vijeshdatt, 출처Unsplash데이터 사이언스 석사 프로그램을 선택했을 때 가장 중요한 게 취업률이다.내가 지원한 데이터 사이언스 석사 프로그램이 30개 정도 있었는데 일부는 인터뷰 요청을 받거나 일부는 최종 합격하기도 했다.그 중에서 굳이 프란시스코 대학을 선택한 이유를 적어 보자.샌 프란시스코 대학은 학교 자체의 순위는 떨어지지만”데이터 사이언스”석사 프로그램이 매우 크고 튼튼하다.프란시스코 대학의 데이터 사이언스의 최대 장점은 졸업생들이 매우 취업을 “잘”자는 것이었다.여기에는 2가지 이유가 있지만 하나는 막강한 지리적 이점이다.샌 프란시스코 시내에 있는 테크 회사도 많을 뿐 아니라 근처에 실리콘 밸리가 있어서 유명한 테크 회사들이 밀집하고 있다.이는 취업에 절대적으로 유리한 조건이었다.2번째는 커리큘럼에 “Practicom”이라는 인턴 프로그램이 포함됐다.프라 크티콤는 학교에서 기업들과 연계하고 주 2회 인턴쉽을 8~10개월간 보장하는 과정이다.다른 학교에서는 졸업한 후나 방학 때 개인이 직접 인턴쉽을 찾고 합격해야 하지만 프란시스코 대학에서는 학교를 통해서 인턴십을 무조건 이수할 수 있었다.나는 이 2개가 가장 핵심 요소라고 생각했다.데이터 과학자 시장에는 새로 쏟아지는 인재가 해마다 늘기 때문에 인턴쉽을 요구하는 것은 정말 정말 어렵다.그 때문에 학교를 통해서 양질의 인턴쉽을 8~10개월 된다는 것은 취업 시장에서 엄청난 이점이다.그리고 취업률만큼 중요한 게 취업의 질이다.졸업하고 가 회사가 얼마나 좋은 회사에 의해서 같은 취업률도 품질이 달라지기 때문이다.인터뷰 요청을 받은 2개 학교는 모두 샌 프란시스코 대학보다 학교의 순위가 훨씬 높은 곳이었다.그 중 1개는 아이비 리그 소속의 학교이기도 했다.그러나 굳이 인터뷰를 보지도 않은 이유는 취직의 성격이 내가 바라던 것과 동떨어지고 있었기 때문이다.어떤 학교는 프로그램이 SAS회사로부터 펀딩을 받고 만들어지면 커리큘럼에 SAS자격증을 필수로 이수해야 했다.실제로 SAS는 바이오텍 측에서 활용하기에 일반적인 테크 회사에서 사용하는 프로그래밍 언어와는 거리가 멀다.그래서 졸업생들이 취직은 정말 잘 나가는 대신 대부분 SAS를 활용하는 기업으로서 취직한다.그리고 SAS를 주로 쓰는 편에 경력을 시작하면 일반적인 테크 회사에 경력을 옮기기 어려워진다.프란시스코 대학의 경우, 파이썬을 중심적으로 가르치기 때문에 테크 쪽으로 가는 게 훨씬 유리하다.비즈니스·애널리틱스 석사들의 경우, 파이썬과 테크 과목의 비중이 적은 경우가 있기 때문에, 미리 잘 조사할 중요하다.비즈니스 애널리틱스 석사를 졸업하면 프로그래밍 기술이 상대적으로 부족할 수 있으므로 취직에서도 불리하게 될 가능성이 있다.또 다른 학교는 학교의 네임 밸류가 좋은 대신 위치가 미국 동부이어서 졸업생이 일반적인 테크 회사보다 금융 회사에 많은 취업했다.요즘은 원격으로 면접을 받는 회사가 많지만 내가 지원할 때는 방문 면접이 대부분이었기에 직접 갈 거리에 있는 회사가 대부분 금융 회사인면 아무래도 인턴쉽이나 취업 기회도 금융 회사가 많을 수밖에 없다.이는 사람마다 좋은 일도 있는 안 좋은 일도 있을 수 있지만 나는 금융 회사보다는 테크 회사에 취직을 하고 싶었으므로, 이 부분은 단점으로 작용했다.프란시스코 대학의 경우 주변에 테크 회사가 많아, 졸업생이 텍에 가는 경우가 훨씬 많았다.프로그램의 기간도 그것보다 중요하다.다른 학교는 1년 반, 2년 이상인 경우가 많았지만, 프란시스코 대학의 경우 프로그램의 기간이 1년이다.기간은 짧지만 배우는 내용은 압축적으로 많아 빨리 졸업하고 취직하고 싶은 저에 들어맞았다.프로그램의 기간이 길어질수록 생활비 부담도 자연스럽게 늘어난다.그리고 학비도 더 높다.저의 경우 학비가 상대적으로 낮아 생활비를 절약할 수 있다는 것도 장점이었다.프로그램의 역사가 긴 것도 샌 프란시스코 대학의 장점이었다.지원 당시 데이터 사이언스 석사 프로그램이 생겨서 이미 8년째이기 때문에 도입한 막 다른 학교에 비해서 교과 과정이 체계적이었다.데이터 사이언스 석사 프로그램은 미국의 많은 대학에서 태어나고 있는데, 그 이유는 돈이 되기 때문이다.새로 생긴 프로그램이라고 해서 모두 문제가 있는 것은 아니지만, 프로그램의 역사가 있으면 그것만 운영의 경험도 축적되어 졸업생 네트워크도 있기 때문에 취업에 유리하다.이미 7회 졸업생을 배출했기 때문에 졸업생 취업 데이터를 미리 알 수 있었지만 졸업 후 3개월 이내의 취업률 기준 연봉의 평균과 중간 값, 최대치 등이 홈페이지에 공개됐다.졸업생들의 데이터를 바탕으로 졸업 후의 예상 몸값을 거의 예상하고 졸업 후 얼마로 학비(투자금을 회수할 수 있을지 나고 유학을 계획 하는데 정말 도움이 컸다.재학생의 국적, 인종, 성별, 연령 비율 등도 공개됐으며 함께 공부하는 동기의 인구 분포를 예상할 수 있는 것도 좋았다.미국까지 가서 데이터 과학 석사를 한다는 것은 쉽지 않은 결정이다.돈도 많이 들고 시간도 걸리는 데 취직이 안 되면 한국으로 돌아가야 한다.어차피 결심하면 되도록이면 좋은 선택을 하고 원하는 결과를 얻었으면.내가 한 고민을 하고 있는 누군가의 도움이 되기를 바란다.
