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데이터 사이언티스트 대학원 추천 : 국내 데이터 사이언스 대학원 TOP5
데이터 사이언티스트 대학원 꼭 가야 할까? 데이터 사이언스 학과, 국내 대학원 TOP 5와 함께 보는 취업 준비 방법
데이터 사이언티스트 대학원
야간 대학원이라도 가야 할까?
데이터 사이언티스트(Data Scientist)는 데이터 분석, 모델링, 시각화 및 예측과 같은 다양한 데이터 기술을 이용해 기업의 비즈니스 문제를 해결하는 일을 하는 직업입니다. 최근 챗gpt, 구글의 바드 등 데이터 사이언스, AI 분야에 대한 관심이 높아지며 데이터 사이언티스트 취업을 위해 대학원 진학을 고민하는 경우가 많아졌어요.
데이터 사이언티스트의 주 업무인 데이터 분석과 모델링, 예측 업무 등을 수행하는 데 있어 통계학, 선형대수, 프로그래밍 등 수학에 대한 학문적 지식이 필요해요. 데이터 사이언티스트 대학원에서는 이러한 수학적 지식을 바탕으로 프로젝트를 수행하고 실제 데이터에 대한 경험을 쌓을 수 있는 기회까지 제공하곤 합니다. 그렇기에 데이터 사이언티스트 대학원에서의 경험은 취업 시 경쟁력을 높여주는 중요한 자산이 되기도 하는데요.
그렇다고 데이터 사이언스 대학원에 가는 것이 모두에게 유익하다는 것은 아닙니다.
국내 데이터 사이언티스트 대학원을 비교하고 분석해 본 결과, 대학원에 따라 커리큘럼과 강의 내용이 큰 차이는 없었습니다.대학원에서 주로 다루는 분야와 강조하는 요소는 조금씩 차이가 있지만 기본적인 커리큘럼과 교육 내용은 대부분 유사합니다. 데이터 사이언티스트 대학원에서는 데이터 마이닝, 머신러닝, 통계학, 컴퓨터 공학 등을 다루고 있으며, 이러한 분야에서 국내 유수의 기업과 산학협력 프로젝트를 수행하며 실제 데이터 분석 경험을 쌓아 갑니다. 그렇다면 국내 대표 데이터 사이언티스트 대학원 Top 5는 어디가 있을까요?
1. 서울대학교 데이터사이언스 대학원 (SDSC)
출처 : 서울대학교
서울대학교 데이터사이언스 대학원은 국내 최초의 데이터 사이언스 전문 대학원으로 교육과 연구 두 분야 모두 강점을 가지고 있어요.
서울대학교 데이터사이언스 대학원 장점
✅ 국내 대학 중 가장 오래된 데이터 사이언스 학부로 전문성과 신뢰성이 높음
✅다양한 산업체와의 산학협력 프로그램으로 실무경험을 쌓을 수 있음
✅국제적인 수준의 연구와 교육 환경 제공
서울대학교 데이터사이언스 대학원의 대표 교수님
1. 김성훈 교수님
딥러닝 연구 분야에서 세계적으로 인정받는 교수님 중 한 분입니다.
대표적으로 "AlphaGo"와 "AlphaGo Zero"의 개발에 참여하여 딥러닝 분야에서 큰 업적을 남겼습니다.
2. 최성준 교수님
비정형 데이터와 자연어 처리 연구 분야에서 활동하고 있으며, 대표적인 프로젝트로는 "KoBERT"가 있습니다. KoBERT는 한글 자연어 처리를 위한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델로, 인공지능 자연어 처리 분야에서 저명한 교수님 입니다.
3. 김성범 교수님
김성범 교수님은 유전체 데이터 분석 분야에서 활동하고 있으며,
대표적인 프로젝트로는 "KOGAS"가 있습니다. KOGAS는 대규모 유전체 데이터를 분석하여 유전체 분석을 보다 정확하고 빠르게 수행할 수 있는 도구로 활용하고 있어요.
4. 장우석 교수님
장우석 교수님은 인공지능과 강화학습 연구 분야에서 활동하고 있으며,
대표적인 프로젝트로는 "DQN"과 "AlphaGo"에 참여한 것이 있습니다. DQN은 강화학습 분야에서 대표적인 알고리즘 중 하나로, 게임이나 로봇 제어 등에서 사용됩니다.
2. 고려대학교 정보통신대학원 빅데이터융합학과
출처 : 고려대학교
고려대학교 데이터사이언스 대학원은 2016년에 설립된 비교적 새로운 대학원으로 실무 위주의 커리큘럼과 산업체와의 긴밀한 협력을 바탕으로 높은 실무 역량을 갖춘 데이터 전문가를 양성합니다
고려대학교 데이터사이언스 대학원 장점
✅ 산업체와의 협력으로 실무에 필요한 최신 기술과 동향에 대한 이해도를 높일 수 있음.
✅ 연구 분야의 다양성
✅ 전문적인 교수진과 다양한 교육환경 제공
고려대학교 데이터사이언스 대학원의 대표 교수님
1. 이희준 교수님
이희준 교수님은 데이터 마이닝과 기계 학습 등에 대한 연구를 수행하고 있습니다. '페이스북 이용자의 성격 예측' 프로젝트를 진행하였습니다. 페이스북에서 제공하는 데이터를 사용하여 이용자들의 성격 특성을 예측하는 모델을 개발했어요.
2. 유인경 교수님
유인경 교수님은 의료 데이터 분석 및 바이오인포매틱스 분야에서 활동하고 있어요. 대표 프로젝트 중 하나는 '바이오 마케팅'입니다. 이 프로젝트에서 유인경 교수님은 바이오 정보와 마케팅 데이터를 통합하여 의료 기업들이 보다 정확한 고객층을 도출할 수 있는 모델을 개발하였습니다.
3. KAIST 정보전자공학과 데이터사이언스전공
출처 : 카이스트
KAIST 정보전자공학과의 데이터사이언스전공은 인공지능 연구의 선구자입니다. 교육과 연구 성과는 국내 뿐만 아니라 해외에서도 매우 높은 평가를 받고 있습니다.
KAIST 정보전자공학과 데이터사이언스전공 장점
✅ 인공지능, 빅데이터, 컴퓨터 비전 등 데이터 분야의 핵심 기술 포괄하는 전공 과목을 제공
✅ 한국과학기술연구원(KIST), 한국전자통신연구원(ETRI) 등과 산학협력
✅ 세계적 수준의 교육과 연구
KAIST 정보전자공학과 데이터사이언스전공 대표 교수님
이상화 교수님
이상화 교수님은 모바일 인지 분야에서 스마트폰 센서를 이용해 사람의 걷기, 달리기, 자전거 타기 등을 인지하고, 이를 바탕으로 건강 상태나 운동량을 측정하는 기술을 개발했습니다. 국내 많은 기업들이 이 기술을 활용하여 새로운 건강관리 서비스를 개발하고 있습니다.
4. 한양대학교 데이터사이언스 대학원
출처 : 한양대학교
한양대학교 데이터사이언스 대학원은 2014년 설립된 비교적 새로운 대학원 중 하나입니다. 다양한 분야에서 연구 경험이 있는 교수진과 산업체와의 긴밀한 협력을 바탕으로 교육과 연구를 진행하고 있습니다.
한양대학교 데이터사이언스 대학원 장점
✅ 글로벌 역량 강화
✅고성능 컴퓨팅과 빅데이터 분석을 위한 다양한 장비와 소프트웨어 인프라 보유
✅산업체 프로젝트와 인턴십 프로그램 운영
한양대학교 데이터사이언스 대학원 대표 교수님
김기영 교수님
김기영 교수님은 미국 IBM T.J. Watson Research Center에서 15년간 연구 경력을 쌓은 석학으로 빅데이터 처리 및 분석, 기계 학습 및 인공지능 분야에서 국제적인 인지도를 가지고 있습니다. 딥러닝 알고리즘을 이용하여 안저 이미지에서 나이 관련 황반변성 질환인 야맹증의 발병 가능성을 예측하는 모델을 제안했으며 이는 의료 영상 분석 분야에서 매우 중요한 응용 분야 중 하나예요.
5. POSTECH 데이터사이언스 센터
출처 : 포항공대
POSTECH(포항공과대학교) 데이터사이언스센터는 포항공과대학교와 함께 2016년에 설립된 국내 최초의 데이터사이언스 센터입니다. 포항공과대학교 대학원에서 운영하고 있습니다.
POSTECH 데이터사이언스 센터 장점
✅ 데이터 사이언스 분야에서 세계적 수준의 교수진 다수 소속
✅체계적인 교육과정
✅여러 분야에서 다양한 형태의 데이터를 다루며, 빅데이터, 인공지능, 머신러닝 등 다양한 분야 연구를 수행할 수 있음.
POSTECH 데이터사이언스 센터 대표 교수님
김병규 교수님
김병규 교수님은 분야별 연구와 협력을 통해 데이터 분석 및 인공지능 기술을 접목한 산업의 혁신적인 발전을 추진하는데 큰 역할을 하고 있으며, 데이터 사이언스 분야에서 세계적 수준의 교수 중 한 명으로 꼽히고 있습니다.
데이터사이언스 대학원 장단점
다시 한 번 강조하지만, 데이터 사이언티스트가 되기 위해 대학원을 반드시 가야하는 것은 아닙니다. 데이터 분석 분야에서 경력을 쌓거나 강의를 통해 학습할 수 있는 다양한 온라인 코스나 자격증, 그리고 연구소나 기업에서 교육을 받을 수 있는 교육 프로그램도 충분히 많습니다.
하지만, 대학원에서는 전문적인 지식과 기술을 교육 받을 수 있고, 학업을 통해 연구 경험을 쌓을 수 있는 기회가 많다는 건 사실입니다. 특히 대학원에서 프로젝트를 진행하거나, 실무 경험을 쌓을 수 있는 인턴쉽 기회도 제공하고 있죠. 이러한 경험은 이후 실무에서 데이터 분석을 수행할 때, 그리고 신입 데이터 사이언티스트로 취업할 때 경쟁력이 될 수 있습니다.
다만 ‘취업’ 만을 위해 대학원 진학하는 것은 추천하지 않아요. 실제 현직에 있는 데이터 사이언티스트 분들 또한 취업을 위해 대학원을 진학한 것이 아닌 “추가적인 학문적 지식 탐구를 위해 대학원을 선택하라”고 말합니다.
한양대학교 현직 교수님인 민형기 교수님은 “경력이 학력을 이긴다”라고 이야기 합니다. 학술적인 가치를 추구하는 대학원에 가는 것과 취업을 하기 위해 필요한 기술을 익히는 것은 다릅니다.
전공과 학위 모두 데이터 직군에서 중요하지만, 결국 신입 데이터 사이언티스트 취준생이 갖춰야 하는 건 ‘실무 경험’입니다. 데이터 취업 스쿨은 체계적인 학습 플랜과 전문적인 데이터 취업 기술 교육을 갖추고 있습니다. 교육 뿐만 아니라 개인 혹은 팀 단위 프로젝트를 통해 실무 역량까지 갖출 수 있도록 운영하고 있습니다. 프로젝트 과정에서 교수님과 1:1로 프로젝트 리뷰를 받을 수 있으며 해당 프로젝트 성과를 바탕으로 취업 연계 인턴십 과정에 참여하게 됩니다.
데이터사이언스 대학원에 비해 수강기간은 단 6개월로 굉장히 짧습니다. 하지만 6개월 내 아주 압축적으로 깊이있는 학습을 진행하며, 실제 수강생의 프로젝트 결과물도 대학원 수준 혹은 그 이상의 평가를 받기도 합니다. 만약 지금 취업을 위해 데이터사이언스 대학원을 고려하고 있다면 제로베이스 데이터 취업 스쿨의 커리큘럼을 먼저 살펴보세요! 정말 자신있게 추천합니다.
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데이터 전문 교수진이 여러분을 기다립니다.
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