미국 조지아텍 온라인 석사 OMSA 졸업 후기

 

 

졸업을 한 지 8개월이 지나서야 작성하는 OMSA 후기 글!

2020년 8월, 가을 학기를 시작으로 24개월 후 졸업을 했다. 기억이 더 흐릿해지기 전에 작성해 보는 OMSA 프로그램에 대한 후기이다.

 

 

CONTENTS

▶ 조지아텍 OMSA 프로그램 소개

▶ My Background - 내 학력/경력/스펙

▶ 내가 OMSA를 택한 이유

▶ 커리큘럼 + 내가 들은 과목 

▶ Conclusion 총평 

 

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1. 조지아텍 OMSA 프로그램 소개

 

조지아텍에서 제공하는 온라인 석사 과정 중 하나인 Online Master of Science in Analytics (OMSA)는 미국에서 데이터 과학/데이터 분석 석사 과정 중 Top 5안에 든다고 한다. 머신러닝, AI, 통계학, 데이터 시각화, 비즈니스 분석 등등 다양한 과목을 100% 온라인으로 제공하는 석사 과정이다. Fall (8월) 또는 Spring (1월) 학기에 시작 가능하며 지원 가능 기간은 Fall 경우 2-3월까지 Spring 경우 6-8월 정도이다 (자세한 날짜는 웹사이트에서 확인!)

 

출처: pe.gatech.edu

 

• 100% 온라인 - 모든 수업, 과제, 투토리얼이 온라인으로 진행된다. 과목마다 쓰는 플랫폼에 살짝씩 차이가 있지만 주로 Canvas 통해 렉쳐를 듣고 과제를 낸다.
• 11 Courses - 필수과목 5개 + 통계 과목 중 2개 선택 + Operations 과목 중 하나 선택 + 본인의 트랙에 따라 추가로 과목 2개 선택 + Practicum까지 총 11 코스를 들어야 한다.
• 3 Tracks - 트랙 (집중코스)가 세 가지가 있다. Computational, Business Analytics, Analytical. 
  
  • Computational - 추가 과목으로 컴퓨터 과학 선택
  • Business Analytics - 추가 과목으로 비즈니스 선택
  • Analytical - 추가 과목으로 통계학 선택
• 2-3년 - 총 코스 길이는 완전 사바사이다. 일과 병행하는 경우 한 학기에 한 과목이상을 듣기가 힘들 수 있다. 한 학기에 하나씩 들을 경우 11학기가 걸린다고 보면 된다 (3년 반 넘게). 나 같은 경우 여름 학기를 두 번 듣고 한 학기에 두 개 이상을 들어 딱 2년 만에 졸업을 했다. 

 

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2. My Background

 

👩🏽‍💻 나의 스펙

• 영어권 나라 대학교에서 학사 (Bachelor of Science) 졸업 (물리학, 통계한 복수 전공)
  • 학점은 B 정도로 좋은 편은 아니었다.
• 프로그래밍 경험은 거의 없는 상태로 시작, R은 대학교 때 써본 경험 있음!
  • 입학 신청할 시기, Reddit에서 조지아텍 프로그래밍 코스를 듣고 신청하면 합격률이 높다고 해서 들음. 사실인지는 모르겠지만 개인적으로 도움은 많이 됐다. (입학서에 EdX 아이디를 넣는 칸이 있다)
    • Introduction to Python Programming - 프로그래밍의 정석인 느낌. 파이썬 입문용으로 완전 강추!

 

 

👩🏽‍💻 나의 목표

나의 목표는 "데이터 분석/사이언스 분야로 커리어체인지"이었다.

석사 졸업 후, 교육 업계에서 일을 하고 있었는데 3년 차쯤 내 커리어에 대한 고민을 하기 시작했다. 커리어 쪽으로 항상 발전하고 도전적인 일을 해보고 싶었는데 내가 하는 일을 그렇지가 않았다. 그러다 테크/IT 분야를 도전해 보기로 결심했다. 

처음에는 개발자도 고려해 봤지만 내 통계학 전공을 살려 데이터 분석/과학 쪽으로 가고 싶다는 생각이 들었다. 

석사가 꼭 있어야 하는 목표는 아니지만 석사 과정을 통해 기본기를 탄탄하게 쌓고 자신 있게 이 분야에서 스타트를 끊고 싶었다. 

OMSA 특성상 대부분의 재학생들이 공부와 일을 병행하고 있다. 원래 내 목표도 OMSA 중간쯤에 취업을 해서 천천히 석사공부를 마치고 싶었으나 개인적인 이유로 취업을 못했다. 그래서 대신 빠른 졸업 후 데이터 분야로 취업하는 게 내 목표가 되었다 :)

 

 

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3. 내가 OMSA를 택한 이유

• 100% 온라인: 당시 개인적인 사정으로 한 도시에 정착해서 공부할 수 있는 상황이 아니었다. OMSA는 100% 온라인이라 졸업까지 한 곳에 머물러야 하는 것도 아니어서 좀 더 쉽게 마음먹고 시작할 수 있었던 것 같다. 
• 가격: 미국+대학원 과정 치고는 많이 부담스럽지 않은 가격. (비용은 웹사이트에서)
• 퀄리티 + 든든한 학교 네임밸류: 공학 쪽으로 유명한 대학원임을 알고 있어 믿고(?) 지원했던 거 같다. "미국 내 종합대학 대학원 공대 순위는 전미 7위를 기록하였다. 세부적으로는 산업공학 1위, 생명공학 3위, 항공공학 4위, 전자공학과 컴퓨터 공학이 5위다." (출처: 나무위키). 게다가 2013년에 시작한 온라인 컴퓨터 공학 석사 (OMSCS) 리뷰가 정말 좋은 편이었다.
• 좋은 후기 + 큰 커뮤니티: 커뮤니티도 크고 많이 활성화되어 있는 느낌. 실제로 재학생 Slack이 굉장히 활성화되어 있으며 다들 도와주려는 분위기이다. 

 

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4. 커리큘럼  + 내가 들은 과목

전체적인 커리큘럼 형식은 필수과목 5개 + 필수인 Practicum + 통계학 과목 2 + 경영과학 과목 1 + 개인 트랙에 따라 선택 2이다. 아래는 내가 들은 과목을 테이블 형식으로 만들어 보았다.

 

커리큘럼 형식 - 내가 들은 과목

 

모든 수업은 대략 온라인 강의 영상 + 리딩 + 과제 + 퀴즈/시험/그룹 프로젝트 형식으로 진행된다. (시험 대신 과제만 있는 경우도 있다)

과목마다 투자해야 하는 시간이 다 다른 편이며 학생들의 리뷰를 모아 누가 아래와 같은 멋진 테이블을 만들어 놓았다.

 

과목당 평균 시간 (일주일 기준)

 

보이는 대로 과목마다 평균 시간이 천차만별이다. 예를 들어 기본 과목 중 비즈니스 분석 (DAB)은 평균 시간이 4.7시간이고 딥러닝 같은 경우 평균 18.9시간이다. 일과 병행할 경우 딥러닝 하나만 들어도 벅찰 정도이다. 비즈니스 분석 같은 경우는 하나만 듣기에는 학기 비용이 아까울 수준이다. 한 학기에 한 과목 이상 들을 경우 위 시간을 참고해서 계획하는 걸 추천! 경험상 위 평균시간이 꽤나 정확했다. 

 

 

아래는 내가 들은 과목을 간단하게 정리해 봤다. (B*로 필수과목을 표시함)

 

 

✏️  학기 시작 전

온라인 강의 플랫폼 EdX에서 기본 필수 과목 세 개를 MicroMasters 프로그램으로 들을 수 있다. EdX 통해서 미리 들을 경우 Credit Transfer를 신청해서 학점을 인정해 준다. 난 학기 시작하기 전에 시간이 남아 미리 ISYE6501 과목을 듣고 시작했다. 

• ISYE6501 Introduction to Analytics Modeling* - 다양한 분석 모델링 기법에 대해 배운다. R 사용. 많은 모델링 기법을 커버하기 때문에 깊이 있게 배우지는 않는다. 초반에 듣기 좋은 과목!

 

🍂 Fall 2020

나머지 기본 과목 두 개를 들었다. 일과 병행을 하면서 들었기 때문에 조금 힘들었던 걸로 기억

 

• CSE6040 Computing for Data Analytics* - 데이터 분석을 위한 프로그래밍. 기초 (파이썬 부트캠프, 자료구조, 선형대수학)으로 시작을 한 후 데이터 변형 (웹마이닝, 데이터 조인, 데이터 시각화, SQL) 이후 간단하게 데이터 분석 기법 (수치해석학, 랭킹, 회귀모델, 분류모델, 클러스터링, PCA, SVD)까지 배운다. 한 학기에 배우기에는 딱 봐도 많아 보이는 게 거의 기초와 개념만 이해하는 느낌으로 훑는다. 개념이해는 어렵지 않았지만 코딩하는 과제는 쉽지 않았던 걸로 기억한다. 파이썬을 어느 정도 알고 시작해야 하는 과목!
• MGT8803 Business Fundamentals for Analytics* - 비즈니스 입문. 코딩 없는 과목이라 얕잡아 봤다가 큰코다친 과목이다. 회계, 금융, 마케팅, 공급사슬관리 등등 비즈니스 관련 개념을 전체적으로 배우는 과목인데 퀴즈와 시험을 위해 달달 외워야 하는 게 너무 많아서 힘들었다. 비즈니스 지식이 없어서 안 그래도 힘든데 수업자체가 너무 드라이해서 더 힘들었던 과목이다. 

 

🌱 Spring 2021

이 학기부터 일을 그만두고 풀타임으로 공부를 했다. 그렇기 때문에 가능했던 이 두 과목 콤보! 둘 다 시간투자를 많이 해야 하는 과목이다. 풀타임으로 공부를 해도 너무 바빴다 - 특히 과제가 겹칠 때.

 

• CSE6242 Data and Visual Analytics* - 데이터 시각화 과목이지만 시각화보다는 여러 가지 툴을 배워야하는 힘든 코스 (API로 웹스크레이핑, 자바스크립트로 인터렉티브 대시보드 만들기, Azure, AWS 클라우드 서비스, 페이지 랭크 알고리즘 등등 완전 코딩-헤비한 코스이다). 다른 학생들 리뷰를 보면 이 과목을 최대한 미뤄서 마지막에 듣는 편이다. 
• ISYE6740 Computational Data Analytics* - 머신러닝 과목으로 여러가지 모델을 직접 구현하고 수학 원리를 이해하는 퀄리티 높은 과목. 강추 

 

 

⛱️ Summer 2021

짧은 여름학기

 

• MGT6203 Data Analytics in Business* - 난이도가 낮은 과목으로 유명해서 여름학기임에도 두 개를 들었다. 이 과목은 사실 돈 아까울 만큼 쉬워서 별로였다. 이게 왜 필수과목.. ㅠ 과제도 대학교에서 했던 것보다 쉬울 정도로 거저먹기식.. 다른 과목이랑 같이 듣기를 추천.
• ISYE6644 Simulation - 열정 넘치는 교수님 강의에 너무 즐거웠던 과목. 과목 반 이상이 통계학 기본기를 파고들기 때문에 초반에 들으면 좋을 과목이다. Arena 시뮬레이션 프로그램을 쓰지만 복잡한 프로그램이 아니기도 하고 튜토리얼 영상이 잘 되어 있어 어렵지 않았다. 

 

 

🌱 Spring 2022 - 헬의 학기 🔥🔥

시간을 돌린다면 이 둘 절.대. 같이 안들을 것!!!!

졸업이 빨리 하고 싶어 무리해서 같이 들었다가 울면서 과제를 내고 공부를 했던 과목들..

 

• ISYE8803 High-Dimensional Analytics - 수학 위주의 과목 (텐서, 스플라인, 이미지 분석). 내용은 흥미로우나 수학이 좀 어려웠다. 프로그래밍 언어는 MATLAB을 사용한다. 파이썬을 사용해도 되나 교수님께서 MATLAB 코드를 제공해 MATLAB을 아예 배우는 게 더 편리했다. 
• CS7643 Deep Learning - 너무 재밌는 내용이지만 강의 영상이 드라이한 편. 논문 읽고 토론하는 과제도 할 당시에는 너무 힘들었지만 정말 좋았던 경험인 거 같다. 과제가 할 게 정말 많고 시간이 많이 걸리는 편이라 일찍 시작해야 하는 편. 

 

⛱️ Summer 2022

마지막 학기

 

• CSE6748 Practicum* - 실습 과목. 조지아텍을 통해 연결해 준 회사에서 실습을 하거나 본인 회사에서 프로젝트를 진행할 수 있다. 나 같은 경우 학생이었기 때문에 조지아텍을 통해 스타트업 회사에서 머신러닝 프로젝트를 그룹으로 진행했었다. 미드텀 리포트, 파이널 리포트만 내면 되기 때문에 조금 긴 그룹 프로젝트를 하는 기분. 취업 전 데이터 쪽 실무를 경험을 해볼 수 있어서 좋았다.
• CS6750 Human-Computer Interaction - 인간-컴퓨터 상호작용. 학생들의 만족도가 높은 퀄리티가 정말 좋은 과목이다. 이론 위주인 과목이라 코딩 없이 리딩+쓰기 위주 과제라 글 쓰고 읽는 거 싫어하면 힘들 수도 있다. 

 

 

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5. 총평

정말 길게 느껴졌던 2년이 끝나고 졸업식도 꽤나 조용히 지나갔다.

졸업장~~~~~~

졸업 후 바로 취업준비로 바빠 석사 과정을 무사히 (?) 끝 맞췄다는 사실을 인지하고 축하하지는 못했던 거 같다. 오히려 이 글을 쓰면서 처음으로 내 석사 과정을 reflect 해보는 기분이다. 결론적으로 말하자면 내 목표였던 데이터 분야로 커리어 체인지는 달성하였다. 8월 졸업 이후 12월에 현재 직장에서 면접을 마치고 올해 3월부터 출근을 시작했다. 석사 과정이 있어 면접 단계로 가는 게 많이 힘들었던 거 같지는 않다. 자세한 취업 이야기는 다음 글에서 얘기해 보겠다.

 

축 졸업! 축 취업!

 

전체적으로 OMSA 프로그램의 만족도가 굉장히 높았다. 온라인이라고 오프라인보다 수준이 낮았다고 생각이 들지 않았다. 물론 온라인 교육의 단점은 있었다. 아무래도 쉽게 도움을 요청하기가 쉽지 않았다. 그래도 장점이 더 많기에 다시 돌아간다 해도 OMSA를 택할 거 같다. 

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소소한 팁:

• 석사 시작 전 공부하면 좋을 것들: 기본적인 수학 (통계학, 선형대수학, 미적분학), R/파이썬 기본기
• 필수 과목 CSE6424 듣기 전 자바스크립트 기초 정도는 배우는 걸 강추! 
• 코딩 과제 미리미리미리 시작하기 - 몇몇 코딩과제는 20시간 넘게 걸릴 정도로 양이 많았다. 조금씩 하더라도 미리 시작하는 게 매우 중요하다. 미리 시작하되 forum은 계속 확인하는 게 좋다. 과제 끝날 날짜가 다가오면 학생들이 질문도 많이 올리고 튜터들이 힌트를 많이 남긴다.
• 과제 데드라인 확인 또 확인! - Canvas에 뜨는 시간 커리큘럼 파일에 뜨는 시간 AOE시간이었다가 EST 시간이었다가 엄~~~ 청 헷갈린다. 이것 때문에 과제 데드라인 놓치는 학생들 많았다. 과제 시간은 자주 확인!
• 학생 할인 잘 활용하기 - 무료 마이크로소프트 자격증, 태블로 학생 구독권, 명상 앱 Headspace, 뉴스 구독권, O'reilly 텍스트북 웹사이트 등등 학생 할인도 다 받아쓰기!

 

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