그래서 야심차게 결제하며 듣고있던 Udemy 강의는 듣다가 중단했어요.
영어로 선수과목을 이수하는 방법
모든 학교에서 필수적으로 요구하는 미적분학입니다만, 사이버대학들이 개설한 과목명은 안타깝게도 '미적분학'이 아니에요. 내용은 미적분학을 포함하고 있는데도 말이죠. 이런 부분이 찝찝해서 확실히 하고 싶은 분들, 그리고 영어로 수업듣는 연습도 겸사겸사 해보고 싶다고 하시는 분들은 아래 사이트를 이용하시는 걸 추천드려요!
일부 학교는 미적분학1~3 모두를 요구하는 곳도 있는데, 그런 과목들이 대부분 개설되어 있는 학교 coursework들이에요. 자세한 개설과목은 각각 홈페이지에서 확인해주세요.
비용은 가장 비싼 편이지만 선수과목으로 인정받는 가장 확실한 방법이기도 합니다.
| 학교명 | 홈페이지 |
|---|---|
| Brigham Young University (BYU) Independent Study | https://is.byu.edu/catalog/MATH-112-300-002 |
| University of North Dakota (UND) Online College | https://und.edu/academics/online/enroll-anytime/math207.html |
| UIUC Netmath | https://netmath.illinois.edu/college/math-220 |
| UCSD Extended Studies | https://extendedstudies.ucsd.edu/courses-and-programs/calculus-i-1 |
[데이터사이언스 석사 준비과정을 더 알아보세요!]
