데이터사이언스/인공지능 대학원을 꼭 진학 해야 하는가?

우선 우리는 대학원이 무엇을 하는 곳인지 알아야한다. 필자는 대학원은 학부때 공부하던 것을 더 연장해서 본인의 연구역량을 기르는 곳이라고 생각한다. 즉, 연구를 하는 곳이라 생각한다. 석사나 박사 학위를 받으면, 취업에 있어서도 유리한점이 있지만, 대학원생의 기본 업무는 연구이다. 

 

그렇지만, 대학원에 입학을 하게 된다고 하더라도 마냥 연구만을 할 수 있는 것은 아니다. 강의 자료 작성, 연구실 행정 업무 등 다양하게 할일이 존재 한다^^. 

 

 

그렇다고, 연구를 잘 할 수 있는 것도 아니다. 내가 생각한 주제는 70억 인구 누군가 중 한명이 했을 확률이 높으니까.

 

필자의 개인 적인 견해로, 주입식 교육이 아닌 스스로 찾아보고 공부하고 새로운 것을 생각해 낼 수 있는 사람들은 석사와 박사과정을 밟는 것을 권장한다. 그렇지 않고, 오직 취업만을 위해서 대학원을 진학하는 사람에게는 권장하지 않는다.

 

하지만 이 견해는 오로지 '대학원'이라는 것 자체에 대한 나의 견해이고, 많은 사람들은 많은 이유로 대학원을 고민한다. 어떤 사람은 3~4학년 때 전공을 데이터사이언스/인공지능 쪽으로 전환한 상태이고, 바로 취업하기에는 무리가 있고 1년정도 더 준비해야할 텐데, 그러면 차라리 석사 2년을 밟아서 실력과 학력을 업그레이드 시킬수 있기 때문에 고민을 할 것이다. 필자의 경우에는 학부 졸업 당시 데이터 사이언스/인공지능 쪽으로 학부생을 거의 뽑지 않았고 연구하는 것도 좋아하였기 때문에 대학원을 입학하였다. 

 

만약, 당신이 대학원을 깊게 고민 중이라면 여러가지를 고민해 보아야 한다. 

 

1. Funding

학교마다 장학금이나 월급 제도가 다르고, 연구실(지도 교수님) 마다 연구비 운영 상황이 다 다르다. 그렇기 때문에, 이는 꼭 미리 알아보기를 바란다. 이를 알기 위해서는 지도 교수님 컨택 또는 해당 연구실의 연구원에게 컨택하여 알아보는게 좋다. '대학원 생은 노예'라는 말은 옛말이어야한다. 하는 일 만큼 월급을 받아야 하는 것이 마땅하다. 석사 과정은 2년이고, 여기에 들어가는 등록금은 적어도 2천만원, 취업을 했을 때의 기회비용을 생각하면, 당연히 석사는 하지 말아야 한다. 오직 연구에 대한 열정으로 2년이란 시간을 '무급'으로 착취 당해서는 안된다. 연구실에서 받는 월급 또는 장학금을 가지고 등록금 + 월 생활비는 벌수 있어야 한다. 즉, 더이상 부모님의 지원을 받지 않아도 생활이 가능할 정도를 기준을 잡는 것이 좋다.

 

2.학교

학교는 사실 중요하지 않다고 생각한다. 자대나 또는 타대 이정도가 중요할 것 같다. 자대라면 장학금 받는데 유리할 수 있고, 기존에 알던 교수님들과 함께 하기 때문에 새로운 환경에 대한 적응이 필요 없다는 것에 장점이 있다. 타대로 간다고 한다면, 되도록이면 학교를 높여서 가는 것을 권장한다. 

 

3. 학과

학과의 경우에는 통계학/산업공학/컴퓨터공학/전자전기공학 등이 있는데, 각 과마다 중점을 두는 부분이 다르기 때문에 자신의 백그라운드에 맞춰서 가는 것이 좋다. 필자의 경우 이론을 실무에 적용시키는 것이 더 좋아서 산업공학을 선택하였다. 

더불어, 최근 신생학과가 많이 생기는데 해당학과가 어떻게 운영되는지를 살펴보도록 하자. 모 학과는 여러 교수님들의 지도를 받을 수 있다는 장점을 내세우는데, 사실 이는 개인적으로 장점이라 생각하지 않는다. 소속감과 별개로 한명의 지도 교수님에게 좋은 지도를 받는것이 좋다고 생각한다.

 

 

4. 연구실 방향성

대부분의 연구실은 홈페이지가 있다. 해당 홈페이지에 들어가서 해당 연구실의 도메인, 연구실적, 프로젝트 실적 등을 살펴보자. 대부분의 연구실은 '도메인' 이 있다. 즉, 같은 데이터 사이언스 또는 인공지능을 연구하더라도 어떠한 분야에 적용을 하는지가 굉장히 중요하다. 제조, 의료, 금융, 텍스트 등 다양한 분야가 있기 때문에 본인이 원하는 도메인을 고르는 것이 중요하다. 

연구실 마다 장단점이 존재한다. 연구실적이 엄청 많다는 것은, 그 만큼 연구를 많이 한다는 것이고 많이 쪼일(?) 수도 있다는 것이다. 프로젝트가 많다는 것은 밤낮없이 일하는 경우가 많을 수 있고, 대신 월급을 많이 받을 수 있다. 뭐든지 간에 적당한 것이 중요하다. 

 

5. 컨택

가장 중요한 부분이다. 사실 컨택을 하면 위 내용들에 대한 정보를 얻을 수 있다. 대학원 생활은 무엇 보다 지도 교수님의 성향이 중요하다. 지도 교수님이 어떤 분인지에 따라 나의 대학원생활이 달라지기 때문에, 지도 교수님을 미리 컨택해서 만나뵙고, 랩 사람들을 만나 랩 생활에 대해 최대한 알아 보자. 월급은 얼마인지, 장학금은 따로 없는지, 회식은 많은지, 9 - 6인지,  주말에 출근 해야하는지 등등..

 

 

데이터사이언스 / 인공지능으로 취업을 하려면 대학원을 가야하나? 

과거에는 Yes였지만 지금은 No라고 생각한다. 당연히 경력직을 선호하지만, 그럼에도 불구하고 실력이 있다면 분명 취업이 가능하다. 이 사람이 실력이 있는지 없는지는 30분만 대화를 해보면 알 수 있다. 코딩테스트와 면접에서 본인의 실력을 증명 시킬 수 있다면 얼마든지 취업이 가능하다. 

그렇지만, 당연히 대학원을 진학한다면 취업에 유리한 것은 맞다. 대부분의 회사들은 경력직을 선호하고 이는 최소 '석사'학위를 요구 할 때가 많다. 특히 AI research 쪽으로는 거의 필수라고 보면 된다. 석사를 하게 된다면, 취업이나 이직 그리고 승진할때에도 분명히 도움이 되는 것은 맞지만 2년의 시간과 그에 들어가는 비용을 잘 생각 해 보기를 바란다. 

4학년 2학기 때 취업을 바로 하기가 어렵다면 석사 까지는 좋은 선택지가 될 수 있다. 

박사의 경우에는,,, 정말 연구를 좋아하고, 교직에 뜻이 있는 사람이 하기를 바란다. 당연히 실력 있는 박사는 기업에서도 모셔가지만, 마지막 졸업학기에 코딩테스트 준비 등 취업 준비를 하기는 쉽지 않다. 석사 + 경력 3년 vs 박사 졸업 중에 누가 더 취업이 쉬울까? 필자는 90%이상 전자를 선호한다고 생각한다. 박사는 당연히 주로 연구에 집중을 해왔기 때문에, 현업의 문제를 다루는 것은 미숙하기 때문에, 기업에서는 현업의 경험이 있는 사람들을 더 선호한다. 삼성, 하이닉스, LG등 대기업의 경우에는 오히려 박사를 선호하지만, IT 기업의 경우에는 그렇지 않다는 것을 알아두자.