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미국 대학원 석사 합격 QA – 학점 2점대 토종 한국인이 미국 데이터 석사를 어떻게?

미국 대학원 선수과목 | 미국 대학원 석사 합격 QA – 학점 2점대 토종 한국인이 미국 데이터 석사를 어떻게? 모든 답변

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미국 대학 편입시 꼭 선수과목을 이수해야 하나요

문과생 미국 통계학과 대학원 진학하기 2 선수과목

Engineering 전공으로 미국명문대 편입하기 ⋆ 유학브레인

데이터 대학원 선수과목 채우기 사이버 대학교들 정리

미국 이공계 석사 준비 과정 (학비 수업 생활 과정 등)

키워드에 대한 정보 미국 대학원 선수과목

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많은 분들이 구독해주시고 많이 봐주셔서 최근 들어 놀람의 연속이었던 것 같아요. 원래는 부끄러운 마음에 댓글로만 답변을 달아드리려고 했는데, 유튜브 댓글이나 주변분들이 많이들 질문해주시는 것들이 있어서 용기내 영상을 찍어보게 됐어요. 부족하더라도 많은 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다!

※ 개인적인 견해와 입장, 가치관 차이가 있을 수 있으니 참고 정도로만 해주시면 감사하겠습니다. 또, 틀린 부분이 있을 경우 가감없이 댓글로 말씀해주시면 감사하겠습니다! 🙂

* 📽️ 촬영 : iPhone 11 Pro

* 📧 문의 : [email protected]

* 🎹 음악 : Copyright free musics(see below)

– Just Chatting 영원히 저작권 없는 음악 1시간 | No Copytight Music

(https://www.youtube.com/watch?v=mrsA-QsQad0t=58s)

하지만 대학원 수업을 듣기 위해서 학부에서 꼭 수강했어야 하는 선수과목을 요구하는 전공도 있습니다. 보통 Humanities보다는 Business, Economics, …

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Date Published: 2/2/2022

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문과생 미국 통계학과 대학원 진학하기 2. 선수과목. Article author: cosmy.tistory.com; Reviews from users: 35908 ⭐ Ratings; Top rated: 3.6 ⭐ …

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Date Published: 7/25/2021

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선수과목 이수여부를 체크해 보셔야 합니다. 미국 대학교에서는 편입을 하는 것은 학과에 대한 기본 지식이나 공부를 한 학생들을 뽑는 것을 전제로 …

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Date Published: 5/9/2021

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대학원에서 요구하는 선수과목을 들어야 하는데.. 다 들 커뮤니티 칼리지에서 듣는다고 해외 한인 커뮤니티, 뉴욕, 뉴저지, 미국 생활, 미국 유학 생활, 미국 생활 …

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Date Published: 9/23/2022

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선수과목 통계학 대학원 입학에 중요한 선수과목 … 위 세과목에서 B가 떠버리면 사실 괜찮은 미국 대학원 유학은 힘들어진다.

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Source: cosmy.tistory.com

Date Published: 5/20/2022

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안녕하세요. 이 그룹에서 답을 주실 수 있지않을까하여 문의드립니다. 현재 미국 데이터 사이언스 대학원 진학 준비중인데, 보통 학교마다 pr.

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Date Published: 8/12/2021

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데이터 석사 선수과목 (Prerequisites) 수강, 어떻게 채워야 할까? 미국에서 데이터 분석하는 사람들의 유학 생존기. 대학원 지원 / 인턴십 / 취업 / 이직 …

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Date Published: 2/29/2022

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미국대학 편입은 목표대학의 지원 전공에 따라 요구하는 선수과목을 시기에 맞춰 잘 수강한 후 받은 성적으로 입시의 승패가 갈리기 때문에 누구에게나 명문 대학에 …

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Date Published: 8/6/2022

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안녕하세요 저도 현재 미국유학 준비로 선수과목을 들으려고 하는데 방통대 통계학개론이 작성자님 말씀처럼 같은 학년이라 수강이 불가능해서 고민이 …

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Date Published: 1/27/2022

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한국 나이 28살에 미국 대학원 석사 준비함. – 문과라서 선수과목은 한국 사이버대학교에서 했음. – 7곳 지원해서 3개의 학교 합격함. 합격률 40%.

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Date Published: 2/8/2022

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미국 대학원 석사 합격 QA – 학점 2점대 토종 한국인이 미국 데이터 석사를 어떻게?

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미국 대학원 선수과목

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미국 대학원 선수과목

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Summary of article content: Articles about 미국 대학원 선수과목 게다가 학교들과 전공들에 따라 입학의 기준이 다릅니다. 여기서 가장 중점적으로 보아야 하는 부분은 각 전공이 요구하는 선수 과목들입니다. 꼭 학사와 동일한 전공으로 … …

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데이터 석사 선수과목 (Prerequisites) 수강, 어떻게 채워야 할까?

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Most searched keywords: Whether you are looking for 데이터 석사 선수과목 (Prerequisites) 수강, 어떻게 채워야 할까? 미국에서 데이터 분석하는 사람들의 유학 생존기. 대학원 지원 / 인턴십 / 취업 / 이직 등의 다양한 이야기를 나누고 있습니다. 저희가 상담을 진행하면서 가장 많이 받는 질문 중 하나였던, 선수과목 수강하는 방법 (Prerequisites) 에 대해서 알아보도록 하고자 합니다. 결론부터 이야기하자면, 학교 by 학교로 너무 다르다는 건데요. 따라..

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데이터 석사 선수과목 (Prerequisites) 수강, 어떻게 채워야 할까?

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미국 대학원 전공별 합격 전략 : 네이버 블로그

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Summary of article content: Articles about 미국 대학원 전공별 합격 전략 : 네이버 블로그 대학에서 동일 계열 전공자가 아니더라도 석사과정 지원이 가능하며 타 전공보다 선수과목에 대한 요구가 적거나 없습니다. …

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문과생 미국 통계학과 대학원 진학하기 2. 선수과목

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Summary of article content: Articles about 문과생 미국 통계학과 대학원 진학하기 2. 선수과목 선수과목 통계학 대학원 입학에 중요한 선수과목 … 위 세과목에서 B가 떠버리면 사실 괜찮은 미국 대학원 유학은 힘들어진다. …

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대학원 선수과목 (pre-requisite)을 커뮤니티 칼리지에서 non-degree 프로그램으로 들어도 되나요? – 멘토링

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대학원 선수과목 (pre-requisite)을 커뮤니티 칼리지에서 non-degree 프로그램으로 들어도 되나요? – 멘토링

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해커스 유학컨설팅 ::RE : 또다시 질문있습니다. (질문이 추가됨)

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해커스 유학컨설팅 ::RE : 또다시 질문있습니다. (질문이 추가됨)

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데이터 대학원 선수과목 채우기 : 사이버 대학교들 정리

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Summary of article content: Articles about 데이터 대학원 선수과목 채우기 : 사이버 대학교들 정리 안녕하세요 저도 현재 미국유학 준비로 선수과목을 들으려고 하는데 방통대 통계학개론이 작성자님 말씀처럼 같은 학년이라 수강이 불가능해서 고민이 … …

Most searched keywords: Whether you are looking for 데이터 대학원 선수과목 채우기 : 사이버 대학교들 정리 안녕하세요 저도 현재 미국유학 준비로 선수과목을 들으려고 하는데 방통대 통계학개론이 작성자님 말씀처럼 같은 학년이라 수강이 불가능해서 고민이 … (2021년 기준) 데이터쪽으로 대학원 유학을 준비할 경우, 대부분의 학교가 선수과목 이수를 필수로 한다. 대체로 통계학, 미적분, 컴퓨터언어 하나 정도를 요구하는 듯. 구글링해보니까 많은 비전공자들이 방통대..안녕하세요? 투머치토커입니다

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데이터 대학원 선수과목 채우기 : 사이버 대학교들 정리

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데이터 석사 선수과목 (Prerequisites) 수강, 어떻게 채워야 할까?

728×90 저희가 상담을 진행하면서 가장 많이 받는 질문 중 하나였던, 선수과목 수강하는 방법 (Prerequisites) 에 대해서 알아보도록 하고자 합니다. 결론부터 이야기하자면, 학교 by 학교로 너무 다르다는 건데요. 따라서, 지원하고자 하는 프로그램에 직접 문의해보거나 링크드인 등을 통해 현재 재학생이나 졸업생들을 컨택하는 것이 가장 확실하고 빠른 방법이라고 조언을 드리고 있습니다. 데이터 석사 프로그램도 그 종류와 선수과목으로 요구하는 강의들이 너무 다르기 때문에, 오늘은 저 글래빈과 브라이언이 이 문제에 대해서 대화를 나누어 보았습니다. 크게 수학과 프로그래밍 경험으로 prerequisites을 나누어 볼 수 있었는데요. 참고로 저 글래빈과 브라이언은 Duke에서 Analytics 석사를 같이 했고, 추후 각자의 필요성에 의해서 저는 Biostatistics / Data Sciene 석사를 브라이언은 현재 조지아텍에서 온라인 파트타임으로 Computer Science (Specialization: Machine Learning) 석사를 공부하고 있습니다. 1. 데이터 석사 프로그램의 Department를 살펴보도록 하자. 브라이언: 음… 만약 지원하고자 하는 프로그램의 Department가 Mathematics / Statistics 또는 Computer Science / Engineering과 같은 이공계라면 꽤 높은 수준의 prerequisites을 요구하는 거 같고, 그 검증도 꽤 까다롭게 보는 것 같아. 글래빈: 전부라고는 말할 수 없겠지만, 나도 일정 부분 동의하는 바야. 각 프로그램마다 보통 선호하는 applicant background들이 있기 마련인데 그게 내가 가진 경험과 잘 align할 수 있는지 부족하다면 make up이 가능한 상황인지를 판단 내리는게 중요한 것 같아. 그런데 이런 정보들을 프로그램들이 디테일하게 알려주는 편이 아니잖아… 어떻게 알아보는게 좋다고 생각해? 브라이언: 음… 그 부분이 좀 애매하긴 하지. (잠시 고민) 나는 역시 링크드인이 답인 것 같아. 현재 재학생/졸업생들이 학부 때 어떤 전공 어떤 경험들을 가지고 있는지를 살펴보는 것이 중요하거든. 어떤 사람들이 어떠한 경력을 가지고 뽑혔는지를 보려면 역시 링크드인만한게 없다고 생각해. 지원하는 프로그램을 마친 졸업생들 중에서 나랑 가장 비슷한 프로필을 가진 사람을 콜드콜해서 질문하는게 가장 확실하다고 생각해. 2. MOOC (Massive Online Open Courses) 플랫폼을 통해서 받은 Certificates로 Prerequisites 기준 충족을 할 수 있을까? [수학; Mathematics] 글래빈: 역시 학교마다 다른 이야기겠지만, 나는 지원 준비할 때 Calculus (대학미적분학) 수업을 미국 학교에서 온라인으로 수강했어. 난 아무래도 학부를 한국에서 나왔었고 이공계도 아니였기 때문에 수학을 영어로 공부해 본적이 없어서 수학을 영어로 공부하는 거에 익숙해질 필요가 있었거든. 단점은 비싼 비용이었던 것 같아. 다른 분들은 보니까 한국에서 사이버대학교 등을 통해서 선수과목 학점이수를 많이 진행하시더라고. 비용도 많이 저렴하고. 미리 community college (CC)에 1년 정도 일찍 미국에 와서 필요한 prereq coursework를 채웠다고 하는 사람들도 본 것 같아. 미국에선 딱히 어느 학교에서 수강을 했는지는 크게 중요하게 보지 않는 것 같아. 중요한 건 내가 수강을 했느냐 여부이고 좋은 성적을 받았느냐이지. – BYU Independent Study: Calculus I (https://is.byu.edu/catalog/MATH-112-M001) – BYU Independent Study: Calculus II (https://is.byu.edu/catalog/MATH-113-M001) – University of North Dakota: Calculus III (https://und.edu/academics/online/enroll-anytime/math265.html) – University of North Dakota: Linear Algebra (https://und.edu/academics/online/enroll-anytime/math207.html) – Outlier.org: 기존의 Calculus I이 보통 4학점 credit인데 반해, 3학점이지만 매우 저렴한 가격으로 학점을 Transfer할 수 있다고 합니다. (Unitersity of Pittsburgh) 자세한 내용은 여기서 확인하실 수 있습니다(https://www.outlier.org/products/calculus-i) 이렇게 여기저기에서 나누어서 들었었는데, 나중에 보니까 UIUC (University of Illinois at Urbana-Champaign) NetMath라는 플랫폼에서 대학에서 필요한 수학 과정은 전부 다 coursework로 제공하는 걸 보고 처음부터 여기서 들을걸 이라는 후회를 했던게 기억이 나네… (홍보 아니고 관계자도 아닙니다 😛) – UIUC NetMath (https://netmath.illinois.edu/academics/netmath-courses-college-students) 브라이언: Analytics 석사는 수학에 대해서는 보통 통계학 원론 (Principle of Statistics)에다가 Calculus I/II 정도까지면 충분하다고 생각하는 것 같아. 반면 그 이상의 quant background를 요구하는 학교/프로그램들은 Mathematical Statistics에다가 Calculus III (Multivariate Calculus)까지 요구하는 것 같고. 학교마다 조금씩 다르기 때문에 잘 살펴봐야될 것 같아. 추가적으로 나는 Personal Statement (or Statement of Prupose) 적을 때 한 문단 정도를 할애해서 내가 non-stem major인데 어떻게 quant를 make-up 해왔는지에 대해서 서술했던 것 같아. [프로그래밍; Programming] 브라이언: 나도 학부가 CS가 아니다 보니까 지원 준비하면서 prereq 기준을 어떻게 충족시키는지가 고민이었는데, 현재 조지아텍에서 CS 석사 진행하는 사람들을 컨택해 본 결과, Udacity라는 데에서 지원에 필요한 CS 기초 강의들을 20-30개 수강했었어. 그 Certificates를 지원하는데 활용했었고, CS 백그라운드가 없었는데도 불구하고 합격할 수 있었던 것 같아. 난 꼭 coursework가 답은 아니라고 생각해. 결국 학교마다 프로그램마다 그 기준이 너무 다르기 때문에 이 질문에도 역시 재학생/ 졸업생을 링크드인을 통해서 컨택해보는게 답이라고 밖에 할 수 없겠다… 글래빈: 나도 그 부분에는 동의해. 특히, 그 프로그램에서 ideal하게 생각하는 지원자들이 어떤 background를 가진 사람들인지 파악하는 것은 합격률을 높이는 지름길이지. 나도 수학/통계의 경우는 coursework를 적극 활용한반면, 프로그래밍 경험에 대해서는 주로 MOOC에서 획득한 certificates를 활용해서 어필했던 것 같아. 요즘에는 정말 많은 MOOC 플랫폼들이 생겨났지만, 역시 지원자들 사이에서 제일 많이 보이는 건 Coursera, edX, Datacamp, Udacity, Udemy 이런 사이트들인 것 같아. – Coursera: https://www.coursera.org/ – edX: https://www.edx.org/ – Datacamp: https://www.datacamp.com/ – Udacity: https://www.udacity.com/ – Udemy: https://www.udemy.com/ 브라이언: 나는 단순히 Certificates만 링크드인에 열심히 추가해서 application에 보여준 것 뿐만아니라, 추가적으로 개인 포트폴리오도 만들었었어. Personal blog를 통해서 내 code 와 analysis report 정리해서 보여주는 식으로 application에 첨부했더니 이게 난 아직까지도 내 application의 차별화 포인트 였다고 중요한 합격 요인이었다고 생각하거든. 3. 아직 다 듣지 못했는데… 이번 학기에 수강 중인데… 지원해도 될까? 글래빈: 나는 주변에서 지원 상담할 때, 이런 질문을 정말 많이 들었어. 이번 학기에 programming 수업 듣고 있는데 또는 math 수업 듣고 있는데, 학기가 진행 중이라 아직 학점이 안나왔는데, application에 적어도 되는건가요? 아니면 다 들은 내년에나 지원해야 하는건가요? 브라이언: 나도 이런 질문 꽤 많이 받는 것 같아. 단기간에 make-up하려는 분들이 많고 들어야할 coursework나 certificates 과정들도 많고, 그러다 보니까 당장 지원은 해야 하는데, 시간이 없는거지. 그런데 답은 의외로 간단해. 프로그램에서 candidate evaluation할 때 항상 기준으로 하는 시점은 프로그램 시작 전까지 우리 프로그램을 공부할 준비가 되어있느냐인거지. 따라서, 내가 현재 수강 중이라면 application에다가 ‘내가 현재 수강 중이다’ 라고 표기해주기만 하면 되는 부분이야. 글래빈: 이건 나도 예전에 지원할 때 경험해봤었어. 한 두군데 학교에서 조건부 합격으로 나한테 admission offer를 줬던 기억이 나네. 보통 conditional admission offer는 합격 레터에 적혀 있잖아. 합격을 축하한다. 단 조건이 있다. 지정된 날짜까지 (보통 프로그램 시작 전) 너가 현재 수강하고 있는 수학/프로그래밍 coursework 의 성적표나 certificates를 제출해야 한다. 제출하지 못하면 불합격 될 수 있다. 브라이언: 내가 멘토링 했던 학생 중에는 조건부 합격을 우리 학교와서 미리 summer semeter에 와서 A 수업을 들어라 또는 프로그램 시작 전에 제공하는 bootcamp를 들으라는 식으로 주는 경우도 봤었어. 핵심은 일단 완벽하게 prereq 충족을 하지 못했다고 해서 겁먹어서 아예 지원을 포기하는 것보다는, 일단은 최대한 내 candidacy를 강조해서 적어보고 나머지는 admission committee의 판단에 맡기자라는 거야. #영어이력서 #영문이력서 #이력서 #Cover #coverletter #resume #레주메 #데이터분석 #데이터애널리스트 #미국데이터분석석사 #미국석사 #데이터과학자 #네트워킹이벤트 #GMAT #링크드인 #미국데이터분석 #데이터사이언스 #미국 #GRE #해외취업 #데이터사이언티스트 #미국현지취업 #데이터분석석사 #글래빈 #미국데이터사이언티스트 #글래빈미국 #글래빈미국데이터사이언티스트 #브라이언 #브라이언미국데이터사이언티스트 #스테이시미국데이터사이언티스트 #미국대학원 #해외취업마스터 #미국생활 #데이터사이언스석사 #미국유학생 #유학생 #미국데이터 #애널리틱스석사 #데이터석사 #미국데이터석사유학 #뉴욕직딩 #미국유학 #미국직장인 #미국취업 #미국현지취업 #prerequisites #선수과목 #미국대학원선수과목 728×90

문과생 미국 통계학과 대학원 진학하기 2. 선수과목

문과생 미국 통계학과 대학원 진학하기 2. 선수과목 통계학 대학원 입학에 중요한 선수과목 ————기초—————- 1. 미분 적분학 1,2 (대부분의 한국의 대학교들은 보통 multivariable calculus를 두학기 과정에 끝내고는 한다. 반면 미국엔 보통 Cal I,II,III 까지 수업이 열린다.) 2. 선형대수학 3. 수리통계학 ——————————— 위 세 과목 성적을 잘 받는것이 가장 중요하다. 위 세과목에서 B가 떠버리면 사실 괜찮은 미국 대학원 유학은 힘들어진다. 그렇기 때문에 무슨 수를 써서라도 저 과목들에서 좋은 성적을 사수해야 한다. ———–플러스 알파—————— 4. 프로그래밍 수업 5. 데이터베이스(SQL) 6. 실해석학 (박사 과정진학을 위해서는 필수적이다.) 7. 해석학 통계학 선수과목 해석학 (학부때 공부한 해석학 교과서, 참 쉽게 쓰여져 있어서 문과생도 증명을 잘 외우면 수업을 따라갈 수 있다. ) 통계학 대학원 입시에 유리한 전공은 ? 통계학 대학원 입시에서 단연 가장 유리한 전공은 수학과라고 할 수 있다. 수학과에서 배우는 해석학, 선형대수, 미분적분학이 통계학의 기초가 되기 때문이다. 하지만 학부 전공이 수학과나 통계학과가 아니더라도 아래 언급된 수강과목들을 학부과정에서 착실하게 채운다면 통계학 대학원에 충분히 진학을 할 수 있다. 개인적으로는 경제학과나 경영학과가 커리큘럼에 기초통계가 들어가기 때문에 문과 전공에서는 상대적으로 유리하다고 생각을 한다. 하지만 위 분야 전공자들이 아니더라도 추가적으로 선수과목을 수강하면 대학원 진학에는 문제가 없다. (단, 좋은 성적으로 선수과목들을 마무리를 하였다는 조건이 필요하다.) 나의 이야기 나의 경우엔 미적, 프로그래밍 기초와 같은 선수과목을 채워 오다가 오스트리아에 교환학생을 다녀오고 난 이후에 본격적으로 응용수학과를 복수전공하고 수학공부를 한 케이스이다. 어떻게 보면 4학년 1학기부터 복수전공을 시작한 것인데, 주위에 내 친구들은 나의 계획을 보고 미쳤다고 했다. 어떻게 문과를 나온 사람이 이과 학생들도 어려워 하는 ‘수학’ 전공을 1년만에 끝낼수 있냐고, 하지만 여러가지 경우의 수를 고려해본 결과 이론상으로는 1년만에 복수학위를 마치는 것이 가능했고, 유학을 나가기 전에 응용수학과 복수학위를 취득하는 것을 목표로 앞으로 남은 1년 혹은 1년 반정도의 커리큘럼을 짰다. 한학기에 7~8과목들을 듣고 영어 시험도 준비해야 했어서 정말 고되고 힘들었지만 계획대로 성공적으로 과정을 마쳤고, 정말 다행히도 바로 그 다음해에 졸업시점에 맞추어서 유학을 갈 수 있었다. 2015년 겨울계절학기가 끝난 후에 짰던 계획표 -복수전공을 다짐하고 짰었던 수강 계획표 복수전공이나 부전공을 하는 학생들은 졸업시점이 가까워 질 수록 들을 수 있는 학점 수에 제약이 많아진다. 통계학 유학을 준비중이라면, 미적1-2, 선대, 해석학, 수리통계학 을 우선적으로 수강하자. 기타 문답 Q) 전 수학과목을 하나도 모르는데 수강이 가능한가요 ? 천천히 미적, 선형대수부터 시작하면 된다. 미분 적분학, 선형대수학은 선수 과목이 없는 과목들이다. 내가 고등학교를 다닐때는 아예 미분적분학이 교육과정에 들어가있지 않았고 나는 4학년 2학기에 미분적분학을 계절학기로 시작하였다. 두 과목 모두 보통 일학년 학생들이 듣는 과목들이기 때문에 안놀고 열심히 한다면 대학이 주는 자유로움과 낭만에 취해 술을 진탕 먹고 수업 빼먹는 친구들 정도는 이길 수 있다. 미적1 -> 선대 -> 미적2 순서로 수강을 추천 한다. Q) 인턴 경험이나 회사경력이 필요한가요? 단답으로 말하면 No. 대학원 입시에서 인턴 경력이나 사회경력은 크게 도움이 되지 않는다. 통계학과는 위에 언급한 수학과목 성적, 공인 영어성적, 추천서가 절대적인 것 같다. Q) 학교에 컨택을 해야되나요? 이것도 단답으로 말하면 No. 교수의 펀딩으로 RA를 주로 뽑는 Computer Science과의 경우에는 컨텍이 필수적 이겠지만, 주로 TA로 재정지원을 받는 통계학과에서는 컨택이 별로 도움이 되지 않는다고 생각한다. 마무리 학부전공이 통계학과가 아니더라도 통계학과 대학원에 충분히 진학을 할 수 있다. 본인이 문과생이라고 전혀 기회가 없다고 생각하여 포기하지말고 차근차근 하나하나씩 백그라운드를 채워나가자. 하지만 좋은 학교로 진학을 하고 싶거나 미국으로 유학을 가고 싶은 사람은 학점관리와 수강과목을 정말 신경써야 한다. 결론적으로는 나는 수학과를 복수전공하기를 정말 잘했다는 생각이 든다. 통계학과를 진학하는 것에도 도움이 되었고, 미국에서 수학을 학부때 공부했다고 하면 나를 스마트한 사람(?)으로 봐주는 그런 부수적인 효과가 있기때문이다. 대학원 진학이 정말 본인이 하고 싶어하고 이 길이 맞다는 확신이 들면 도전하고 그 과정에서 불안해 하지 말자. 구독과 좋아요는 제가 글을 쓰는 큰 원동력이 됩니다-! 관련글 문과생 미국 통계학과 대학원 진학하기 3. 영어 (GRE, TOEFL) 문과생 미국 통계학과 대학원 진학하기 – 1. 프롤로그

데이터 대학원 선수과목 채우기 : 사이버 대학교들 정리

(2021년 기준) 데이터쪽으로 대학원 유학을 준비할 경우, 대부분의 학교가 선수과목 이수를 필수로 한다. 대체로 통계학, 미적분, 컴퓨터언어 하나 정도를 요구하는 듯. 구글링해보니까 많은 비전공자들이 방통대에서 선수과목을 이수하더라. 다행히도(?) 시간제 입학 이란 제도도 있어서 정말 딱 한과목씩만 수강신청도 가능하다. 근데 사이버대학 세계는 처음이라… 이것도 처음에 알아보는데 조금 골치아팠어서 정리해본다. 등록금 : 보통 3학점 기준 21~24만원 정도 하는듯. 방통대가 아무래도 제일 싸다. 자바,C언어 등 컴퓨터언어를 배우는 수업은 거의 1학기 대학수학 및 미적분을 배우는 수업은 대부분 2학기 ☞ 미리미리 학사일정에 맞춰 수업을 들어놔야지, 급하게 2학기에 언어 수업을 들어야한다거나 1학기에 꼭 미적분 수업을 들으려고 하면 골치아파짐(!) 시간제지만 전공을 선택해서 입학해야 하는데 한 전공 안에서 2과목은 괜찮지만, 컴공을 선택하고 만약에 타과 수업을 듣고 싶을경우? 가능은 하지만 학년이 다른 과목을 들어야 한다. 위의 캡쳐를 예시로 들면, 통계학과에서 통계학 개론을 같이 듣고 싶지만 통계학개론도 2학년 수업이라 신청이 안됐다ㅠ 먼저 선수과목 들었던 대학원 유학생들 준비한 기록을 보면 1학기에 오만 사이버대학에서 강좌 하나씩 나눠서 듣길래 왜…?했는데 저런 이유 때문인듯ㅠㅠ 1. 한국방송통신대학교 cs1.knou.ac.kr/cs1/index.do?epTicket=LOG(1학기에 자바랑 이산수학 / 2학기 선형대수) stat.knou.ac.kr/stat/index.do?epTicket=LOG 등록금이 별도로 없이 수업료가 이렇다는건가 전형료 8천원 2. 서울사이버대학교 www.iscu.ac.kr/ 3. 한양사이버대학교 www.hycu.ac.kr/user/index.do 등록금이 비싸서 그런가 홈페이지 깔끔하게 잘만들어놨네^^

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데이터 석사 선수과목 (Prerequisites) 수강, 어떻게 채워야 할까?

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저희가 상담을 진행하면서 가장 많이 받는 질문 중 하나였던, 선수과목 수강하는 방법 (Prerequisites) 에 대해서 알아보도록 하고자 합니다.

결론부터 이야기하자면, 학교 by 학교로 너무 다르다는 건데요.

따라서, 지원하고자 하는 프로그램에 직접 문의해보거나 링크드인 등을 통해 현재 재학생이나 졸업생들을 컨택하는 것이 가장 확실하고 빠른 방법이라고 조언을 드리고 있습니다.

데이터 석사 프로그램도 그 종류와 선수과목으로 요구하는 강의들이 너무 다르기 때문에, 오늘은 저 글래빈과 브라이언이 이 문제에 대해서 대화를 나누어 보았습니다. 크게 수학과 프로그래밍 경험으로 prerequisites을 나누어 볼 수 있었는데요.

참고로 저 글래빈과 브라이언은 Duke에서 Analytics 석사를 같이 했고, 추후 각자의 필요성에 의해서 저는 Biostatistics / Data Sciene 석사를 브라이언은 현재 조지아텍에서 온라인 파트타임으로 Computer Science (Specialization: Machine Learning) 석사를 공부하고 있습니다.

1. 데이터 석사 프로그램의 Department를 살펴보도록 하자.

브라이언: 음… 만약 지원하고자 하는 프로그램의 Department가 Mathematics / Statistics 또는 Computer Science / Engineering과 같은 이공계라면 꽤 높은 수준의 prerequisites을 요구하는 거 같고, 그 검증도 꽤 까다롭게 보는 것 같아.

글래빈: 전부라고는 말할 수 없겠지만, 나도 일정 부분 동의하는 바야. 각 프로그램마다 보통 선호하는 applicant background들이 있기 마련인데 그게 내가 가진 경험과 잘 align할 수 있는지 부족하다면 make up이 가능한 상황인지를 판단 내리는게 중요한 것 같아. 그런데 이런 정보들을 프로그램들이 디테일하게 알려주는 편이 아니잖아… 어떻게 알아보는게 좋다고 생각해?

브라이언: 음… 그 부분이 좀 애매하긴 하지. (잠시 고민) 나는 역시 링크드인이 답인 것 같아. 현재 재학생/졸업생들이 학부 때 어떤 전공 어떤 경험들을 가지고 있는지를 살펴보는 것이 중요하거든. 어떤 사람들이 어떠한 경력을 가지고 뽑혔는지를 보려면 역시 링크드인만한게 없다고 생각해. 지원하는 프로그램을 마친 졸업생들 중에서 나랑 가장 비슷한 프로필을 가진 사람을 콜드콜해서 질문하는게 가장 확실하다고 생각해.

2. MOOC (Massive Online Open Courses) 플랫폼을 통해서 받은 Certificates로

Prerequisites 기준 충족을 할 수 있을까?
[수학; Mathematics]
글래빈: 역시 학교마다 다른 이야기겠지만, 나는 지원 준비할 때 Calculus (대학미적분학) 수업을 미국 학교에서 온라인으로 수강했어. 난 아무래도 학부를 한국에서 나왔었고 이공계도 아니였기 때문에 수학을 영어로 공부해 본적이 없어서 수학을 영어로 공부하는 거에 익숙해질 필요가 있었거든. 단점은 비싼 비용이었던 것 같아.

다른 분들은 보니까 한국에서 사이버대학교 등을 통해서 선수과목 학점이수를 많이 진행하시더라고. 비용도 많이 저렴하고. 미리 community college (CC)에 1년 정도 일찍 미국에 와서 필요한 prereq coursework를 채웠다고 하는 사람들도 본 것 같아.

미국에선 딱히 어느 학교에서 수강을 했는지는 크게 중요하게 보지 않는 것 같아. 중요한 건 내가 수강을 했느냐 여부이고 좋은 성적을 받았느냐이지.

– BYU Independent Study: Calculus I (https://is.byu.edu/catalog/MATH-112-M001)

– BYU Independent Study: Calculus II (https://is.byu.edu/catalog/MATH-113-M001)

– University of North Dakota: Calculus III (https://und.edu/academics/online/enroll-anytime/math265.html)

– University of North Dakota: Linear Algebra (https://und.edu/academics/online/enroll-anytime/math207.html)

– Outlier.org: 기존의 Calculus I이 보통 4학점 credit인데 반해, 3학점이지만 매우 저렴한 가격으로 학점을 Transfer할 수 있다고 합니다. (Unitersity of Pittsburgh) 자세한 내용은 여기서 확인하실 수 있습니다(https://www.outlier.org/products/calculus-i)

이렇게 여기저기에서 나누어서 들었었는데, 나중에 보니까 UIUC (University of Illinois at Urbana-Champaign) NetMath라는 플랫폼에서 대학에서 필요한 수학 과정은 전부 다 coursework로 제공하는 걸 보고 처음부터 여기서 들을걸 이라는 후회를 했던게 기억이 나네… (홍보 아니고 관계자도 아닙니다 😛)

– UIUC NetMath (https://netmath.illinois.edu/academics/netmath-courses-college-students)

브라이언: Analytics 석사는 수학에 대해서는 보통 통계학 원론 (Principle of Statistics)에다가 Calculus I/II 정도까지면 충분하다고 생각하는 것 같아. 반면 그 이상의 quant background를 요구하는 학교/프로그램들은 Mathematical Statistics에다가 Calculus III (Multivariate Calculus)까지 요구하는 것 같고. 학교마다 조금씩 다르기 때문에 잘 살펴봐야될 것 같아. 추가적으로 나는 Personal Statement (or Statement of Prupose) 적을 때 한 문단 정도를 할애해서 내가 non-stem major인데 어떻게 quant를 make-up 해왔는지에 대해서 서술했던 것 같아.
[프로그래밍; Programming]
브라이언: 나도 학부가 CS가 아니다 보니까 지원 준비하면서 prereq 기준을 어떻게 충족시키는지가 고민이었는데, 현재 조지아텍에서 CS 석사 진행하는 사람들을 컨택해 본 결과, Udacity라는 데에서 지원에 필요한 CS 기초 강의들을 20-30개 수강했었어. 그 Certificates를 지원하는데 활용했었고, CS 백그라운드가 없었는데도 불구하고 합격할 수 있었던 것 같아. 난 꼭 coursework가 답은 아니라고 생각해. 결국 학교마다 프로그램마다 그 기준이 너무 다르기 때문에 이 질문에도 역시 재학생/ 졸업생을 링크드인을 통해서 컨택해보는게 답이라고 밖에 할 수 없겠다…

글래빈: 나도 그 부분에는 동의해. 특히, 그 프로그램에서 ideal하게 생각하는 지원자들이 어떤 background를 가진 사람들인지 파악하는 것은 합격률을 높이는 지름길이지. 나도 수학/통계의 경우는 coursework를 적극 활용한반면, 프로그래밍 경험에 대해서는 주로 MOOC에서 획득한 certificates를 활용해서 어필했던 것 같아. 요즘에는 정말 많은 MOOC 플랫폼들이 생겨났지만, 역시 지원자들 사이에서 제일 많이 보이는 건 Coursera, edX, Datacamp, Udacity, Udemy 이런 사이트들인 것 같아.

– Coursera: https://www.coursera.org/

– edX: https://www.edx.org/

– Datacamp: https://www.datacamp.com/

– Udacity: https://www.udacity.com/

– Udemy: https://www.udemy.com/

브라이언: 나는 단순히 Certificates만 링크드인에 열심히 추가해서 application에 보여준 것 뿐만아니라, 추가적으로 개인 포트폴리오도 만들었었어. Personal blog를 통해서 내 code 와 analysis report 정리해서 보여주는 식으로 application에 첨부했더니 이게 난 아직까지도 내 application의 차별화 포인트 였다고 중요한 합격 요인이었다고 생각하거든.

3. 아직 다 듣지 못했는데… 이번 학기에 수강 중인데… 지원해도 될까?

글래빈: 나는 주변에서 지원 상담할 때, 이런 질문을 정말 많이 들었어. 이번 학기에 programming 수업 듣고 있는데 또는 math 수업 듣고 있는데, 학기가 진행 중이라 아직 학점이 안나왔는데, application에 적어도 되는건가요? 아니면 다 들은 내년에나 지원해야 하는건가요?

브라이언: 나도 이런 질문 꽤 많이 받는 것 같아. 단기간에 make-up하려는 분들이 많고 들어야할 coursework나 certificates 과정들도 많고, 그러다 보니까 당장 지원은 해야 하는데, 시간이 없는거지. 그런데 답은 의외로 간단해. 프로그램에서 candidate evaluation할 때 항상 기준으로 하는 시점은 프로그램 시작 전까지 우리 프로그램을 공부할 준비가 되어있느냐인거지. 따라서, 내가 현재 수강 중이라면 application에다가 ‘내가 현재 수강 중이다’ 라고 표기해주기만 하면 되는 부분이야.

글래빈: 이건 나도 예전에 지원할 때 경험해봤었어. 한 두군데 학교에서 조건부 합격으로 나한테 admission offer를 줬던 기억이 나네. 보통 conditional admission offer는 합격 레터에 적혀 있잖아. 합격을 축하한다. 단 조건이 있다. 지정된 날짜까지 (보통 프로그램 시작 전) 너가 현재 수강하고 있는 수학/프로그래밍 coursework 의 성적표나 certificates를 제출해야 한다. 제출하지 못하면 불합격 될 수 있다.

브라이언: 내가 멘토링 했던 학생 중에는 조건부 합격을 우리 학교와서 미리 summer semeter에 와서 A 수업을 들어라 또는 프로그램 시작 전에 제공하는 bootcamp를 들으라는 식으로 주는 경우도 봤었어. 핵심은 일단 완벽하게 prereq 충족을 하지 못했다고 해서 겁먹어서 아예 지원을 포기하는 것보다는, 일단은 최대한 내 candidacy를 강조해서 적어보고 나머지는 admission committee의 판단에 맡기자라는 거야.

#영어이력서 #영문이력서 #이력서 #Cover #coverletter #resume #레주메 #데이터분석 #데이터애널리스트 #미국데이터분석석사 #미국석사 #데이터과학자 #네트워킹이벤트 #GMAT #링크드인 #미국데이터분석 #데이터사이언스 #미국 #GRE #해외취업 #데이터사이언티스트 #미국현지취업 #데이터분석석사 #글래빈 #미국데이터사이언티스트 #글래빈미국 #글래빈미국데이터사이언티스트 #브라이언 #브라이언미국데이터사이언티스트 #스테이시미국데이터사이언티스트 #미국대학원 #해외취업마스터 #미국생활 #데이터사이언스석사 #미국유학생 #유학생 #미국데이터 #애널리틱스석사 #데이터석사 #미국데이터석사유학 #뉴욕직딩 #미국유학 #미국직장인 #미국취업 #미국현지취업 #prerequisites #선수과목 #미국대학원선수과목

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미국 온라인 과정으로 선수과목 이수가능할까요

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– 기타 권리 침해 : 본인이 해당 게시글로 인한 피해자임을 소명할 수 있는 자료 등

(명예훼손이나 개인정보 노출의 경우에는 신분증 사본을 첨부하여 주시기 바랍니다.)

– 보내실 이메일 주소 : [email protected]

※ 게시물 삭제 또는 임시중단에 대한 이의절차

1. 재게시요청서 작성 후 운영자에게 메일 발송

2. 운영자의 검토 후 삭제 또는 임시중단 게시글의 재게시

3. 삭제요청자 또는 임시중단요청자에 대한 게시글 재게시 통보(공지글로 통보)

※ 재게시요청서

1) 재게시 요청자 본인 증명

ㄱ. 삭제된 게시글의 작성 닉네임

ㄴ. 삭제된 게시글의 패스워드

ㄷ. 전화번호 또는 이메일 주소

2) 재게시 요청 대상 게시글의 제목과 주소(URL)

3) 재게시 요청 이유

– 보내실 이메일 주소 : [email protected]

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