편의상 반말로 작성하였다. 이해해라.

비슷한 질문과 글이 많이 올라오길래 생각나는대로 끄적여 봤다. 

경험에 기반한 개인적인 사견이나 네 의견도 맞다.


1. 통계학과는 생각보다는 학부를 많이 탄다. 학부가 어느 정도 이하면 통계학과를 나온다고 취업이 잘 되는 것은 아니다. 

   참 통계학과 문과/이과 구분하는 애들 있는데 제일 어리석은 질문이다. 통계학과 수준과 선호는 학교 선호도와 거의 똑같다. 


2. 학사만으로도 괜찮은데 취업할 수 있으면 대학원 가는 것보다 취업하는 것이 훨씬 유리하다. 

   박사할 것 아니면 될 수 있으면 대학원 가는 것은 신중하게 판단하자.

   

3. 다만 학사졸로 사장급 임원되는 경우는 서울대, 연대 출신 외에는 거의 못 봤으니 본인 꿈과 비교해서 선택해라. 

   또한, 일부 회사나 포지션은 석사를 선호하거나 필수로 두고 있으니 본인이 희망하는 회사나 커리어를 고민하는 것이 중요하다.

   예를 들어, NICE나 KCB같은 신용평가회사를 목표로 한다면 대학원 가서 석사 받는 것이 훨씬 유리하다. 


4. 데이터 관련 국책과제들이 많아서 요새 웬만한 대학원/교수들 장학금/연구비 많다. 

   게다가 프로젝트 참여하면 추가 인건비도 받을 수 있으니 공대처럼 학비+생활비까지 받는 것도 가능하다. 

   그러니 돈 때문에 진학하는 것을 너무 고민하진 말라. 다만 1에서 얘기한 것처럼 어느 정도 선이 있으니 그 부분은 잘 알아봐라.


5. 박사 이상 할 생각 없으면 수학보다는 프로그래밍 능력 및 데이터 분석 경험이 훨씬 더 중요하다. 

   물론 다 잘하면 몸값이 매우 높아질 수 있다. 


6. 통계대학원 진학하더라도 최신 머신러닝/딥러닝 방법론들은 꼭 배워라. 

   가끔 통계학을 잘못 배운 사람들이 딥러닝을 사기로 보거나 유행으로 보는 사람들이 있는데 이제는 필수다. 

   통계학을 더 잘 이해하고 사용하기 위해서라도 열심히 배워라. 될 수 있으면 모두 배울 수 있는 곳으로 가거나 알아서 챙겨라. 


7. 박사 될 것 아니면 대학원 진학하게 되면 책만 보지말고 외부 프로젝트 경험 꼭 해봐라. 친구들하고 소꿉장난 하는 것말고 진짜 프로젝트. 

   본인이 정말 적성이 맞는지 확인할 수도 있고 필드에 나가기 위해서 무엇을 더 공부해야 되는지도 잘 알 수 있다. 물론 경력이 쌓이는 것은 덤.


8. 파이썬과 R을 동시에 해라. 파이썬을 많이 쓰겠지만, 

   아직까진 많은 통계 방법론들이 R 패키지에 있고 R을 중심으로 쓰는 곳이 있으니 둘 다 할 수 있는 것이 좋다.