안녕하세요.
현재 컨설팅 펌에 재직중인데, 데이터 사이언스쪽으로 진로를 변경하려고 합니다.
학부는 상경전공이라 미적분이랑 선대는 들었습니다.
대학원까지 생각하고 있는데, 공부를 얼마나 해놔야 할 지 잘 모르겠습니다.
일단 미적분이랑 선대는 가물가물해서 다시 봐야하고
해석학이랑 확률론, 수리통계학은 학부 수준까지 혼자서 해보려고 합니다.
조언을 구하고 싶은 부분은
1. 어디까지 해놓으면 대학원 진학과 진학 후 학습에 유리할지
2. 공부할 매체(강의, 책) 추천
입니다.
조언에 감사드립니다.
저기 있는 과목 더해도 코딩 못하면 아무것도 못함
여기서 코딩이라는게 일반적인 컴공이나 개발자들 하는 프로그래밍을 말하는 건 아니고 그냥 주로 데이터 사이언스에서 도구로 활용하는 R이나 Python 정도 말하는거
답변 감사합니다! R이랑 STATA는 학부 때 배워서 할 줄 알긴 합니다. 파이썬도 공부는 했는데 사실 이건 겉핥기 수준이구요. 코딩도 공부해야 하는데, 이 부분은 이쪽 갤에 물어보기 좀 그래서 주변 전공자들의 도움을 받고 있습니다!
하다못해 SAS라도 다루면 좀 났긴한데 요센 그런 기성 소프트웨어들 안쓰는 사람도 많을듯
통계분석 경험이 얼마나 있는건지 몰라도 어차피 데이터 사이언스면 통계학과나 컴공에서 오는 경우가 많지 않음? 적어도 얘네들이랑 경쟁할 정도의 통계분석 경험이나 코딩경험이 없으면 대학원에서 뽑아주나 잘 모르겠네
넵 맞는 말씀입니다 ㅠ 학부때 경통이나 계량하면서 분석해 본 수준으로는 좀 힘들 것 같더라구요. 그래서 수학 베이스로 좀 밀어보려고 생각중입니다. 이것 말고는 사실 졸업하고서는 밀어볼만한 요소가 별로 없더라구요...
상경에서 비슷한 진로변경해 대학원 재학중입니다. 1. 해석1, 선대 빠삭하게, convex optimization, 대학원입문수준 확률론(실해석1이나 측도론 필요할수도) 해놓으면 대학원 진학 및 진학후학습에 적당합니다만, 진학 후 학습에는 다다익선이긴 합니다. 2. 공부 매체는 해석1은 책을 좀 쉬운걸로 시작해보는걸 추천하고 그 외 다른과목들도 일단 책을 강추합니다. 인강으론 한계가 있어요 다만 대학원 진학에 유리하려면 해당 과목들의 성적이 남아있는게 좋은데 그게 힘들다면 일단 독학을 열심히 하긴다음 펌에서 추천서를 quantitative expertise에 대한 강조 방향으로 잘 받고 자소서를 잘 쓰시는 수 밖에...
상세한 조언 정말 감사합니다. 후스카를 님께선 학부 때 수업을 들어놓으셨던건가요??
학부 마지막 해에 수학 4과목 정도만 들었습니다
그렇군요. 감사합니다!
최종적으로 취업의 목적으로 하는거면 현재 직장이 있으면 여기사람들보단 자기 인맥을 써보는데 어떨까 싶네. 대학원만 놓고 보면 내가 심사자라면 이상한거 많이 한거보단 기본기가 탄탄한쪽을 선호할거 같음.. 수학과의 통상 커리큘럼상에는 미적-선대를 기본으로 해석 실해석정도 보면 대학원에서 타과생한테 그 이상을 기대할거 같지는 않은데..
확률론은 실해석이랑 많이 겹쳐서 둘다 볼거면 실해석 먼저 보고 들어가고, 아니면 확률론 들으면서 실해석 지식을 메꾸면서 배우는 식으로 갈수도 있고. (그렇게 해보진 않아서)
감사합니다. 예전 담당교수님을 찾아뵙기도 했는데, 교수님께선 모교 대학원으로 오라고 하셔서^^; 일단 알겠다고 하고 더이상 얘긴 안했습니다. 컴공 전공한 지인들 위주로 한 번 물어봐야겠네요. 아는 대학원생들은 거진 로스쿨 아니면 의전원이라ㅠㅠ 물어볼 사람이 없더라구요. 조언 감사합니다.