학부 경영 상담(?)

pabii research

학부 경영 출신인데, 굴레를 탈출하려고 노력 중인 것 같아서 한번 공유해본다.

같은 내용이 지원자 게시판에 이미 공유되어 있다.


이번 학위과정 개편에 몇가지 궁금점과 조언부탁드릴 부분이 있어서 글을 남기게 되었습니다.

– 간단한 배경

국내 명문대이지만 경영학과…ㅠ 졸업을 앞두고 있으며 (갱생을 위해 노력하고 있습니다..), 투자은행 뱅커와 증권사 애널리스트 직종에 대한 관심으로 CFA level 1, 2차 합격 정도로 기초 금융공부를 한 대학생입니다. 현재는 경영학과-금융권 테크보다 데이터분석가, 혹은 (갱생에 성공한다면,) 데이터과학자로서 전통 금융권 혹은 핀테크에서 일하고 싶은 마음입니다. 저도 이 과정이 적어도 2-3년 장기간의 갱생과정이 필요하다는 점을 인지하고 있기에 가볍게 생각하고 있지 않다는 점을 말씀드리고 싶습니다.

– 왜 데이터과학에 관심을 가지게 되었는 지

금융권 취업을 준비하는 중, 어떤 계기가 있었다기보다는 원래의 깊이파고드는 성향, 수학, 통계, 프로그래밍을 좋아하고 공부할 수 있겠다하는 확신이 점차 쌓이면서 데이터과학에 큰 관심을 가지기 시작했습니다. 원래도 머신러닝이니 딥러닝이니에 관심이 있어다기보다는 금융권 애널리스트로 시작하면 적어도 회귀분석, 시계열을 할텐데, “이것도 통계학과는 회귀분석 1, 2 혹은 시계열, 경제학과는 계량경제학 1, 2로 일년을 배우는 지식이지 않나? 근데 데이터하고 엑셀만 있다고 해서 회귀분석, 시계열분석이 가능할까? 이거라도 제대로 파보자.”하는 생각에 계량경제학 공부를 시작하게되었네요.

– 어떤 식으로 부족한 지식을 채워나가고 있는 지 (블로그)

정말 운이 좋게도 데이터과학에 관심을 가지기 시작했던 작년 중순에 거의 처음으로 접한게 파비블로그였습니다. (대표님이 대학원 관련 + 여러 쓴소리 하셨던 포스팅들 거의 다 읽었습니다.) 암튼 그렇게 운이 좋게도 데이터과학에 대한 올바른 관점을 초기에 수립하고, 한참 늦었지만 올바른 공부 커리큘럼을 나름 편성해서 독학해오고 있습니다.

현재까지 길버트 스트랭 교수님의 학부 선형대수학 18.06를 MIT opencourseware에서 처음부터 거의 끝까지 다 듣고, 배운 내용을 블로그에 정리하고, 제공되는 문제와 중간고사 1, 2 시험도 스스로 쳤습니다. 이를 통해 차원에 대한 이해를 넓히고, 학부 계량경제학 수준에서 notation을 위해 사용되는 학부 선형대수학을 “알게는” 되었습니다. 앞으로 추가 공부가 계속해서 필요하다는 것을 인지하고 있습니다.

그리고 김창진 교수님 계량경제학 노트 1권은 3회독 정도 하고, 블로그에 중요한 개념들을 정리하는 방향으로 공부했던 것 같습니다. 현재 2권을 공부하고 있는데, 솔직히 이해될 리가 없으니 MIT opencoursewared에서 John Tsitsiklis 교수님 확률론 수업을 추가로 몇개 들으면서 해결하고, 현재는 Mark Thoma 경제학 교수님의 계량경제학 수업을 들으면서 해결하고 있네요. 현재 이분산을 마치고 자기상관 파트를 공부하고 있습니다. CFA 1, 2 퀀트과목에서 한번 훑긴했는데, 워낙 깊이가 얕은 시험이라 겉만 핥고 끝냈던 걸, 깊이있게 파고드는 중입니다.

위의 링크는 제 블로그 (*옮긴이 삭제, siai.org에서 확인 가능)인데, 그간의 선형대수학, 계량경제학, 미적분학 공부 내용과 SIAI MBA 입학 준비관련 포스팅을 확인하실 수 있습니다. 위 글 내용의 증빙의 목적으로 첨부합니다.

– 왜 SIAI MBA에 관심을 가지고 있는 지

결국 이 대학원에서 수학을 하고 싶은 많은 분들과 마찬가지로 SIAI의 교육에 대한 가치에 깊이 공감하고 있으며, 저도 빨리 일원이 되어서 고차원적인 공부를 하고 훈련을 받고 싶습니다. 온라인 교육, 논문을 읽는 효과를 주고, 배운 지식의 체화를 불러일으키는 퀄리티있는 문제풀이 + 교육의 가치를 공감하고 진짜 배우기 위해 온 사람들과의 네트워크 (대표님 블로그 글을 보면, SIAI 졸업한 사람들은 SIAI 졸업한 사람들 밖에 믿을 수가 없을 것 같다는 생각이고, 저는 그 이점을 누리고 싶습니다.) 등, 커리큘럼의 모든 내용이 마음에 듭니다.

– 문제

다만, 문제는 제가 7월 졸업을 앞두고 있으며, 2년의 경력이 없는 상태입니다. 최근에 MBA 입학 자격요건에 2년 경력이 생기는 바람에 지원이 불가할 것 같아서, BSc 1년 반 편입이라도 하고 싶은데, 졸업을 앞두는 마당에 행정적으로 가능한 일일지 모르겠습니다. 이미 7월에 졸업신청을 해둔 상황입니다…

지난 겨울방학에 XXX 인턴 하나를 마치고, 추가적으로 취업준비를 하면서, 관심을 가지고 있는 분야와 내가 지원할 수 있는 분야 사이에서 많은 고민을 했었고, 시간이 걸리더라도 제대로 공부해서 원하는 일을 해보자는 생각에 7월 MBA를 준비해오고 있었습니다. 현재 개편된 방향으로 보았을 때, 이번 7월에 SIAI에서 공부를 시작하지 못할 것 같습니다.. BSc는 행정적인 문제로, MBA는 2년 요건으로, MSc는 당연히 안되는 거고..

혹시 이와 관련해서 제가 가진 다른 옵션이 있는 지 궁금합니다…


 

왜 BSc DS (편입)을 만들었나?

딱 위의 상황인 학생들을 위해서 BSc DS (편입) 과정을 만들었다.

학부를 갓 졸업했거나, 졸업이 얼마 안 남았는데, 우리나라 대학들에서 배운 내용은 엉망인 상태고,

어설픈 실력으로 어설픈 직장을 들어가서 커리어만 희생하고 지식은 안 쌓이는 악순환을 겪는 학생들 이야기를 너무 많이 들었는데,

사수는 없고, 있어도 엉망이고, 내가 이 조직에서 성장하는게 가능할까 답답한 상태 + 앞으로 커리어는 걱정되고….

이런 학생들이, 아예 취직을 늦추고 제대로 공부해서 “실력으로 문을 부수고” 들어가라는 뜻에서 만든 프로그램이다.

 

왜? 지금 현재 실력 상태로 취직하면,

  • 좋은 회사에 들어갔는데 실력이 없어서 뒤치닥거리만 하다 나이만 먹고 머리만 굳거나,
  • 마음에 안 드는 회사에 들어가서 원하는 일을 못하고 시간만 버리다가 나이만 먹고 머리만 굳거나

같은 상황이 벌어질 것이 뻔하기 때문이다.

 

어차피 운이 엄청 좋은 경우가 아니면 국내 어느 직장을 가건 스스로의 힘으로 배운 지식을 적용하는 도전을 해야될 것이다.

이왕이면 제대로 공부해가야 회사 업무 중에 고급 도전을 할 수 있지, 안 그러면 그냥 남들하는대로 따라가는 수준 밖에 안 된다.

즉, 조잡하게 배운 상태면 국내 3류 수준으로 평생을 살게 된다.

 

대학을 졸업한 학생들한테 1학년부터 다시 공부하라고 하는 것도 예의가 아닌 것 같고,

그렇다고 1학년 때 가르쳐야 하는 내용이 뭔가 돈을 많이 받을만한 가치가 있는 교육도 아니고,

인터넷 상에 이미 엄청나게 많이 뿌려져 있는 상황인데, 그걸 알아서 들으며 기초를 쌓을 의지력이 있기만 하면,

우리 학교에 2학년 2학기로 편입해서 BSc 1.5년간 or MSc AI/DS 포함 2.5년간 혹독한 훈련을 받으면 일취월장이 가능하다고 생각했기 때문이다.

 

특히, 우리나라가 “이과” 출신들을 “기업부설연구소” 같은데 “연구원”으로 고용할 수 있는 특혜를 부여하는데,

MBA를 STEM 과정이라고 설명해줘도 그런 꼰대 모임 집단에 설득이 잘 안 되겠지만

아예 BSc DS라고 과정 이름이 바뀌어 있으면 “이과”라고 인식을 할 것 같다.

금융권이라면 큰 상관이 없겠지만,

IT나 공학/의학 계열 산업군에서 일하려는 학생들에게는 MBA AI/BigData보다 BSc DS 학위가 가지는 장점도 있을 것이다.

 

다른 글에서도 이미 언급한대로, MBA는 이미 직장 들어간 상태에서 그만두고 나오기가 버거운 분들을 위해 만든 대체 상품(?)이다.

학교의 핵심은 MBA AI/BigData가 아니라 BSc – MSc 를 거쳐 내 논리와 설명을 60-70% 이상 이해할 수 있는 분들이지만,

그걸 못 따라오는 인력들에게도 문을 열어줘야 할 것 같아서 만든게 MBA 프로그램이다.

안타깝게도 우리나라 거의 대부분의 인력이 MBA 수준도 빠듯하고, 아니 첫 학기 첫 수업도 C학점 받기 빠듯한 레벨들이라…

 

왜 이렇게 어려운 프로그램 만드는거야? 좀 널럴하게 해서 돈 좀 벌어라

가까운 친구들을 만나면, 학부 때부터 넌 싸이코였다, 맨날 어려운 수업들만 골라들었다, 네가 학술동아리 짱 할 땐 다들 죽을려고 그랬다~

같은, 너무 어려운 프로그램 계속 운영할려고 고집 피우지 말고, 세상과 좀 타협해라는 이야기 많이 한다.

 

어떻게 받아들일지 모르겠는데, MBA AI/BigData는 내 기준으로 엄청나게 많이 세상과 타협한 학위 과정이다.

물론 시장의 대다수 MBA들은 사기 학위, AI교육이 사기 교육인건 잘 알고 있지만, 달리 이름을 붙일 방법이 없었다.

우리 교육이 무시무시하게 어려워보여도 사실은 정상적인 교육하는 학교 기준으로 학부 2-3학년 과정이라고.

나중에 E-MBA만들게 되면 그 땐 진짜 썰 풀이 수준으로만 타협하고 끝낼지 모르겠지만…

 

“온라인 교육, 논문을 읽는 효과를 주고, 배운 지식의 체화를 불러일으키는 퀄리티있는 문제풀이 + 교육의 가치를 공감하고 진짜 배우기 위해 온 사람들과의 네트워크 (대표님 블로그 글을 보면, SIAI 졸업한 사람들은 SIAI 졸업한 사람들 밖에 믿을 수가 없을 것 같다는 생각이고, 저는 그 이점을 누리고 싶습니다.) 등, 커리큘럼의 모든 내용이 마음에 듭니다.”

윗 단락의 표현에서 내 눈에 가장 띄는 부분은, ‘SIAI 졸업한 사람들은 SIAI 졸업한 사람들 밖에 믿을 수가 없을 것 같다‘는 문구다.

솔직히 좀 오버한 칭찬인거 같은데, 한국 내부에서 받을 수 있는 교육에만 한정한다면 딱히 틀린 말은 아닐 것 같다.

경험치가 쌓이고 나니 한국의 그 어느 대학에서 무슨 학위를 했건 실력에 대한 의구심이 너무 클 것 같거든.

 

학부 시절, 외국계 증권사 가겠다는 학술동아리 모임 중 하나에서 졸업학기에 대표를 했었는데,

당시 내 목표는 우리 동아리 출신이면 충분히 실력을 갖춰서 즉시 투입 가능한 인재라는 평을 시장에서 만드는 거였다.

경력 4-5년 이상되던 선배들은, 어차피 1년씩 뺑뺑이 돌며 끝나는 학부 수준 동아리인데, 실력이 계속 쌓이는게 아니니까,

너무 큰 기대를 하지 말고, 그냥 내 인생이나 챙기라고 핀잔을 주셨던 기억이 난다.

 

그 동아리에서 1년 남짓 훈련 받은 후배 둘을 반년 정도 시간을 두고 모 외국계 증권사 IBD 팀에 있던 당시에 인턴으로 1달씩 뽑았는데,

나한테 형처럼 한 숨도 안 자고 몇 주씩 버티는 인생 살기 싫어서 IBD 말고 다른 일 찾아야겠다고 고개를 절래절래 젓고 나갔던 후배들을,

회사 윗 분들은

너네 동아리 애들은 어떻게 훈련 시키는지는 몰라도 일단 무슨 말인지 말 귀는 다 알아먹는 상태로 졸업시키는거 같다.

라고 평을 했었고, 내가 유학 길을 밟은 다음에도 윗 분들이 우리 동아리 후배들이면 일단 서류 통과~ 라고 하셨다던 기억이 있다.

 

i-banking -> Data Science로 분야도 바뀌고, 직군이나 회사들의 명성, 교육과정의 레벨 등등 모든게 다 바뀌었지만,

내 기본 철학은 크게 바뀐게 없다.

우리 SIAI 로고를 이마에 붙이고 나가는 인재는 최소 레벨 “서류 통과”, 최대 레벨 “한국 상위 0.1% 인재”라는 대접을 받는 것이다.

학부 시절 그 동아리는 영어로 면접보고, 한 학기에 몇 명만 골라 뽑고, 자기들끼리만 논다는, 자뻑 집단이라고 악명이 높았는데,

그럼에도 불구하고 내 눈에는 실력도 없고 조잡한 수준…

영어 잘하고 학벌만 좋으면 뱅킹 들어가던 시절이라, 대부분 영어만 잘하면서 지식 베이스는 하나도 없는 애들 위주의 동아리였으니까.

바꾸고 싶으면 네가 회장해라길래 한 학기 맡던 동안, 경영학과 출신 선배들의 온갖 견제에 짜증 쌓였던 기억 밖에 없다.

SIAI라는 조직의 훈련도를 낮추고 세상과 타협하는 순간, 아마 내가 SIAI를 바라보는 눈이 당시 그 동아리를 바라보는 눈과 같아질 것이다.

 

적당히 가르치고 돈 벌어라고? 글쎄다. 배우려고 하는 학생들에게 하나라도 더 가르쳐줄려고 해야지, 대충 가르쳐주고 학비만 받는 짓은 난 죽어도 못하겠다.

실제로도 몸 안 좋을 때 무리해서 강행했더니 학생들 불평이 많더라. 몸 안 좋으면 차라리 쉬고 나중에 제대로 만들어서 가르쳐야지.

차라리 E-MBA 같은 학위 만들어서 적당히 케이스 스터디만 몇 개 배우고, 인맥 교류나 하고 싶은 “아재들” 그룹에게라면 모를까,

학부 갓 졸업하는 어린 애들, 직장에서 속이 터져 찾아온 학생들에게 내가 양심도 없이 그딴 교육 하는건 딸깍발이 자존심이 허락하질 않는다.

 

경영학과도 할 수 있는거 맞나요?

당시 경영학과 산하의 동아리에서 경영학과의 민낯(?)을 너무 상세하게 봤기 때문에, 경영학과 = 상고 출신이라는 지금의 시선이 더더욱 굳어진 것도 있다.

학부를 졸업하고 그럭저럭 15년이 다 되었는데, 여전히 경영학과의 교육 수준은 절망적이라는 걸 간접경험으로 계속 느끼는 중이다.

앞으로도 그럴 것이다. 미국 명문대들처럼 경영학과를 학부에 둘 필요가 없다는 공감대가 형성되며 전국적으로 폐과 되거나,

아님 우리나라 경영학과 커리큘럼이 SIAI 수준으로 완전히 환골탈태되거나.

어느 쪽이건 우리나라 경영학과 교수진들이 머리에 띠를 두르고 길거리에 뛰쳐나와 목숨을 걸고 반대할 것이다.

자기 밥그릇이 깨져나가는 이야기니까.

 

저 위의 학생은 경영학과의 굴레를 벗어나기 위해 몸부림을 치고 있다.

MIT 최고의 수업 중 하나로 손 꼽히는 Strang 교수님의 기초 선대 과목부터 시작해서, 괜찮은 교재들을 열심히 보고 있다는데,

혼자 힘으로 얼마나 제대로 이해했을지는 모르겠지만, 최소한 쓸데없이 코드 복붙하거나 이상한 학원가거나 하며 뻘짓하진 않으니까,

예전에 파비 클래스를 찾아왔던 어느 “바보학과” 닉네임의 경영학과 학부 – 수학과 과목들 삽질 – 통계학 석사 출신 학생처럼,

노력해서 학부 전공의 굴레를 벗어나시길 바란다.

 

쉽지는 않겠지만, 벗어나는게 불가능할 것이라고 생각하진 않고,

사실 우리 MBA AI/BigData 들어온 경영학과 출신들 말대로, 굳이 외부에서 수학으로 너무 혼자 고생하지 말고,

빨리 들어와서 두들겨 맞다보면 뭐가 필요한지 자연적으로 알게 된다는 그 말이 더 공감되는 순간이 올 것이다.

 

한국은행 총재 되신 이창용 교수님이 학부 시절에 수학, 통계학 복수전공 -> 박사 유학 도전하는 우리 과 “천재”들에게,

그 시간에 차라리 경제학과 대학원 수업듣고, 경제학 좋은 논문 써서 어필하는게 뛰어난 경제학자가 되는 길이라고,

수학 수업에 꾸역꾸역 찾아갈 필요 없다고 수업 중에 여러번 농담을 하셨는데,

나도, 여러분도, 그 “천재”들 급은 아니지만, DS 지식에 대한 관점도 비슷한 맥락이라고 생각한다.

경제학이나, DS나, 그 외 다른 어떤 학문이건, 우리 같은 “Applied”는 수학을 빌려쓰는 학문에 불과하니까.

굳이 수학, 통계학에 너무 매몰되지말고, 직관과 모델이라는 기본을 얻으면 수학은 도구일 뿐이라는 걸,

꼭 우리 SIAI에 오지 않더라도, 다른 훌륭한 교육기관에서 꼭 깨달아서 성장하기 바란다.

 

이전 글에 내가 답 해주길 포기한 공대생과 확실히 다른 점은, 자기 전공과 우리나라 대학 수업들에는 답이 없음을 일찌감치부터 깨닫고,

해외 옵션들을 열심히 찾아보고, 내가 지정해 준 좋은 교과서들을 보고 (조금이라도 이해하고) 있다는거다. 희망이 있는 학생이다 싶더라.

공대라는 전공이 자만에 빠지기 쉬운 전공인 반면, 경영학과는 대부분 자괴감에 빠지는 전공이라 타 전공 지식에 대한 시야가 달라졌겠지.

 

경영학과도 할 수 있는거 맞나요? 라고 질문하면,

사실 어느 학과나 우리나라 대학에서 날림으로 배웠으면 “너네 다~ 비전공” 이라고 대답하고 싶다.

학부 4년을 손해보긴 했는데, 그렇게 다른 전공 출신에 비해서 심각하게 손해 본 건 아니라고. 다들 엉망이거든.

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