빅데이터 대학원에 대해 알아보자! - 데이터사이언스 대학원

 

안녕하세요~!

 

오늘은 빅데이터 대학원에 대해 알아보려고 합니다.

 

빅데이터 대학원 진학을 결심한 뒤로 한동안 필자의 학문적 지향에 맞는 대학원을 찾기 위해 열심히 알아보았답니다.

 

현재 빅데이터 산업이 초입 단계이고 각 대학교마다 이제 막 관련학과를 신설하고 있다 보니 커리큘럼에 대한 체계가 미흡한 학교가 상당히 많았습니다.

 

따라서 나름(?) 역사가 있으며 커리큘럼에 대한 체계가 어느정도 잡혀있는 대학원 찾기 위해 상당한 시간을 투자하였습니다.

 

고심 끝에 5개 대학원 리스트를 추렸으며 만약 대학원 진학을 한다면 이 중 하나를 선택할 것입니다.

 

대학원 선별의 기준은 필자 기준이기 때문에 정답이 아니며 이 점을 참고하여 주시면 감사하겠습니다.

 

1. 서울대학교 데이터사이언스대학원

- 이론중심의 커리큘럼을 갖고 있으며 지원자격 중 영어점수가 있습니다. 또 고스펙의 인재들과 경쟁한다는 점에서 진입장벽이 상당히 높아 보입니다. 일반대학원이며 전일제 풀타임으로 수업을 하기 때문에 직장과 병행한다는 것은 현실적으로 불가능할 것 같습니다. 열심히 하면 1년 만에 졸업이 가능하다고 하니 졸업예정자나 취업준비생에게 추천드립니다.

 

2. 고려대학교 정보통신대학원 빅데이터융합학과

- 특수대학원이지만 고려대 답게 탄탄한 커리큘럼을 구성하고 있으며 네임벨류 때문인지 경쟁률이 상당합니다. 수업은 총 5학기(2.5년) 과정이며 일주일 3회(월, 화, 목) 18:45부터 수업을 진행하기 때문에 어느 정도 시간적 여유가 있는 직장인들에게 추천드립니다.

빅데이터는 난이도가 다소 높기 때문에 지식이 전무한 사람이 배우기에 상당한 시간이 소요됩니다. 따라서 비전공자나 현업 종사자가 아니라면 수업과정이 상대적으로 긴 고려대학교를 진학하는 것이 배움에 있어 도움이 될 수 있습니다.

 

3. 서강대학교 AI 빅데이터 MBA

- 총 1년 16주 과정이며 토요일만 오프라인 수업을 하기 때문에 직장에 대한 눈치를 전혀 볼 필요가 없으며 비즈니스와 결합한 빅데이터를 배운다는 점에서 큰 이점이 있는 것 같습니다. 빅데이터는 데이터에 대한 지식뿐만 아니라 산업에 대한 지식도 필요로 하기 때문에 빅데이터를 비즈니스에 활용하고자 하는 독자분들에게 적극 추천드립니다.

수업과정이 1년 16주로 상대적으로 짧은 수업과정을 갖고 있기 때문에 코딩에 대한 지식을 어느 정도 쌓고 진학하길 권해드립니다. 데이터 분석에 있어 프로그래밍 지식은 필수이며 단기간 배울 수 없기 때문에 코딩 지식이 없는 상태에서 진학을 한다면 1년 16주 동안 코딩만 배우다 끝나는 경우도 생길 수 있습니다.

 

4. 성균관대학교 데이터 사이언스 융합학과

- 총 1년 6개월 과정으로 실무중심 커리큘럼으로 구성되어 있습니다. 또 삼성과 산학협력을 체결하여 삼성 실무 연구원들이 강의에 참여한다고 하니 실무에 대한 스킬을 쌓고자 하는 독자분들에게 강력 추천드립니다.

수업은 금요일 야간과 토요일 오전, 오후로 편성되어 있기 때문에 직장인들도 직장과 병행하여 학업을 이어나갈 수 있습니다.

성균관대는 실무중심 교육으로 인해 실무자들에게 인기가 많으며 2020년 전기 경쟁률 4:1, 2021년 전기 경쟁률 6:1을 기록하며 매년 경쟁률이 높아지고 있는 추세입니다.

실무 지원자가 많은 만큼 수업에 대한 난이도도 또한 높을 것으로 예상되며 데이터 분석에 대한 기본지식이 없다면 수업 진도를 쫓아가는데 어려움이 따를 것 같습니다.

 

5. 국민대학교 경영대학원 AI빅데이터 MBA

- 수업과정은 1년, 1.5년, 2년 중 선택이 가능하며 토요일 수업에 커리큘럼만 보면 앞서 설명드린 대학원 중 제일 나은 것 같습니다. 또 LG, SK 등 업무협약을 체결하여 대기업 지원자가 상당할 것으로 예상되며 입학 경쟁률은 다소 낮지만 졸업시험 및 자격증 취득 등 졸업요건이 까다롭습니다. 네임벨류 안 따지고 탄탄한 커리큘럼을 원한다면 국민대를 추천드립니다.

 

이상 빅데이터 대학원에 대해 알아보았는데요.

 

대학원마다 교육목표와 커리큘럼이 다르기 때문에 미래 목표 및 본인 학문 지향에 맞는 대학원을 선택하는 것이 바람직할 것 같습니다.

 

오늘의 포스팅은 여기서 마치겠습니다.

 

감사합니다.

 

 

 

 

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