빅데이터 관련 대학 및 학과_관련 직업 및 진로

학과명의 변화 모습을 보면, 시대의 키워드와 관련 직업 및 기술 트렌드를 알 수 있다. 

예) 기계공학과를 메카트로닉스학과로, 생물학과를 '바이오' OO학과로, 산업공학과를 '시스템'OO학과로

 

약 10~13년 전인 2010년대 초에 빅데이터라는 단어가 컨설팅 및 SI 업계의 화두가 되었다.

빅데이터 관련 뉴스와 이를 활용한 서비스의 증가로

이제는 빅데이터에 대한 일반인의 관심이 증가하였고,

자연스럽게 학부모와 학생들의 빅데이터와 관련된 대학 및 학과 진학에도 관심이 증가하였다.

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빅데이터 관련 학과 선택 기준

빅데이터 관련 학과들도 학교마다 다양한 학과명이 있으며, 

주요 대학교의 빅데이터 관련 학과들을 조사한 결과, 크게 3가지 그룹으로 구분할 수 있다.

구분을 한 이유는 각 대학교 빅데이터 관련 학과의 모태(母胎) 학과 및 소속 대학, 역사에 따라,

교수들의 전공이나 교육 중점, 선배들의 취업 분야가 차이가 있기 때문이고,

입시생들의 단기적으로는 학교와 학과 선택에, 장기적으로는 직업 선택 및 진로에 참고가 될 것이다.

또한, 아래 각 대학교의 주요 연혁과 링크된 사이트를 통해,

각 대학교 학과의 전공 과목을 확인하고 학과를 선택하는 것을 추천한다.

(대학에 입학했는데, 생각했던 것과 달라, 방황하거나 재수하는 경우도 종종 있다.)

모태 학과 구분	관련 직업 (학과 특성 고려)
통계학과 (수학과 포함)	Data Analyst  - 데이터를 탐색하고 분석하여 비즈니스 의사결정을 지원  - 통계적 지식을 기반을 데이터의 패턴 및 트렌드를 분석 및 예측  - 배경지식: 데이터 분석 기술, SQL 등 데이터 쿼리 언어, 데이터 시각화, 비즈니스 이해 Data Researcher  - 데이터 기반 연구를 수행하여 특정 주제나 분야에 대한 인사이트 도출  - 고급 분석 기술을 사용하여 데이터의 경향성과 패턴을 심층적 분석  - 이를 기반으로 Research 보고서나 논문 작성  - 배경지식: 통계학, 데이터 분석 기술, 연구 방법론 ※ 통계학과와 수학과는 관련성이 높고, 통계학을 제대로 배우기 위해서는 수학(미적분)이 중요하나,     통계학라는 별도의 학문이 있다는 것은 같은 학문의 활용 대상 및 방법의 차이가 있음
컴퓨터공학과	Data Engineer  - 대량 데이터를 수집, 저장, 처리하고 DB나 DW 구축, 데이터 플로우 관리, 머신러닝, AI 등 개발  - 데이터 유지보수 및 최적화, 데이터 품질 보증  - 배경지식: 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS), 대용량 데이터 처리 기술, 데이터 아키텍처, 프로그래밍
산업공학과	Data Analyst Data Scientist  - 데이터 분석하고 모델링하여 비즈니스 문제 해결 (예. 데이터를  응용한 예측 모델링 등)  - 통계, 머신러닝, 딥러닝, 최적화 알고리즘 등의 기술을 사용하여 데이터 패턴과 인사이트 발견  - 배경지식 : 통계학, 프로그래밍, 최적화 알고리즘, 데이터 시각화 ※ 일부 경상(상경) 대학에 소속되어 있는 경영학 계열의 학과가 있으나,     빅데이터 관련 기술 습득 및 관련된 취업에는 제약이 있다.         유사한 사례를 보면, Business Intelligence 시스템 관련하여     경영학과에서 배우는 MIS, EIS로는 기업에서 활용하거나,     석박사 학위를 취득하거는 것은 현실적으로 의미가 없으며,     경영학과의 해당 과목을 가르키는 교수님들 중에는 산업공학 출신들이 있다. Business Intelligence : 경영자의 의사 결정을 빠르게 지원하기 위해서, 관련 데이터를 수집 및 정리하여 경영자가 보고 싶은 형태의 보고서로 제공하거나 분석을 지원 MIS : Management Information System, EIS : Executive Information System

관련 직업은 확정적인 것은 아니며, 개인 관심과 역량에 따라 같은 학과여도 다양한 직업을 갖게 된다.

빅데이터 관련 직업에는 시각화 관련 디자이너도 있고, 언론사 기자, 공무원 등 다양하며,

이 분들이 상기 학과 전공자인 경우도 있으나, 아닌 경우도 많다.

 

최근에는 모든 회사에 데이터 분석 관련 조직 (DT 팀, DX 팀 등)이 있으며,

업종 (금융, 유통, 제조, IT 등)과 기업의 특성에 따라, 데이터 분석 조직의 담당자 역할은 차이가 크다.

업종 특성상, 상대적으로 금융업, 유통업이 제조업보다는 Data Aanalyst 및 Data Scientist 인력을 많이 필요로 하며, IT 기업은 분석 보다는 Data Engineer 및 Scientist  인력을 필요로 한다.

취업 관점에서 학교의 수업뿐만 아니라, 각 종 데이터 분석 경진 대회 참가,

목표로 하는 직업 및 회사의 업무 이해도를 증대할 수 있는 아르바이트 경험이 있다면 좋을 것 같다.

(관련 아르바이트가 아닌, 어떤 아르바이트이나 경험이든 수치화 및 데이터화 하고 분석을 하여,

마치 미대생들의 Portfolio (작품집)을 만들어 취업의 보조 자료로 활용하는 것도 좋을 것 같다.) 

 

주요 대학 빅데이터 관련 학과

대학	학과명	주요 역사
연세대	데이터사이언스학부   https://ds.yonsei.ac.kr/ds/index.do	2021년 데이터사이언스학부로 학과 명칭 변경 2002년 정보통계학과로 학과 명칭 변경 1988년 통계학과 신설
고려대	정보대학 데이터과학과  https://datascience.korea.ac.kr/ds/index.do	2021년 데이터과학과 신설             정보대학에 2개 학과 (컴퓨터학과, 데이터과학과) 운영 2014년 컴퓨터학과로 통합 설립             정보통신대학 컴퓨터ㆍ통신공학부와             사범대학 컴퓨터교육과 통합 2006년 컴퓨터ㆍ통신공학부의 학부 체계로 개편 2002년 정보통신대학 통합 설립             이과대학 전산과학과와 공과대학 전파통신공학과 통합 1984년 이과대학 전산과학과 설립
고려대	통계학과 https://stat.korea.ac.kr/stat/index.do	2002년 정경학부 통계학 전공 1998년 학부제 전환 1962년 국내 최초 통계학과 신설
이화여대	자연과학대학 통계학과 https://stat.ewha.ac.kr/statistics/index.do	2004년 자연과학대학 수리물리학부에 소속 2001년 자연과학대학 자연과학부로 통합 (중략) 1988년 자연과학대학에 통계학과 신설
성균관대	경제학부 통계학전공 https://stat.skku.edu/stat/intro/history.do	1996년 통계학과를 경제학부 통계학 전공으로 명칭변경 1964년 경상대학 통계학과 신설 인가
한양대	데이터사이언스학부  https://hyds.hanyang.ac.kr/	2020학년도 신설  - 데이터사이언스학과는 국내 상위권 대학 중     한양대에 최초로 신설
한양대 Erica	수리데이터사이언스학과 http://amath.hanyang.ac.kr/	2023년 응용수학과를 수리데이터사이언스학과로 명칭 변경 2013년 응용수학전공을 응용수학과로 명칭변경 2000년 이과대학을 과학기술대학으로,             수학전공을 응용수학전공으로 명칭변경 1996년이과대학 각 학과가 이학부로 통합, 수학전공으로 변경 1984년 이공대학 수학과
경희대	경영대학 빅데이터응용학과 https://kbiz.khu.ac.kr/html_2017/	2022년 경영대학 내 빅데이터응용학과 창설              경영대학은 경영학과, 회계세무학과,              빅데이터응용학과로 구성됨
경희대 국제캠퍼스	응용과학대학 응용수학과 https://math.khu.ac.kr/math/user/main/view.do	2009년 응용과학대학 응용수학전공 2008년 전자정보대학 응용과학·우주과학부 응용수학전공 1999년 전자정보대학 수학 및 응용수학 전공 1985년 자연과학대학 수학과 1980년 이공대학 수학과
인하대	데이터사이언스학과 https://datascience.inha.ac.kr/datascience/index.do	2020년 학과 신설
홍익대	산업·데이터공학과  https://ie.hongik.ac.kr/dept/index.html	2022년 산업·데이터공학과             기존 컴퓨터·데이터공학부내              산업공학과는 산업·데이터공학과로             컴퓨터공학전공은 컴퓨터공학과로 명칭변경 2021년 공과대학 컴퓨터·데이터공학부 산업·데이터공학전공 2009년 공과대학 정보·컴퓨터공학부 산업공학전공 2004년 공과대학 정보·컴퓨터공학부 정보산업공학전공 2002년 공과대학 정보·컴퓨터공학부 산업시스템전공 (중략) 1982년 공과대학 산업공학과 창설
건국대	응용 통계학과 http://stat.konkuk.ac.kr/main.do	1983년 응용통계학과로 명칭변경 1981년 상경대학내 통계학과 신설
단국대	SW융합대학 정보통계학과 https://cms.dankook.ac.kr/web/dkustat
동국대	통계학과 https://stat.dongguk.edu/main	2004년 통계학과 (학부모집단위에서 학과 단위로 개정) 2000년 이과대학을 모집단위로 선발 1995년 이과대학이 2개의 학부로 재편              통계학과,수학과,물리학과,화학과를 자연과학부로)              전산통계학과(야)를 전산통계학부(야)로 1982년 이과대학으로 개편 및 통계학과는 이과대학에 소속 1963년 문리과대학 이학부에 통계학과 신설
한국외대	자연과학대학 통계학과 https://stat.hufs.ac.kr/stat/index.do	1991년 신설
상명대	융합공과대학  지능·데이터융합학부 핀테크·빅데이터융합·스마트생산 전공 https://fbs.smu.ac.kr/fbs/index.do	2021년 지능·데이터융합학부 내              핀테크전공, 빅데이터융합전공, 스마트생산전공 신설
숙명여대	소프트웨어 학부 데이터사이언스전공   https://ds.sookmyung.ac.kr/software/index.do	2016년 공과대학 소프트웨어학부              (소프트웨어융합전공, 컴퓨터과학전공) 2010년 이과대학 컴퓨터과학부 1998년 이과대학 정보과학부              (컴퓨터과학전공, 멀티미디어학전공, 문헌정보학전공) 1997년 이과대학 정보과학부 (전산학전공, 문헌정보학전공) 1982년 이과대학 전산학과 신설
성신여대	자연과학대학 통계학과 https://www.sungshin.ac.kr/statistics/index..do	1987년 통계학과를 야간에서 주간으로 변경,              통계학과를 자연과학대학으로 소속 변경 1981년 사회과학대학 통계학과 1979년 통계학과 2부 설립
세종대	전자정보공학대학 데이터사이언스학과  http://home.sejong.ac.kr/~dsdpt/	2017년 학과 신설

출처 : 각 대학 홈페이지

 

각 학교의 통계학과는 아래 사이트에서 확인 가능하며,

학과명이 통계학과 (또는 통계학 전공), 응용통계학과, 정보통계학과, 빅데이터공학과 등 다양함 

https://www.kss.or.kr/bbs/board.php?bo_table=siteLink 

관련사이트 1 페이지 | 사단법인 한국통계학회

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현재 빅데이터 관련 학과 학생이라면... 

대학에서 학문적 지식을 배우는 것보다 더 중요한 것은 철학을 갖는 것 같다. 학과에 따라, 학문적 특성으로 세상을 보는 눈과 생각하는 기준 등의 철학이 조금씩은 차이가 있다. 철학은 맞고 틀림의 문제가 아니라, 인생을 살아가는 자신만의 가치관을 확립하는 것이며, 자신만의 철학을 확립하되, 절대 자신의 학문적 지식과 철학이 절대적이거나 무조건 옳다는 편협함은 버려야 하며, 다양한 학과와 다양한 사람들의 집합체인 대학에 가서 다양성을 경험하는 것이 대학 진학의 진정한 의미인 것 같다. 

(대학을 안 나와도, 돈 복을 타고 난 사람은 대학 나온 사람보다 더 부자다. 비교도 안 될 만큼...)

 

빅데이터 관련 직업도 특정 학문만 아는 것보다는 비즈니스와 기술을 골고루 알아야 유리하다.

통계학과나 컴퓨터공학과 출신들이 회사에 입사해서 가장 힘들어하는 것이 학부에서 배운 것을 회사에서 써먹으려고 하니, 비즈니스에 대한 이해 및 관련 지식 부족이다. 과거 대한민국 대표적인 IT 회사인 AhnLab과 Hancom의 창립자는 컴퓨터 전공자가 아니라는 사실이 컴퓨터공학과 출신들 사이에 자주 회자되곤 하였다. 비즈니스에 대한 이해와 생성 데이터의 특성을 알아야 데이터 분석의 시작이 가능하고, 의미있는 결과를 도출할 수 있다.

 

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관련 기사

학과 이름도 '진화'한다 (UNN, 2010.3.15)

http://news.unn.net/news/articleView.html?idxno=60013 

"변해야 산다"…4차산업혁명·취업난에 '간판' 바꾸는 대학들 (연합뉴스, 2017.7.2)

https://www.yna.co.kr/view/AKR20170701057700004

빅데이터를 잡아라! 인서울 통계학과 4등급까지 갈 수 있는 대학은? (에듀진, 2023.4.27)

http://www.edujin.co.kr/news/articleView.html?idxno=41853 

빅데이터를 잡아라! 인서울 통계학과 4등급까지 갈 수 있는 대학은? - 에듀진 인터넷 교육신문

 

Image Source : pixbay

https://pixabay.com/illustrations/big-data-information-technology-1667212/