조지아 텍。 조지아 공과대학교

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조지아 텍

Data Science 가 하고 싶어서 두군데 온라인 석사 과정에 지원했는데 온라인은 좀 들어가기가 쉬운건지 운좋게 두 곳 다 합격을 했습니다. UIUC 와 Georgia Tech 두 학교 중 어디를 선택하는게 좋을지 조언 부탁드립니다. 개인적인 상황을 설명하자면, 저는 마지막 학력고사 세대로 40 대 중반입니다. CS 학사가 없습니다. 한국에서 법대, 미국에서도 law school 나온 죄송한 문과입니다. 2 년전에 영주권 받고 직장을 그만두면서 변호사 일은 너무나도 적성에 안맞고 IT 쪽에서 일해보고 싶어서 요새도 여기저기 많이 생기는 coding boot camp 라고 불리는 프로그래밍 학원에서 web developer course 를 통해서 프로그래밍을 처음 배웠습니다. 데이터베이스, SQL을 배우 면서 원하는 데이터만 뽑아내고 통계를 내는데 희열을 느껴서 데이터 사이언스라는 분야에 관심을 갖게되었고요. 데이터 사이언티스트이신 마모회원분과도 얘기해보고 인생 마지막 공부라 생각하고 대학원에 다시 진학하기로 했습니다. UIUC Online Master of Computer Science in Data Science 과정 이름은 Data Science 지만, degree 는 그냥 Master of Computer Science 로 나온답니다. 원래는 이곳 하나만 apply 해서 봄학기에 어드미션 받았다가 application 과정에서 업무처리가 엉망이어서 홧김에 defer 해놓고 조지아텍을 지원했습니다. 장점: 8 과목 들어야 하는데 세과목씩 듣고 Summer 까지 들으면 최단 1 년에 끝낼수 있다. 올 여름부터 당장 시작할수 있으니 빠르면 내년 가을에 졸업 가능하다. 단점 : 조지아텍에 비해 학비가 비싸다. 교수가 준비가 안되었다고 반대를 했는데도 학교측에서 강의개설을 강행해서 결국은 동영상없이 학생들이 책보고 자습한 과목도 있는 등 학생들이 베타 테스터인거 같다는 불만이 있다. 속성과정이라서 깊이가 없다는 얘기도 있고, 데이터 사이언스이외에 다른 분야를 하기는 어려울 수 있다. Georgia Tech Online Master of Science in Computer Science 장점: 생긴지 좀더 오래 보니 졸업생 숫자도 많고, 과목도 많고, 확실히 자리 잡은 프로그램이다. 모든 학생이 입학후 12 개월내에 fundamental course 두 과목을 들어서 B 이상을 받지 못하면 짤리는 모양인데 더이상의 돈낭비 시간낭비를 막아 준다는 점에서 이건 오히려 장점이 될수도 있을듯. 두 학교중 어디를 선택하는 것이 좋을지 관련분야에서 일하시는 분들 솔직한 조언 부탁드립니다. 제 전공과는 무관한 분야라 조심스럽게 말씀드리자면, 저 같으면 조지아텍 선택할 것 같습니다. UIUC가 한 학기 정도 일찍 학위를 마칠 수 있다는 것 외에는 특별히 장점이랄만한게 안 보이거든요. 학과 자체도 이제 자리잡아 가는 과정이고, 강의 준비가 덜 되었다는 교수를 override해서 강의를 무리하게 진행한 것도 그렇고, 학비도 거의 세 배 가까이 비싼데, 학과 자체가 생긴지 얼마 안 되었으면, 졸업생 풀도 작고, 커리어 development 노하우도 적을 거구요. 이에 비해, 조지아텍은 이번 여름에 바로 시작할 수 없고, 한 학기 정도 더 졸업이 늦어진다는 단점은 있지만, 아무래도 alumni network이, UIUC에 비해, 훨씬 활성화 되어있을 것 같구요. 취업에 관해서도, 각 과의 교수들과 과 자체가 시간을 들여 쌓아놓은 노하우는 쉽게 얻어지는 게 아니더라구요. 어차피 시간 들이고 돈 들여서 하는 학위라면, 한 학기 졸업이 늦어진다고 해도, 졸업 후에도 확실히 도움이 되는 쪽을 선택하시는 게 좋을 것 같다는 생각입니다. 둘 중 골라야 한다면 그냥 2번 할거 같네요. 어차피 초보이시면 짧게 배우는거보단 공부할때 시간 더 들이는게 낫죠. 근데 다른 분야도 마찬가지지만, it는 젊은 사람과 경쟁하기 너무 힘들어요... 특히 창업 아니고 취업 생각하신다면 40대 무경력이면 정말 어렵죠. 일단 나이로 직접 거르진 않는데, 기존 팀원과의 문화적 동질성이란 방법으로 걸러내는 경우가 많아서.. 특히 스타트업들... 그걸 넘을 정도의 가치를 가져오려면 대부분 경력으로 포장해야 되거든요. 결심하셨다면 이전 직업 경험? 과 연관해서 특화하시면 기회가 더 있지 않을까 싶네요. 제가 감히 말씀을 드리면,,, 지인이 조지아텍 온라인 프로그램 듣는데 엄청 힘들다고 하더라고요. 그 친구 백그라운드는 top10 메케니컬 엔지니어링 학부 전공하고 학부때도 씨언어 까지 들은 상태있는데 조지아텍 fundamental course 하나 듣는데 정말 너무 힘들어 하더라고요. 온라인수업이 문제가 아니라 조별 과제랑 숙제가 장난 아니라고 하더라고요. 저도 오프라인이 좀더 낫지 않을까 조심히 추천 드립니다. 특히나 cs전공 하지 않은 분들한테는요. 참고로 말씀드리면 아랫분이 댓글로 걱정해 주셨는데 조지아텍 온라인 cs master 프로그램은 일반 학위와 차이가 없습니다. 심지어 성적표에도 따로 표기가 안된다고 하더군요. 물론 졸업후에도 다들 정말 취업 잘 하구요. 그래서 인지,,,,,, 조지아텍 명성을 걸어서인지,,,,, 정말로 학위 따기가 힘들다고 하더라고요. 예 말씀하신대로 Udemy에 좋은 강의가 꽤 있더군요. UIUC에서는 학교내에서 하는 Job fair같은 행사에 온라인 학생은 참여 못한다고 못을 박던데, 조지아텍은 한번 알아봐야겠네요. 그리고 저는 GRE를 안봤습니다. 두학교 포함 상당수의 온라인 과정이 GRE 점수를 요구하지 않거든요. 제가 온라인 과정만 지원한 이유 중 하나입니다. 현직 박사과정 학생입니다. 저도 조지아텍을 추천드리고 싶네요. - 굳이 비싼 학비 내면서 다닐 필요 없고 - UIUC가 전통적으로 랭킹이 좋다지만 신생 프로그램한테는 별 의미가 없는 랭킹일 것이고. 특히 Data Science는 뜬지가 얼마 안된 학과라 오래된 학교라고 잘하거나 그러지는 않아요. - 그리고 저는 Data Science 프로그램보다 전반적으로 CS를 하는 석사나 아예 통계과 석사를 추천드려요. 대부분의 Data Science 석사는 끽해야 만든지 얼마 안되서 학교에서도 시행착오를 겪을 가능성이 높아요. 새로 공부를 하실 각오를 하셨다니 존경스럽네요... 저는 uiuc 추천합니다. 제가 보기엔 빨리 학위를 받는 게 유리하고요 시간은 돈이니까요 학위 자체도 Data Science라 조금 더 specialized 해 보이는 것도 있고요. 어차피 offline CS degree 프로그램이 많아서 online CS degree로 경쟁하기 쉽지 않고요. 그리고 무엇보다 호나기님이 adhd가 심하시다니까 학위 받는 것과 data science를 배우는 것이 약간 별개일 수도 있다고 생각합니다. 차라리 혼자 real life data set 으로 더 잘 배우실 수 있을 것 같고요. 어떤 학교에서 어떤 코스를 듣는 결정보다 실제로 어떤 프로젝트가 관심가고 독학하는 데 도움이 될 지 결정하는 게 더 중요한 것 같고요. 그래도 학위는 잡 찾는데 도움이 되니까 랭킹이 높을수록 좋죠. 지금 UIUC CS프로그램을 하고있는 입장에서 말씀드리자면 한 코스 한코스들이 쉬운클래스는 아니에요.. 커리큘럼을 봤는데 Data Science track일뿐 클래스는 다 CS400-level, 500-level이구요 그중에 제가 들어봤던 클래스들의 경험을 보자면 1. 그룹프로젝트가 있는 클래스는 그룹을 정하기가 쉽지않습니다. 예를들면 411같은 클래스는 제가 들으면서 다른 온라인으로듣는분들이 시험보거나 그룹프로젝트 팀원을구하는데 어려워하는걸 많이봤어요 2. 하지만 administrative 문제라면 어떻게될지 잘 모르겠네요.. 보통은 이메일보다전화로하면 거의 다 해결이되더라구요 저는 3. 수업 진도가 상당히 빠르고 수학적인 내용도 많습니다 보통 수업마다 다른 랭귀지를 사용하는데 2주정도 가르쳐주고 그 랭귀지가 익숙하다는 전제로 수업내용을 강의하거든요 또한 기본적인 data structure와 algorithm background를 알고있다는 전제하에 수업이진행됩니다. 보니까 머신러닝과 statistic은 기본이고 최소 chi-square test라던가 수학적인 부분이 굉장히 많습니다 지난학기에 cs412 수업 3번째렉쳐 슬라이드 첨부해드릴게요 Jiawei Han교수님이 가르치시는데 Data science쪽에서는 유명한 교수님이라고 들었습니다 그만큼 빡세죠 개인적으로는 웬만한 스탯전공의 학사학위 딸정도로 수학공부를 많이 하셔야할것같은데, 1년안에 하기에는 수업들이 만만치않아서요.. 학위가 정말 필요하신것 아니면 온라인에서 udemy등 공부를 더 하시고 개인프로젝트를 만들어보시는걸 더 추천드려요 UIUC CS관련해서 질문있으시면 댓글로 남겨주시면 답변해드릴게요. 저같은 경우는 몇개 internship 을 토대로 industry 경험이 중요하다고 판단해서 thesis 가 있는 graudate 프로그램은 포기 했지만 두 프로그램에 Spring 2019 텀으로 어플라이 하려 합니다. 하도 머신러닝에 관한게 유행처럼 번지고 Andrew Ng의 머신러닝 클래스가 굉장히 좋았던게 영향이 큰것같습니다. 저같은 경우는 풀타임하면서 한 텀에 클래스를 하나만 들을 계획이고요. 두 프로그램에 대해서 제가 그동안 리서치 구글링 , reddit, Quora 등 해본것들과 제 생각도 공유하고 싶어서 답글 올립니다. 여러분들이 좋은 말씀해주셔서 짧게만 적을게요. 우선 결론만 말씀드리면 저는 Georgia Tech OMSCS가 더 좋다고 생각합니다. 도 마찬가지 였지만 관련 분야에서 일하신 경험이 없다는 가정하에 학교를 다니시면서 혼자 더 독학하시고 얼마나 interesting 한 사이드 프로젝트를 resume 에 올려놓는지가 더 중요할거같아요. 여유가 되신다면 인턴쉽을 하시는게 풀타임 가실때 많이 도움이 될거구요. On campus 프로그램을 하시지 않더라도 본인이 의지만 있다면 네트워킹은 LinkedIn이나 다른 방법으로도 할수있고요. 랭킹으로만 보자면 UIUC 가 GaTech 보다 조금 더 높습니다만 두 학교다 Top 10 안에 들어가는 학교라서 업계 인식 차이는 미미 한거 같습니다. — 1. UIUC Online Master of Science in Data Science 본문: 과정 이름은 Data Science 지만, degree 는 그냥 Master of Science in Computer Science 로 나온답니다 다른분들이 말씀해주신 것처럼 Data Science 라는 것이 학문으로 나온지 그리 오래 되지않았기 때문에 여러 job posting platform 들에 찾아보셔도 특별하게 Data Science 학위를 원하지는 않습니다. 그리고 정확히 얘기하자면 Master of Science in Computer Science MSCS 가 아니라 Master of Computer Science MCS 로 나오지만 research 포지션이나 PhD 가실거면 어차피 thesis 있는 버전을 하셔야 하니 이건 중요하지 않구요. 저도 조지아텍과는 다르게 2016 년도에 나온 프로그램이라서 아직 active 한 community 가 없어서 정보를 얻기가 어려웠습니다. Quora 에 현재 UIUC MCSDS 프로그램 재학중이신분을 LinkedIn 에서 찾아서 궁금한 부분을 조금 여쭤봤는데 개인차에 따라 다르겠지만 OMSCS machine learning specialization 보다는 workload 전반적으로 조금 덜 한걸로 판단이 들었습니다 이분 기준입니다. 하지만 커리큘럼중에 Coursera 에서 들을수 있는 클래스에 비해 학교 requirement 로 들어가는 클래스들이 훨씬더 힘들다고 하더라고요. 전체적으로 2016 년에 처음에 런칭했을때보다 훨씬더 자리는 잡힌거 같다는 피드백을 받았고요. — 2. Georgia Tech Online Master of Science in Computer Science 본문 : 생긴지 좀더 오래 보니 졸업생 숫자도 많고 , 과목도 많고 , 확실히 자리 잡은 프로그램이다. Machine Learning specialization 과정이 있어서 데이터 사이언스도 할 수 있고 혹시 다른 분야로도 갈 수 있는 가능성이 열린다 우선 말씀하신대로 확실히 UIUC보다는 더 자리를 잡은 프로그램이라고 여러모로 생각이 많이 들었습니다. 아시겠지만 , 등등을 통해 확실히 클래스나 여러가지 정보를 더 많이 얻을수 있다는 점에서 정말 좋은거 같더라고요. 커뮤니티에 읽어봐도 사실 CS 학사있는 사람보다는 career change를 하시려는 분들이 더 많은것 같고 성공사례도 많이 보았습니다. Alumni 서포트도 종종 보이는것 같구요. 그리고 C. 프로그램에 machine learning specialization 이다 보니 UIUC MCSDS, Berkley MCSDS, 그리고 내년 9월에 시작한다는 Univerisity of Michigan 의 MS in Applied Data Science 보다 좀더 유니크 하다는게 제 의견 입니다. 추가로 두 학교의 e-learning platform 에 관한 의견인데요. Udacity 에서 nanodegree 도 해보고 Udemy, Coursera 같은 MOOC 를 평소에도 많이 찾아서 하는데, 제 개인적인 생각으로는 Udacity GaTech 가 Coursera UIUC 보다 더 쓰기 좋은거 같습니다. 마지막엔 가장 큰건 본인의 노력과 실력이라고 생각합니다. 추가적으로 더 좋은 학교를 가는것도 도움이 되긴 하겠지만요. 합격하신거 정말 축하드리고 힘드시겠지만 앞으로 화이팅하셔서 원하는 결과 꼭 얻으셨으면 좋겠습니다! 우선 UIUC 관련해서 MCS로 본문 수정했습니다. 알려 주셔서 감사합니다. 참고로 UC Berkeley 의 MIDS 담당자와는 통화를 몇번 했는데, 어느 로스쿨을 나왔는지를 묻더니 그냥 주말에 application 작성하고 가장 빠른 날짜 GRE를 보라고 하더군요. 자기들은 프로그래밍 경력이 아니라 resume 를 보고 누가 잘할수 있는지를 판단한다고... 마치 지원만 하면 어드미션 주는 것처럼 말하는데 결정적으로 마음을 접은 이유가 학비가 62,000 불이 넘더군요. 여긴 매일 저녁 adjunct professor가 live로 강의를 하다 보니 비쌀수 밖에 없을것 같습니다. UIUC와 관련해서는 저도 Quora와 reddit에서 약간의 정보만 얻을수 있었습니다. 제 생각에도 어느 학교를 가느냐 보다는 본인이 얼마나 잘하느냐에 달려 있을것 같습니다. 좀 자신이 없어지기도 하지만 그래도 열심히 해보려 합니다. 자세한 정보와 격려 진심으로 감사드리고, 배고픈뙈지 님도 좋은 결과 있으시기를 바랍니다. 질문에 대한 즉답이 아니어서 죄송하긴 한데요, 학비에 큰 부담이 없으시다면, GRE or GMAT 보시고 나서 UC Berkeley MIDS 추천드립니다. CS로 들으시면 제 생각에는 너무 깊습니다. 아무래도 싸이언스라 실제 일 할 때 필요한 지식보다 더 깊이 들어가서 배우는 경향이 있습니다. 물론 알고 나면 추후에는 도움이 되는데요, 나중에 아 이래서 이런 깊이까지 배웠구나 이러면서 추후에 이해되지 보통 수업 들을 때는 뭐 이리 외계어가 한 가득인가 라는 경험 하실 확률 높습니다. 이에 반해 MIDS는 Non CS Major 분들도 step by step으로 배울 수 있게 되어 있어서 따라가시기가 쉽고, 훨씬 더 Data쪽에 포커스가 되어 있습니다. 이렇게 한 메이져 보다는 애초에 interdisciplinary 쪽 가셔서 스킬셋 빌드업 하시는게 훨씬 도움 되실 껍니다. 이 과정은 캡스톤 프로젝트 실제 회사랑 일을 합니다 , 그리고 취직 지원센터가 잘 가동되고 있습니다. 이런 과정 가시는게 소위 정통 CS가시는 것보다 수배 낫다고 강추드립니다. 왜냐하면, 1 정통 CS 과정 가셔서 빡시게 공부하면 남는거는 잠을 못 잔 것 뿐입니다. 하드하게 하고 인텐시브하게 했다고 꼭 자기 지식이 되는 것은 아닙니다. 오히려 자신감만 상실 할 수 있습니다. 2 너무 아카데믹에 포커싱한 과정은 취직과정이랑은 사뭇 다릅니다. 요새 CS가 취직이 잘 되니깐 이거하나 저거하나 다 잘 되는거지, 학교 프로그램 자체가 끝나면 바로 취직, 무조건 취직 이런 사상에 심취하지 않는 그냥 아카데믹 과정은 서포트 측면에서 매일매일 아쉽습니다. 3 학교 이름은 좋으면 좋을 수록 좋은데, 버클리가 조지아텍보다 좋습니다. 구글 기준 직원 1,000명 이상 보유한 학교는 스탠포드, 버클리, 씨엠유 뿐입니다. heinz. cmu. 혹시 관심 있으시면 쪽지나 이 메일 주세요 서론이 엄청 길었는데요, 저라면 UIUC vs GaTech 라면, 가장 졸업하기 쉽고, 가장 경쟁이 덜한 대학으로 가겠습니다. 현재 작성자께서 학문에 뜻이 있어서 나중에 박사도하실려는게 아니므로, 쉬운데를 가셔서 학위를 따고, 이를 통해서 시장에 '빨리' 진입해서 차차 본인의 경쟁력을 올려가자 이런것이므로 시작은 쉽게 가야 됩니다. 문제는 이렇게 이름은 cs인듯 하지만 실제로는 cs의 전통적인 과목들을 가르치지 않는 석사과정이 너무많이 늘어나서요. 그런 과정에 있는 분들 면접 통과율이 너무 떨어진다고 대부분의 회사들에서도 채용 정책이 많이 바뀌고있는 중입니다. 예를들면 cmu 석사 학생들이 구글에 지원하면 대부분 구글 피츠버그 캠퍼스에서 면접을 보는데요. 원래는 phone interview 없이 바로 onsite 불렀었는데 이젠 cs phd 아니면 폰인터뷰 필수입니다. 실제로 이런 분들 특징이 leetcode만 풀어보고 오기때문에 아주 기본적인 cs에 관계된 질문을 해보면 대답을 잘 못하시더라구요. 현직 Data Scientist로써 먼저 대단하시다는 말씀드리고 싶습니다! UIUC 프로그램 하시는 분은 아직 못 뵈었네요. 위에 tofu님께서 쓰신 것처럼 석사학위는 학위가 있다는게 중요하지 어디에서 했는지 그리 중요하지 않은 것 같습니다. 오히려 Kaggle이나 Data. 법조계 경험이 있으시니 NLP Natural Language Processing 기법을 이용하여 법률 관련 분석을 해보시는 것도 좋을 것 같네요. 제가 멤버로 있는 캐글뽀개기라는 페북 모임에 오늘 올라온 글이 마침 법률데이터 분석에 관한 글입니다. facebook. 화이팅! 비교적 늦은 나이에 이런 도전 하시는 것의 응원을 보냅니다! 화이팅!!! 그리고 이런 버클리의 무료 프로그램도 있으니 같이 참고하시면 좋을듯 싶어요. reddit. file 마일모아 2018-01-12 70538 공지• file 봉다루 2014-02-23 159461 공지 마일모아 2014-01-14 183477 56287 억울하면강해져라 2018-03-21 7737 56286 Mrs. Darcy 2018-04-08 1170 56285 너란마일 2018-04-09 829 56284 DSDS 2018-04-09 768 56283 덜쓰고좀더모아 2018-04-07 2013 56282 Goguma 2018-04-09 580 56281 threemonster엄마 2018-04-09 2299 56280 Merlet 2018-04-09 471 56279 무진무진 2018-04-09 273 56278 shilph 2018-04-09 2841 56277 항상감사하는맘 2018-04-09 176 56276 히베리안폼스키 2018-03-17 2123 56275• file No1 2018-04-09 1795 56274• file kaidou 2018-04-09 566 56273 24시간 2018-04-09 577 56272 포트드소토 2018-04-05 1808 56271 doolycooly 2018-02-03 1192 56270• file mdofnj 2018-04-07 1869 56269 니안모르 2018-04-09 456 56268 니안모르 2018-04-09 1572 56267 호나기 2018-04-08 7480 56266 쟈니 2018-04-06 2276 56265 레딧처닝 2018-04-08 1300 56264 제이미 2017-08-28 3990 56263 레딧처닝 2018-04-09 607 56262 으아아 2018-02-28 3255 56261• file 티메 2018-04-08 826 56260 얼라이쿵 2017-01-09 771 56259• file 떠오르는비행기 2018-04-09 1011 56258 칼리 2018-04-09 209.

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미국대학 조지아텍 Georgia Tech ⋆ 유학브레인 신입학 편입 대학원 안내

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