데이터 사이언스 학과 vs 전통적인 학과 (산업공학, 컴퓨터공학, 통계학)

 

4차 산업혁명이니 뭐니 하면서 정부 예산을 따오려 많은 학교에서 데이터사이언스 학과를 설치했습니다. 

기존 학과 이름을 데이터 사이언스 학과로 바꾼 학교도 있습니다. 

 

제가 대학을 다닐 때만 해도 관련 전공이 없었고 데이터 사이언스 분야로 진출하려면 산업공학, 컴퓨터공학, 통계학을 전공하는 것이 유리했는데, 이제는 데이터 사이언스 전공이 생겨서 어떤 전공을 고르는 것이 좋을지 고민하는 분이 많아 제 생각을 이 포스팅에 정리하고자 합니다. 

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효율과 효과

제 생각에 데이터사이언스 학과로 갔을 때의 가장 큰 장점은 데이터 사이언티스트가 되기 위한 역량을 효율적으로 배울 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 제가 졸업한 산업공학과에서는 데이터 사이언스와는 무관한 인간공학, UI/UX 등의 수업도 들어야 했지만, 데이터 사이언스 학과에서는 교양을 제외하면 당연히 데이터 사이언스와 유관한 수업만 있을 것입니다. 

 

그런데 문제는 이러한 역량만 골라 배우는 것이 효과적인지에 대해서는 의문이 듭니다.

제가 실제 데이터 사이언스 업무를 하는데도 학교에서 배웠던 산업공학 마인드나 지식이 유효한 경우가 많습니다. 예를 들어, 과제에 따라 신뢰성 공학에서 배웠던 내용을 활용합니다. 산업공학 마인드는 조금 설명하기 어렵지만, 한 마디로 "어떻게든 답을 낸다"라는 마인드로 설명할 수 있을 것 같습니다. 산업공학 전공자가 아니라 컴퓨터 공학이나 통계학 전공자였어도 자신의 백그라운드를 십분 발휘할 수 있을 것입니다.

 

그래서 개인적으로는 전통학과를 주전공으로 하고 데이터 사이언스 학과를 부전공으로 하는 것이 시너지 측면에서 가장 좋을 것 같습니다. 부전공을 할 수 없다면, 개인적으로는 전통적인 학과가 더 적절할 것 같습니다. 데이터 사이언스 진로로 잘 안풀리면 다른 길을 모색하기도 좋으니까요. 

데이터 사이언스 분야로 진출하고자 석사 학위를 취득하기 위해서라면 데이터 사이언스 전공이 좋을 것 같습니다. 

2년동안 효율성을 추구해야 할테니까요.

그러나 박사 학위를 취득하려면, 전통 학과가 훨씬 낫다고 봅니다. 

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커리큘럼 비교

인하대학교는 데이터사이언스학과, 산업경영공학과, 정보통신공학과, 통계학과가 전부 설치된 학교입니다 (참고로 저랑 인하대는 아무런 관계도 없습니다).

각 학과의 커리큘럼은 아래에서 확인할 수 있습니다.

• 데이터사이언스학과
• 정보통신공학과
• 산업경영공학과
• 통계학과

각 학과에서 포커스를 두고 있는 내용을 1점부터 10점까지 제 나름대로 매기면 다음과 같습니다. 참고로 각 행마다 상대적인 점수를 매긴 것입니다.

내용	데이터사이언스학과	산업경영공학과	정보통신공학과	통계학과
데이터베이스 / 자료구조	5	4	8	3
통계학 이론	7	6	2	10
통계학 응용	4	7	2	10
시뮬레이션	2	5	9	2
수리최적화	6	7	3	3
확률론	4	7	6	7
인공지능/머신러닝	9	7	9	7
경영	3	9	3	3
디지털/반도체	1	2	10	1

 

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