데이터사이언스 전공 현실 | 3학년이 솔직하게 알려주는 수업, 난이도, 진로까지

안녕하세요! 데이터사이언스학부 3학년에 재학 중인 대학생입니다 😊

"데이터사이언스 전공 어때요? 뭐 하는 학과예요?" 라는 질문을 주변에서 정말 많이 받아요. 막상 인터넷에 찾아봐도 실제 재학생 후기는 많지 않더라고요. 그래서 제가 직접 겪은 내용을 최대한 솔직하게 정리해봤어요!

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데이터사이언스, 어떤 학과예요?

한마디로 정의하면 "데이터를 수집하고, 분석하고, 의미를 찾아내는 학문" 이에요. 통계학, 수학, 컴퓨터공학이 전부 섞여 있는 융합 학문이라고 보시면 돼요.

막연하게 "데이터사이언스? 코딩 많이 하는 학과겠지?" 라고 생각하고 입학하면 1학년 때 꽤 당황할 수 있어요.

저도 그랬거든요..😅

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학년별 수업 구성, 현실적으로 알려드릴게요

1~2학년: 수학 & 통계학 

1~2학년은 수학적, 통계적 내용을 집중적으로 배워요. 

통계학개론, 수리통계학, 선형대수학 같은 과목들을 배우는데, 처음엔 "처음부터 코딩을 하지 않는구나.. 이 내용들이 요즘같은 컴퓨터과학이 발전한 시대에, 과연 도움이 되는걸까?" 싶을 정도로 오로지 순수 수학,통계학에 가까운 내용들을 배워요.  꽤 많은 학생들이 1~2학년 때 이 부분에서 벽을 느끼고 힘들어 하더라구요.

3~4학년: 코딩 & 실전 분석

3학년이 되면서 분위기가 확 바뀌어요. 이제부터는 1~2학년 때 배운 통계 개념을 바탕으로 실제 데이터를 직접 다루기 시작해요. SQL, R, Python 같은 언어를 다루고 코딩하는 법을 배우고, 팀 또는 개인 프로젝트 형식으로 실제 데이터를 분석하는 수업들이 늘어나요.

1~2학년 때 고생한 보람이 여기서 나와요. 통계적 개념이 코드로 구현될 때, 코드 결과를 보고 직접 판단해야 할 때 "아, 이래서 그걸 배웠구나!" 하는 순간이 오거든요.

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솔직한 후기 | 힘들었던 점 & 재밌었던 점

힘들었던 점

1~2학년 통계, 수학 수업은 정말 쉽지 않았어요. 개념과 수식이 많아서 처음엔 마냥 어렵고 힘들었어요. 적은 양의 데이터도 손으로 직접 계산해야 하니 머리도 많이 싸맸구요..ㅎㅎ 저도 이 시기에 전공이 맞는 건지 고민을 많이 했어요.

재밌었던 점

3학년이 되면서 직접 데이터를 코딩으로 분석하기 시작했는데, 개인적으로 저는 이 과정이 아주 재미있어요. 내가 그동안 배운 통계 개념이 실제 데이터에서 어떻게 작동하는지 직접 실행해볼 수 있어서 좋았어요. 저는 이 순간을 계기로 '전공을 살려 진로를 결정'하게 되었어요. 

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데이터사이언스 전공, 이런 분께 추천해요

수학, 통계학 자체에 흥미가 있는 분, 데이터로 인사이트를 찾아내는 과정 자체가 재밌는 분, 코딩과 분석을 직접 해보고 싶은 분이라면 정말 잘 맞는 전공이에요.

반대로 분석 외의 코딩만 하고 싶다면 컴퓨터공학과가 더 맞을 수 있고, 순수 통계만 하고 싶다면 통계학과가 더 잘 맞을 수 있어요.

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졸업 후 진로는?

데이터사이언스 전공자가 갈 수 있는 진로는 생각보다 다양해요. 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, AI/머신러닝 엔지니어, BI 분석가 등 다양한 직무로 연결돼요.

요즘 데이터분석 관련 직무를 원하는 사람이 늘어나면서, 각자의 데이터분석 실력이 더욱 중요해지고 있는 것 같아요. 학교 수업 외에도 다양한 자격증, 분석 프로젝트를 경험해보며 '실제 경험'을 늘리는 것이 도움이 될거에요. 😊

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마무리

요즘같은 AI, 빅데이터가 뿌리를 내린 시기에 데이터는 어딜 가든 빼놓을 수 없는 커다란 존재가 되었다고 생각해요.

데이터 분석에 관심이 끌리기 시작하신 분들, "이제 막 데이터사이언스 학과에 갈 예정인데, 내가 가는 '데이터사이언스학과'는 어떤 곳이지?" 하는 분들께 이 글이 도움이 되었으면 좋겠네요ㅎㅎ 

궁금한 점은 댓글로 남겨주세요!