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
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!)
- 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.
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!
- 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)
👩🏽💻 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 :)
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.
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.
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.
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.
5. 총평
정말 길게 느껴졌던 2년이 끝나고 졸업식도 꽤나 조용히 지나갔다.
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.
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.
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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