[공지] 1차 선발 결과 정리 + 6월 29일 3차 (최종) 설명회
2021년 6월 29일 3차 (최종) 설명회
- 데이터 사이언스 대학원 2021학년도 3차 (최종) 설명회
- 2022학년도 3월 입학 BSc DS & BBA AI/BigData 편입 설명회 추후 공지 (잠정 11월 하순 예정)
- 일시: 2021년 6월 29일 19:00 – 21:00
- 장소: Zoom (링크)
- Zoom Meeting ID: 940 7787 3504 (Zoom Login 필수 – 분탕 세력 추적 목적)
MSc in Data Science Prep Class 개설
수강 대상자
- 2022학년도 MSc in Data Science 입학 희망자
- 2022학년도 BSc in Data Science 학부 최종학년 편입 희망자
- 2021학년도 MSc in Data Science 입학생 중 Conditional offer인 경우
- 2021학년도 Global MBA in AI/BigData 입학생 중 MSc 강의 수강 신청 희망자
강의 내용
- 강의 내용: Math & Stat for MSc DS 범위의 기초 수리통계학 및 회귀분석 문제 풀이
- 이론 설명은 기존 강의 참조, 이론적 지식이 어설프게나마 갖춰져있다는 판단아래 문제 풀이 바로 직행
1차 선발 결과 정리
- MBA / MSc 비율 55% : 45%
- MSc 중 Conditional Offer 비율 50%
- 통계, 수학, 물리학, 경제/산공 전공자 비율
- MBA: 23%
- MSc: 75%
- 기타 공학 전공자 비율
- MBA: 35%
- MSc: 15%
- 경영학 전공자 비율
- MBA: 35%
- MSc: 5%
- 대학원 출신 비율
- MBA: 23%
- MSc: 65%
- 해외 대학 출신 비율
- 전체 13%
예? 그걸 MBA에서 가르친다구요?
MBA AI/BigData는 널럴한 학위고, MSc in Data Science는 빡센 학위여서, 자기는 널럴한 학위는 하기 싫다는 어느 지원자, Shapley value를 R^2로 계산하는 예시, Network으로 재배열한 데이터에서 Centrality 개념을 활용하는 예시를 수업 중에 다룰 거라고는 말을 듣고난 후의 반응
MBA vs. MSc로 고민했는데, 고민할 문제가 아니었네요 ;;;;;
MBA지원자들 스펙 (S대, K대 공대 학부 출신들, Y대 경제학, 통계학 출신들)과 MSc 지원자들 중 안 짤리고 무사히 졸업할 가능성이 높은 분들 스펙 (통계학 대학원 재학생, 졸업생, MSc AI 입학시험 합격했지만 MSc DS로 시작, 해외 명문대 석,박 유학파 등)에 대한 이야기를 들은 국내 (자칭 종이학위) 통계학 학부 졸업생
MBA하고나면 내년에 MSc DS할 수 있는게 아니라구요?
MBA 수업과 MSc DS 수업은 수학적으로 최소 2-3년 이상의 격차가 난다는 사실을 여러 차례 말했음에도 면접 중에 다시 설명 들은 MBA지원자
1년 공부해서 내년에 MSc DS하는것도 고민 중이라고 했다가, 못한다는 사실을 빨리 깨닫고 “MBA라도 뽑아주시면 열심히 하겠습니다!!!” 로 면접을 끝낸 분.
S대 DS학과 지원했는데, “파이썬 할 수 있어?”라고 묻고는 면접이 1분만에 끝나더라구요
S대 DS학과 1학기 재학 후 자퇴하고 MBA in AI/BigData 들어오는 신입생
왜 돈 낭비라고 블로그에 쓰시는지 K대 대학원와서 1년간 계속 느꼈습니다
K대 빅데이터 관련 대학원을 1년 재학 후 자퇴, MBA in AI/BigData 프로그램에 들어오는 신입생. 날린 돈이 아깝지만, 덕분에 뭘 공부해야되는지 명확하게 알 수 있게 되어서 다행이라고 자기 위안 중
이제 저희 Data Science팀에 저만 CS라서요, 저도 늦기 전에 이렇게 코어 공부를 좀 할려구요
실리콘밸리 모 업체에서 Data Scientist로 재직 중인 CS 박사. 실리콘밸리 전체가 Data Scientist 포지션에 예전만큼 CS를 열심히 안 뽑고, 코어 (수리통계학) 훈련이 잘 된 인재들 위주로 뽑고 있어 압박받고 있다며
평소 말씀하시는 내용을 잘 아는 애들은 쭉쭉 승진해서 Director 달고 그러더라구요
위와 동일한 대화 중에
요샌 Harvard, MIT나오고 경제학 교수할 애들이 다 Data Scientist하러 여기 오거든요. 경쟁이 너무 치열해집니다 ㅋㅋ
위와 동일한 대화 중에
김 수석님은 해외 석사 학위 있으시잖아요
빅데이터 분석 기사, 사회조사분석사 등등 관련 자격증을 열심히 따던 분이 다른 동료가 왜 그렇게 열심히 효과도 없는 자격증에 목메냐는 질문에 답했다는 내용을 들면서, 쓸데없는데 시간 안 쓰고 바로 석사 유학을 알아봤다는 MSc in Data Science 지원자. 이왕 석사 할꺼면 좋은 커리큘럼으로 하고 싶다고.
혹시 MSc DS 운영하다가 중간에 난이도를 낮추거나 그러진 않으시죠?
2018년에 S대 Data Science 관련 석사 학위에 계산과학 교수님들이 대거 강의에 들어왔다가 학생들이 싹 나가는 바람에 결국 커리큘럼이 엉망이 되어서 한국에서 공부를 포기했었다는 MSc in Data Science 지원자. (관련분야 해외 석사 학위 교육을 받은 분)
답: “왜 낮춰야하죠? 무모한 도전한 애들이 잘못한거 아닌가요?”
그 외에도 재밌는 코멘트 들이 많았습니다만, 프로그램 홍보와 직접 관련이 없는 부분은 제외합니다. 나중에 우리끼리 OT할때 이야기합시다 ㅋㅋ
좀 더 추가하면, MBA를 다들 너무 가볍게 보는데, MBA도 수학을 안 쓰는게 아니에요. MBA도 잘 짜여진, 어려운 학위 과정입니다. MSc가 더 좋은 거라고 착각하고 무리한 도전을 하는 MSc 지원자들 상당수가 너무 늦지 않게 깨달으시기를 바랍니다. 수업 통과 못해서 다음 학년 못 올라가고, 졸업 못 하는 일을 직접 겪고 알게되면 너무 늦습니다.
MSc AI 들어갈 수 있는 학점 받기 어려울 것 같은데, 괜히 학부 수준 수학 통계학 공부하는 MSc DS에 시간 낭비하지말고, 업무에 더 도움되는 MBA하는게 어떠냐고 권유하는 면접할 줄 알았는데, MSc AI 입학 커트라인 학점은 커녕, MSc DS 첫 학기 수업도 기적이 일어나야 Fail을 면할 것 같은 분들이 MSc DS에 너무 많이 지원하셨습니다.
무리해서 1st Term에 Regression Analysis 수업 듣겠다고 강행했다가, Fail 학점 받고 그제서야 MBA로 갈아타려고하면, Math & Stat for MBA 수업 범위의 1/3도 안 되는 통계학만 배운 상황이라 MBA도 따라가기 쉽지 않을 겁니다. 거기다 수업은 새로 들어야하니 돈과 시간을 날리고, 심지어 성적표에는 Fail이라는 학점도 남고…
MBA도 과목 Fail받고, 졸업 못하고, 다음 학기에 다시 들으며 시간 오래 쓰는 사람들 엄청 생길거에요. 특히, 수학&통계학 공부 좀 했다고 MBA보다 MSc가 더 맞는 것 같다고 착각하는 분들, 그치만 정작 우리 유형의 시험 문제는 손도 못 대는, 즉 사고력 훈련이 안 된 분들은, 대부분 학위 과정 내내 MBA에서도 힘들겁니다. (책 밖으로 끄집어내지 못하는) 수학 지식만 좀 더 있을 뿐이거든요.
농담하는거 같겠지만, 반년만 지나도 누군가에게는 현실이 되어 있을 겁니다.
고집 피우는게 이해가 안 되는건 아닌데, 8월말에 Prep 성적표 들고도 고집 피우지는 맙시다.
