패널 4분을 소개합니다!

박수연님(UMichigan)
안녕하세요, 저는 카이스트 산업디자인 학과를 졸업 후 University of Michigan에서 Science in Information 석사 과정을 밟고 있는 박수연이라고 합니다.

박지환님(UPennsylvania)
안녕하세요. 저는 서울대학교에서 지리학사, 기술경영학사 졸업 후, 현재 University of Pennsylvania에서 Ihsuk Shin Fellow로 Data Science 석사과정에 재학 중입니다.

서명근님(Carnegie)
저는 서명근이라고 합니다. New York University of Abu Dhabi에서 학사 졸업 후 현재 Carnegie Mellon University에서 Computer Vision 석사 과정을 이수하고 있습니다.

이종헌님(UC Berkeley)
안녕하세요. 저는 서울대학교 법학사 졸업 후 법학전문대학원을 거쳐 UC Berkeley에서 법학석사(LL.M.) 과정을 마친 이종헌이라고 합니다.

왜 석사 유학이었나요?

박수연님(UMich)
저는 학부 때 연구랑 인턴을 모두 경험해 봤는데, 저는 커리어를 쌓는 게 저에게 더 맞는다고 생각했어요. 하지만 이제 글로벌 회사에서 경험을 쌓고 싶다는 생각이 있었고, 해외 취업을 위한 하나의 단계로 UX 석사 유학을 결심하게 되었습니다.

박지환님(UPenn)
저는 일단 미국에서 커리어를 쌓은 후, 장기적으로는 Ph.D. 진학을 고려하고 있는데, 이에 앞서 Computer Science, Statistics 상위 과목들을 수강하고 싶었습니다. 또한, 학부는 이미 국내에서 미련 없이 만족스럽게 마쳤기 때문에 대학원 과정부터는 평소에 동경해온 소수의 몇몇 미국 학교 중 한 곳에서 공부하고 싶었고, 이에 미국 Data Science 석사과정 지원을 결심하게 됐습니다.

서명근님(Carnegie)
저는 카메라 업계에서 일하고 싶다는 꿈이 있는데요, 이를 위해서는 학사로 충족이 안 되는 입사 조건들이 있었습니다. 그래서 석사 혹은 박사가 필요했는데, 박사보다 석사가 훨씬 빠르게 취득할 수 있었고, 진입 장벽도 조금 낮았기 때문에 석사로 일단 시작했습니다.

이종헌(UC Berkeley)
저는 소속 로펌에서 보내주는 유학 프로그램을 이용했는데요, 일정 기간 이상 근무하게 되면 1년 정도 유학 기회를 받을 수 있습니다. 주어진 기간과 함께 제 전공 분야를 고려하여 UC Berkeley에서 법학석사(LL.M) 과정을 선택하였습니다.

Q. 현재 전공/프로그램(학교)을 선택하게 된 계기는 무엇인가요?

박수연님(UMich)
저는 학사 때부터 UX 디자인을 많이 연구했기 때문에 자연스럽게 UX 연구를 해야겠다고 생각했어요. 이때 UX 연구는 아트스쿨 쪽이랑 HCI 연구 쪽으로 나뉘는데 저는 조금 더 연구와 관련이 있고 UX 리서처 직군에 관심이 있기 때문에 그쪽 학교 위주로 알아봤습니다.

박지환님(UPenn)
저는 학부 때 관심 분야인 Finance, Accounting, Economics 과목들과 계량적 분석에 필요한 Mathematics, Statistics 과목들을 주로 수강했습니다. 그리고 유학 기간 중 RA 경험도 쌓고 싶었기 때문에 비단 Statistics, Computer Science 상위 과목들을 체계적으로 수강할 수 있을 뿐만 아니라, 저의 도메인에서도 명성 있는 학교로 진학하고 싶었습니다. 또 중요하게 고려했던 부분은 학교에서 공식적으로 제공하는 admission statistics를 통해 어느 정도 가늠해볼 수 있는 selectivity였는데, 달리 말하면 acceptance rate이 낮은 석사과정에 진학하고 싶었습니다. 이는 제가 학부 때 경영학회 활동, 경영대학 연구실 RA, 그리고 외국계 컨설팅 펌 및 사모펀드 인턴 등을 통해 주변의 훌륭한 사람들로부터 긍정적인 자극을 받으며 성장해왔기 때문입니다. 따라서 석사과정을 통해서도 학업적으로 우수한 학생들 사이에서 자극받으며 성장하고 싶었기 때문에 유학 지원 시 acceptance rate을 중요한 고려 사항으로 삼았습니다. 이외에도 현재 Data Science 석사과정의 커리큘럼 상 UPenn 컴퓨터과학부와 와튼 스쿨에서 다수의 박사과정 과목들을 수강할 수 있다는 점, 원할 때 석사 기간 중 지도교수의 지도로 논문 과정(thesis research)을 선택할 수 있다는 점, 그리고 UPenn 공과대학에서 매년 한 명의 학생에게 수여하는 장학금(fellowship)을 받게 된 점 또한 매력적인 요소로 다가왔습니다.

서명근님(Carnegie)
제 꿈을 이루기 위해 최고의 교수진들이 있는 곳으로 와야겠다고 다짐했습니다. 그뿐만 아니라 해당 지역에 친구가 많이 있었는데 그 친구들한테 의지할 수 있다는 점이 저에게 큰 장점이었습니다.

이종헌(UC Berkeley)
저는 한국에서 공정거래 업무를 주로 하고 있습니다. 공정거래 분야는 미국의 반독점법에서 유래하였기 때문에 미국의 법 제도와 실무가 우리나라에도 많은 영향을 미치고 있습니다. 그뿐만 아니라 세계 각국에서 온 실무가들과 함께 다양한 의견이나 아이디어를 공유하고 활발히 소통할 것을 기대하며 갔습니다.

Q. 유학을 결심할 때 생각했던 우려 사항이나 기회비용이 있었나요?

박수연님(UMich)
아무래도 미국 석사 과정은 장학금이 많이 없어서 학비와 생활비 부담이 가장 컸고, 그 외에는 해외에서 생활하면서 느낄 외로움이 많이 걱정되었습니다. 그렇지만 기회비용을 비교했을 때 유학이 충분히 가치 있는 선택이라고 생각합니다.

박지환님(UPenn)
미국의 상대적으로 높은 물가와 대학원 졸업에 필요한 시간적 비용 등을 고려했을 때 유학 경험이 그만큼의 투자가치가 있어야 한다는 압박감이 유학 지원과정에서도 있었고, 여전히 강하게 작용하는 것 같습니다. 보다 구체적으로는 성공적인 유학을 위해서는 석사 수준 과목들 외에도 박사 수준 과목들과 같은 높은 수준의 상위 과목들을 수강해야 하고, RA 경험이나 논문 과정 등을 통해 연구 역량에서도 진전해야 하며, 무엇보다도 원하는 기업 취업에 성공해야 하므로 이러한 압박감은 오히려 목표했던 학교에 진학한 이후에 더 무겁게 다가오는 것 같습니다.

서명근님(Carnegie)
저는 가족 건강이 큰 우려 사항이었습니다. 부모님께서 나이를 드시면서 건강이 조금씩 안 좋아지다 보니 옆에 계속 있어야겠다는 생각이 많이 들었어요. 하지만 더 늦게 유학하러 가는 것 보다 최대한 빨리 갔다 다시 돌아가는 것이 나을 것 같다는 결단을 내렸습니다.

이종헌(UC Berkeley)
저는 코로나 시국에 유학을 가서 코로나와 관련된 걱정이 많았습니다. 예컨대, 건강에 대한 걱정뿐만 아니라, 학교에서 대면 수업이 진행될 수 있을지에 대한 걱정도 많았습니다.

Q. 어떤 것을 준비해야 하나요?

이종헌(UC Berkeley)
일단 토플 같은 영어 성적은 미리미리 준비하는 것을 추천해 드립니다. 추천서의 경우, 학교별로 요청하는 개수가 조금씩 다를 수 있는데, 각 학교별 지원 홈페이지를 잘 참고하셔서 준비하실 것을 권장 드립니다. 저는 대학교와 대학원 다닐 때 교수님, 그리고 직장 상사로부터 추천서를 받았습니다. 이때 추천서는 작성해주시는 분의 처지에서 피추천인의 장점을 구체적이고 진솔하게 기술할 때 큰 의미가 있다고 생각하기 때문에, 될 수 있으면 잘 아는 분께 부탁하는 것이 좋을 것 같습니다. 같은 학교라 하더라도 LL.M. 과정 내에 다양한 과정이 존재하기 때문에 과정마다 필요한 서류를 꼼꼼히 확인하고 챙기셔야 합니다. 저는 2020년 여름경부터 본격적으로 준비해서 12월경에 서류 제출을 완료했는데, 더 빨리 준비하는 것을 추천합니다.

서명근(Carnegie)
종헌님께서 추천서를 강조해 주셨는데 너무 동의합니다. 추천서에 덧붙여 자기소개서도 굉장히 중요하다고 말씀드리고 싶습니다. 개인에게 특화된 스토리를 소개서에 잘 녹여내셔야 한다고 생각해요. 저는 컴퓨터 비전을 공부하게 된 계기인 사진과 영상 제작에 관해 이야기를 많이 했는데, 누가 봐도 이 사람이 왜 이걸 공부하고 싶은지 설득이 되어야 합니다. 그러기 위해서는 자기가 관심 있는 것들을 꾸준히 해야 한다고 생각합니다. 학교에 따라 4~6개월 정도 준비했는데, 자기소개서에 들어가는 내용 자체는 10년 전부터 꾸준히 쌓아왔던 것들을 연결해서 하나의 스토리로 만들었던 것 같습니다. 조금 힘들었던 것은 내가 학교에 필요한 인재라는 것을 설득할 수 있어야 하는데 이는 학교에 대해 많이 알아야 할 수 있다고 생각합니다. 학교 웹사이트 등 얻을 수 있는 정보는 모두 모았던 것 같습니다.

박수연님(UMich)
UX 같은 경우, 포트폴리오를 추가로 준비해야 합니다. 저는 학교에서 진행한 UX 프로젝트, 제품 디자인 프로젝트 그리고 개인적으로 진행한 그래픽 디자인 프로젝트 등 디자인과 관련된 것이라면 모두 정리하여 지원 했습니다. 학교와 병행하면서 진행했기 때문에 봄 학기에는 포트폴리오에만 집중을 했고, 여름방학 때는 토플, 가을 학기에는 나머지 서류 준비를 진행했습니다. 저도 어려운 것은 자기소개서였습니다. 객관적으로 내가 쓴 글이 설득력이 있는지, 경쟁력이 있는지에 대해 판단력이 흐려지는 순간이 오는데, 그때 다른 글을 작성하거나 한글로 먼저 작성해 보는 것도 좋은 방법이라고 생각합니다.

박지환님(UPenn)
저는 대부분의 Data Science 학생들과 달리 학부 전공이 Computer Science가 아니었기 때문에 학부 때 주로 수강했던 Finance, Economics, Statistics 등 분야의 수업들이 quantitative fields라는 측면에서 제가 Data Science 석사과정을 무리 없이 소화할 수 있는 역량을 갖췄다는 점을 전달하기 위해 노력했습니다. 또한, 앞서 언급한 분야들을 도메인으로 삼아 Data Science 전공과목들이 미래의 제 커리어에 어떻게 도움이 될 수 있는지를 중심으로 학업계획서를 작성했습니다. 준비과정은 GRE는 여름에 두 달 정도의 시간을 투자하여 끝냈고, 이후에는 계속 학업계획서와 apply에 집중했습니다. 추천서의 경우 상반기에 연구실 지도교수님과 학부 전공주임 교수님을 비롯하여 제가 열정적으로 수강했던 전공과목의 교수님들께 추천서 작성을 부탁했습니다.

Q. 어떻게 정보를 모으셨나요?

이종헌님(UC Berkeley)
기본적으로 학교 정보는 해당 학교의 지원 사이트에 많이 담겨 있습니다. 지원 시기나 챙겨야 하는 서류 등과 같은 지원절차에 관한 사항뿐만 아니라, 해당 학교가 어떤 가치를 선호하는지 등 지원 준비를 할 때 방향성에 대해서도 알 수 있죠. 하지만 이런 부분은 조금 추상적일 수 있어서, 유튜브에서 동문 인터뷰, 입학담당자 인터뷰, 그리고 재학생 인터뷰도 많이 참고했습니다. 그리고 지인들을 통해서도 관련 정보를 얻었습니다. 버클리 LL.M.과 관련된 팁을 한 가지 드리자면, 버클리는 다양성을 굉장히 중요시하기 때문에 학교의 다양성에 이바지할 수 있는 부분을 살펴보시는 것이 좋을 것 같습니다. 추가로 버클리가 지리적으로 IT 산업의 산실인 실리콘밸리 인근에 있고, 공학 전공이 특히 발달했기 때문에 이런 점도 연계해서 지원 준비에 참고하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것 같습니다.

박수연님(UMich)
UX 같은 경우, 교수님과 연구 핏을 맞춰야 하는 것은 아니었기 때문에 저는 자기소개서 한 문단만 학교별로 커스터마이징 했던 것 같습니다. UX 전반적으로 팁을 드리자면, 경력을 많이 중요시하는 것 같습니다. 좋은 학교들의 경우 경력을 중요시한다고 명시하는 곳도 있고, 실제로 인턴을 구하고 직장을 구할 때에도 전의 경력이 큰 도움이 된다고 생각해요.

서명근님(Carnegie)
저는 살짝 다르게 이야기를 해보자면, 학교 어디 가고 싶을지 결정할 때 학교 분위기나 동네의 분위기를 많이 봤던 것 같습니다. 그래서 소셜 플랫폼을 자주 찾아보면서 해당 학교의 학생들은 어떤 생각과 대화를 나누는지를 많이 보고, 해당 동네의 지도나 날씨도 많이 찾아봤어요. 그리고 저는 저희 학교나 전공에 지원하는 분들께 경력과 경험을 쌓고 오시는 것을 추천해 드립니다. 왜냐하면, 어느 정도 경험이 있어야 대학원에서도 어떤 것을 연구하고 싶은지, 어떤 것을 얻고 싶은지를 구체적으로 알 수 있다고 생각합니다.

박지환님(UPenn)
대부분의 미국 주요 대학들이 학부, 석사, Ph.D. 과정별로 이수해야 하는 과목들과 해당 과목들의 내용을 비교적 상세히 확인할 수 있는 홈페이지를 갖추고 있습니다 (UPenn의 경우 ‘University Catalog’). 해당 페이지에서 필수로 이수해야 하는 과목들과 선택 과목들을 확인함으로써 해당 석사과정이 본인의 발전에 실질적으로 얼마나 도움이 될지를 가늠해보고, 이를 학업 계획에 잘 녹여낼 수 있다면 경쟁력 있는 학업계획서를 작성하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 더 나아가 해당 학교에 합격한 이후 입학 전 어떤 부분을 미리 공부하고 갈지도 생각해볼 수 있을 것입니다. 만약 Data Science 석사과정 진학을 생각하신다면, 일단 석사과정 수업의 기본적 이해에 필수적인 선형대수학, 미적분학, 학부 수준의 통계학 (e.g. 경제통계학) 이 세 과목들은 반드시 수강하셔야 하며, 기계학습, 알고리즘, 확률론, 수리통계, 시계열분석 등의 수업들을 수강하신다면 Data Science에서 다루는 다양한 이론들을 깊이 있게 이해하는 데 많은 도움이 될 것입니다. 더 나아가 Computer Science, Statistics, Mathematics 등 분야의 상위 과목들을 추가로 수강하실 경우 훨씬 더 알찬 석사 생활을 하실 수 있을 것입니다. 프로그래밍의 경우 개인적으로는 Python과 SQL을 필요에 맞게 편하게 다룰 수 있는 수준이면 큰 문제가 되지는 않는 것 같습니다. 오히려 견고한 이론적 지식이 뒷받침되지 않은 상태에서 프로그래밍에만 시간을 쏟는 것은 큰 의미가 없으므로, 학부 수업들을 십분 활용하여 열심히 수강하시면서 우수한 성적을 받기 위해 노력하는 것이 더 중요한 것 같습니다.

Q. 현재 학교를 선택한 이유와 합격 후 준비 과정을 말씀해 주세요.

이종헌님(UC Berkeley)
저는 IT 플랫폼 기업의 공정거래 업무를 많이 하다 보니 실리콘밸리가 있는 미국 서부 지역에 소재한 학교들을 우선으로 고려했습니다. 그리고 버클리 경우, 로스쿨 뿐만 아니라 공학 분야에서 세계적인 연구 대학이라 시너지가 있을 것으로 생각되어 최종 선택하게 되었습니다. 합격 후 출국 전 준비사항으로는 다시 한 번 영어 준비를 강조 드립니다. 수업을 듣고 다양한 국적의 친구들과 소통을 할 때마다 제 영어가 많이 부족하다는 것을 느꼈습니다.

박수연님(UMich)
저는 방학 인턴을 할 수 있는 2년제 프로그램, 알럼나이 네트워크, 그리고 졸업 후 취업 가능성 및 아웃풋을 종합적으로 고려하여 미시간으로 오게 되었습니다. 미국에서 취업하기에는 아직 경력이 부족하다는 생각이 들어 링글 UX 리서치 인턴 활동을 했습니다. 이때 링글 수업을 많이 들으면서 영어 공부도 할 수 있었죠.

서명근님(Carnegie)
교육의 아웃풋이 가장 중요하다고 말씀드렸는데, 저희 학교 컴퓨터 비전 교수진이 미국에서 가장 많아서 망설임 없이 선택했던 것 같습니다. 학교 가기 전까지는 수학 예습도 많이 하고 부족했던 머신 러닝 분야를 공부했습니다.

박지환님(UPenn)
저는 selectivity, fellowship, reputation, career outcomes, 그리고 미국의 대도시에 있다는 점 등이 매력적으로 다가와 현재 학교에 진학하게 됐습니다. 또한, Data Science 석사과정이 UPenn 학부생들을 대상으로도 별도의 선발 절차를 통해 학·석통합과정을 제공하고 있기에 이러한 부분이 다양성의 측면에서 제 시야를 넓히는 데 도움이 될 것으로 생각했습니다. 앞서 말씀드렸다시피 저는 학부 전공이 Computer Science가 아니었기 때문에 입학 전 Python 프로그래밍을 집중적으로 공부했지만, 돌이켜보면 학부 때 미처 수강하지 못했던 Mathematics, Statistics 분야의 상위 과목들을 미리 공부했더라면 더 좋았을 것이라는 후회도 조금 남습니다.

링글 컨퍼런스

해외 유학

영어공부

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