데이터 사이언스 - Data Science

많은 학생들이 Data Science를  전공으로 선호합니다. 다양한 전문화된 시스템을 기반으로 데이터 Search및 Analysis를 통해 필요한 정보을 찾아내고, 그 정보의 효율적 운영및 리스크 개선에 필요한 의사결정을 지원하여 경쟁력을 확보하고 수익을 증대함에 있어 큰 일조를 하게됩니다. 대학교들은 학사과정뿐만 아니라 석사과정을 개설하고 있습니다. 물론 석사과정을 위해서는 수학, 통계, 코딩에 대한 기본적인 지식이 필요하고 심지억 비즈니스 스킬도 필요하다고 합니다. 

IT분야로 명성이 높은 8 - 9개의 대학들에는 석사 2년 과정이 개설 되어 있습니다. 석사과정을 입학하기 위해서는 학사에서 전공관련된 학위 또는 경력까지도 요구하며 이와반대로 전공 관련학위및 경력이 없어도 입학이 가능한 대학교도 있습니다. 전공 관련 학위나 경력이 없어도 석사과정을 할수 있다쳐도, 위에서 언급했듯이 다른 IT 전공에 비해서 학업의 난이도가 높으므로 수학, 통계, 코딩 심지어 비즈니스 스킬에 대한 지식이 필요해서, 아무래도 본인의 전공 학사학위가 수학, 통계 혹은 IT 전공학위을 이수한 경우라면 몰라도 그렇지 않은 비전공 관련 학생이라면 석사과정 이전에 전공 관련 학사과정을 먼저 이수 하는 것이 나은 결정일지도 모릅니다.

Data Science 학사과정은 학교마다 커리큘럼에 차이가 있다고 합니다. 대학마다 이수해야될 필수과목들과 선택과목들에 차이가 있으니 잘 선택하셔야 한답니다. 물론 입학조건도 다르겠죠. 학비및 장학금등을 고려 하셔야 되고요. 한국 고등학생들은 수능 점수에 따라서 학사과정 입학이 가능 하다고 합니다. 한국 정규대학 1년이상 재학중이라면 대학 성적으로도 입학이 가능하고요, 그렇지만 대학에 따라서 성적 점수에도 차이가 있다고 합니다.

다른 전공 입학도 그러하듯이 입학 조건이 되지 못하면 파운데이션 과정을 통해 입학 가능한데, 파운데이션 과정은 전공을 배우는것이 아니어서 데이타 사이언스 학사과정에는 별 도움이 되지 못한다고 합니다. 입학 조건이 되지 못해서 파운데이션 과정을 선책해야될경우에는, 차라리 학사를 데이타 사이언스로 하지말고 수학, 통계 또는 컴퓨터 사이언스학위를 이수한후에 데이터 사이언스 석사과정을 하는것이 나은 방법일지도 모릅니다. 어쨌든 다른전공보다 더 많은 시간과 노력을 학업에 투자해야하는 전공이랍니다.

***전문가가 아니어서 위 내용중에 틀린부분도 있을수도 있으니 양해해 주십시요***