CUNY MS 학교 선택 고민입니다. 통계vs 데이터사이언스 전공

저라면 통계로 추천드리고 싶습니다. 

의견 감사합니다. 혹시 이유를 여쭤봐도 될까요?

아래 댓글과 비슷한 이유일 것 같습니다. 제가 일평생 응용학문(좁은문)만을 전공하며 대학이라는 울타리에서 8년이라는 시간을 보냈지만 응용학문의 경우(물론 응용통계이시지만) 졸업 후 진로가 상당히 제한적일 수밖에 없습니다. 사실 어느 과정이든 quantitative한 요소가 있는 과정에서 필연적으로 코딩이 필요하다고 보고, 코딩 자체는 강의로 채우는 부분은 20%, 자기가 배우는 부분이 80%라고 생각합니다. 그래서 저는 졸업 후 활용도가 높은(가변성이 높은) 스탯을 추천드리고 싶ㅅ읍니다. 

좋은 정보 감사합니다. 활용도 자체는 통계쪽이 유리한가봐요.

제가 지금 bio-stat + applied data science 하고 있는데요. 

Data science 는 코딩조금 + data analysis 라고 한다면

stat 은 math foundation/theories 을 배웁니다. 

뭐... Data science 에서 뭘 배워야 된다는 것이 꼭 정해진것이 아직 없지만... 

stat 쪽은 좀 더 광범위하게 사용할 수 있어요. 

제가 관련 분야에 있어서 궁금해서 두 학교 웹사이트를 살펴봤습니다. (http://math.hunter.cuny.edu/graduate.shtml , https://www.gc.cuny.edu/data-science/ms-curriculum-and-degree-requirements ) Hunter program 은 department of math and stat 에서 제공하고 4가지 트랙이 있더군요. 원글님께서 메디컬쪽과 연관되는 일을 졸업후 하고 싶으시다면 bioinformatics track 을 하시면 좋을 거 같고. Cuny program 은 graduate center에서 제공하지만 대부분의 교수진이 cs department 의 교수분들이 시더군요. 그것을 반영하듯이 커리큘럼이 짜여있네요. Hunter 는 대부분의 depart of math and stat 처럼 theory 를 강조 하는것으로 보입니다. 다른 분야에서 오시면 2년과정이 좋다고 생각하는데 두 학교 다 2년과정이고.. (hunter 웹사이트가 2021년에 마지막 업데이트던데 (너무 놀랐..) 몇번을 찾아봐도 못찾았어요. 혹시 최근꺼 알려주시면 다시봐볼께요.. ) 졸업후 어떤 일을 하고 싶으신지 아님 학교생활에서 무얼 얻고 싶으신지에 따라 정하시면 될거 같아요. 

진심 어린 조언 감사합니다.

현재 말씀해주신 Hunter college 커리큘럼에서는 통계 Track 3에 생물 통계학이 있긴 이 트랙에서 관심이 잘 안 가고 Track 2 응용수학(CS가 첨가)가 더 끌립니다.

그래서 비교 대상은 Hunter Applied Math Track2 와

 GC Data Science로 좁혔습니다.

다만 제가 Huter로 가게 된다면, 수학은 정말 끝도 없어서, 이걸 하게 되면 박사 준비생으로 가지 않을까 하는 염려가 됩니다. 저는 정말 박사 할 계획은 없습니다.

저는 선생님 말씀대로 석사 2년 프로그램에만 생각이 있습니다.

비전문가이기에 오히려 2년의 시간이 매우 짧음을 알고 있습니다.

그 짧은 기간이 제가 전문성을 운운할 수 있는 깊이가 되지 못할 것도 알고 있습니다. 

 석사수업만으로 실무에 투입되었을 때 어떤 것이 유리할지가 저에게 큰 우선 조건입니다.

공부하고 싶은 분야는 빅데이터 쪽인데 두개다 연관이 되어있어 고민이에요! 

익숙한게 통계여서 제가 아직 무엇을 좋아하는 지 모르겠어요.

 비전공이라 직업을 잘 모르는 것도 사실이구요.

저도 커리큘럼 페이지가 하도 헐어가지고…. ㅋㅋㅋ 놀랬어요!

자세하게 찾아 봤습니다.

Track I: STATISTICS

Degree Requirements
Thirty credits (10 courses)*, chosen as described below:

Core Curriculum** (15 credits, 5 courses)

1. STAT 701 Advanced Probability Theory I
2. STAT 702 Advanced Probability Theory II
3. STAT 703 Mathematical Statistics
4. STAT 706 General Linear Models I
5. STAT 707 General Linear Models II

Electives (12 credits, 4 courses) Twelve credits in statistics, computer science, mathematics, or relevant areas of application, selected to constitute a cohesive program. Typically, these courses are at the MATH 700 and/or STAT 700 level. Electives must be approved by the Graduate Statistics and Applied Mathematics Advisor.

https://hunter-graduate.catalog.cuny.edu/departments/MATH-HTR/courses 

코스가 여기 있더라구요. 제가 만약 데이터 쪽으로 조금 배우고 싶다면, 선택과목에서 딥러닝과 데이터사이언스 분야를 들어보면 좋지 않을까 생각하고 있습니다.

그러면 hunter statistics track 에 원글님 디자인 emphasis in data science vs. cuny data science program이 되겠군요. (참고로 저는 두학교의 랭킹과 시스템은 잘 모릅니다.) 졸업후 industry에 일을 한다면, 저는 커리큘럼 자체는 cuny program이 낫다고 생각합니다. 나름 기초부터 요즘 적용되고 각광받는 것들을 가르치려고 하는듯 하고, cap stone project가 있어서 학생들이 hand-on experience 할 수 있게 하는게 좋아보입니다. 다만 조심스러운 점은 graduate center는 교수님들이 다른 본교에 적을 두고 출강하는 거 같아보여서 수업 외에 활동을 교수님들과 얼마만큼 할수 있을지가 모르겠습니다. 담당 program advisor가 있는지도 모르겠고.. 근데 또 Ph.D program 이 있는걸 보면 제 괜한 우려 일수 있습니다. 그러면에서 오랫동안 그 프로그램 (옛스러운.. 커리큘럼)을 해온 hunter는 안정성(?)을 받을 수 있지 않을까 싶습니다. 상대적으로 최근 임용된 교수님들은 또 즐거운 프로젝트를 주실수도 있고요..  
정하기 전에 두곳에 최근 졸업생이 몇명이고 졸업후 무얼하는지, hunter에는 원글님이 생각하신 elective 가 얼마나 자주 열리는지 (웹사이트 상태를 봤을땐 자주 안열릴꺼 같아요), cuny 에는 최근 cap stone project는 무얼 했었고 어느 교수님들과 했었는지 물어보고 정하고 싶습니다. 어느 곳이든 원글님이 최선을 다하신다면 원하시는 일을 이룰 수 있을거라 생각합니다. 건승을 빕니다.

석사만 할거고 졸업 후 회사로 간다고 가정한다면 저라면 통계 할겁니다. 통계는 약방의 감초처럼 안쓰는 곳이 없습니다.

조언 감사합니다!!

통계가 더 기초, 기본을 가르쳐서 수학 기초가 없으면 조금 어렵게 느껴질 수 있고, 당장 실무에서 쓰이는 프로그램들을 안 가르쳐줄 수도 있어서 이게 뭐하는건가 싶을 수는 있는데, 장기적으로는 추천합니다. 어차피 프로그램들이야 트렌드가 있고 회사마다 달라서 막말로 잔재주라고 할 수 있는 반면 통계는 한번 배워두면 어디 안 가죠. 개인적으로 전공은 통계로 하시고 추가로 데싸 온라인 코스나 캐글 같은 대회 경험 쌓는게 좋을 것 같습니다. 다만 취직이 목적이라면 데싸 프로그램이 회사들이랑 연계된 커리어 프로그램이 좋을 수도 있으니 그쪽에 무게를 두시고 이 학교 학생들 플레이스먼트가 좋다면 고려해보심이.

통계는 병원/제약회사/일반회사 등등 좀 더 다양하게 지원가능하지만

데이터 사이언스는 일반회사에 국한되는 경우가 있을거예요.

취업관련 실무 교육은 DS가 좀 더 유리해보이지만 DS쪽 취업시장이 2년후에 괜찮아 질지는 모르겠어서 선뜻 권하지는 못하겠네요. 

통계쪽은 본인이 커리큘럼외 쪽으로도 더 많이 준비해야할거라고 봅니다. (코딩같은...)

대신 통계쪽은 R만해도 충분할거예요...

저는 다른 분들과 다른 의견인데

석사 후에 취직을 생각하고 계신다면 데이타 사이언스가 어떠신가 싶습니다. 왜냐면 메디칼 분야에서 일하셨기 때문에 프로그래밍에 익숙하지 않으실것 같고, 

제가 통계 석사 받은 친구들과 일을 많이 같이 하는데 필드에서 쓰일만큼 준비되지 못한 경우가 너무 많아서 차라리 프로그래밍이라는 한가지라도 제대로 하고 졸업하시는게 좋을 것 같습니다. 통계 석사는 괜히 수학까지 하다가 이도 저도 아니게 졸업하는 경우를 너무 많이 봤습니다. 

저도 이 고민을 여쭤보고싶었어요. 왜냐면 통계가 커리큘럼도 끌리고, 전문적이라는 걸 알고있는데

2년이라는 시간동안 혹시 겉핥기만하다가, 박사를 해야하나 고민을 하게 될까봐요. 정말 좋은 부분 말씀해주셔서 감사합니다.

어떻게 질문을 해야할까 머리 속으로만 둥둥 떠다녔거든요! 

(no korean keyboard.....)I went to both of them, and I would say location does not matter. Sometimes you will end up taking some courses even at totally different CUNY campus like Baruch or City College in Harlem. And as you would get more familair with NYC geography, Hunter and GC location difference is essentially nothing!

And if you are ever interested in Spatial Data and Geographic Data (you know eveyrthing is location location location these days), Hunter has a really solid geography department, so maybe you can get a certificate as a part of your MS while you are doing stat MS at Hunter. 

메디칼에서 일하셨다면 제약 통계로 가실 수 있는데 여기는 sas나 r 주로 봅니다 통계 추천드려요

석사 학위 이후에 무얼 하고 싶으신지에 따라 답이 다릅니다. 테크나 CS중심 으로 가고 싶으시면 DS를 추천드려요.

저는 CS 학부 졸업후 개발자로 일하다가 우연히 DS 분야로 일하게 되서 후에 석사를 DS로 한 케이스인데요. DS가 워낙 애매모호한 정의를 갖고있긴 한데  통계보다는 CS에 가깝다고 생각을 하고, 실제로 쓰는 수학도 통계보다 Linear algebra와 미적분이 더 많아요.. 메디컬 쪽에서 일을 하다보면 어차피 Principal investigator는 의사나 약사 연구원등이시다보니 그 분들이 워낙 통계는 잘 알고 계셔서 저희 DS는 데이터를 프로세스하거나 프로그래밍으로 서포트를 많이 하고요.

DS는 프로그래밍을 많이 하다보니 적성이 많이 좌우를 하는데 수학을 좋아하시는 분들 중에서도 프로그래밍을 하면서 고통받는 분들이 가끔 있으세요. 그래서인지 DS를 뽑을 때에도 CS를 학부부터 한 분들을 조금 더 선호하기도 해요. 요즘 DS도 여기저기 프로그램이 생기다보니 석사 졸업생들도 많아서 경쟁에 크게 유리하지 않은 것이 취업의 현실이기도 하고 DS가 practical한 degree라서 그 사람의 analytical/problem solving 능력에 따라 졸업생 간에 실력차도 꽤 있는 것 같아요. 제가 최근 DS를 한 명 뽑았는데 Junior Data Scientist 자리였는데도 지원자의 60% 정도가 석사 프로그램 졸업자였어요. 포트폴리오도 비슷하고 인터뷰해봐도 비슷해서 결국은 해당분야 인턴십을 한 분을 뽑았는데요. 어느 특정 한 대학원의 졸업생 반 정도가 지원을 했더라구요. 그런 상황에선 stand out하기가 쉽지 않고 요즘 트렌드를 생각할 때 통계가 더 낫지 않나 싶어요. DS는 머신러닝이나 NLP, Computer vision등 특화된 분야가 아니라면 꼭 석사를 하셔야 더 인정을 받는 것이 아니거든요. Biostat/Medical쪽은 리서치가 많다보니 통계에 확실한 foundation을 두고 있는게 더 유리할 수 있어요. 물론 다른 분야에 가실 수 있겠지만 DS는 domain knowledge를 중요하게 생각하는 분야라 이전 경험이 크게 유리하게 작용할거에요. 

그리고 통계 프로그램의 경우 large data set을 다루는데 더 적합하고 sequential data step이 가능한 SAS를 대기업이나 큰 기관에서는 아직 선호합니다. 학교에서 가르쳐주지 않고 시간을 따로 내서 배우셔야 할거에요. SAS에서 따실 수 있는 certificate이 있으니 (foundation-advanced)졸업하시기 전에 미리 따 놓으시고 resume에 넣으시면 도움이 될거에요. 바로 위에 ESTAT님의 말씀이 가장 좋은 조언이라고 생각해요. 졸업 후 무엇을 하고 싶으신지, 그리고 programming을 즐겨하시고 적성에 잘 맞는지를 확인하시는 것이 중요할 것 같아요.