데이터사이언스 대학원 선택

2026.02.03

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저는 27년 2월에 졸업하는 대학생입니다. 전공이 데이터사이언스라, 취업을 하려면 아무래도 석사가 유리할 것 같아 최근 석사를 고민하고 있습니다. 제가 알아본 대학원으로는 서울대학교 데이터사이언스대학원, 카이스트 데이터사이언스대학원이 있는데요 두 학교의 차이를 아직 잘 모르겠습니다. 서울대학교의 경우 전문 대학원이라고 알고 있는데 전문대학원이라는 것이 추후 불리하게 작용하지는 않을지 고민도 됩니다. 그리고 이쪽 업계에서 대학원을 가지 않고 바로 취업하신 분 또는 취업하고 대학원에 오신 분도 있을까요? 요즘 대학원에 대한 고민이 커서 올려봅니다!

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댓글 5개

2026.02.03

일단 전문대학원이라고 불이익 받는경우는 없을겁니다. 애초에 일반대학원과 제도나 운영방식이 차이도 없는거 같구요
(적어도 서울대 데이터사이언스대학원은 그렇습니다.)
석사까지는 뭐 이런저런 이유로 하는건 나쁘지 않습니다. 2년 금방가기도 하니까요.

+아래 내용은 참고만 하세요.글쓴분에게 해당 안될수도 잇으니까요
그리고 많은 컴공/산공/인공지능에 관심있는 학부생들이 코딩 능력을 갖춰서 그걸 재밌어해서 데이터분석을 하고 싶다는 경우를 저는 많이 봅니다.
그러나 데이터는 그 대상 산업이나 도메인에 따라 엄청 달라집니다.

SNS 데이터다 >> 주로 문자열 데이터일겁니다.
기계공학에서 구조/동 해석 데이터 >> 주로 숫자(단위가 의미있는) 일거구요
생산/산업공학에서 설비 데이터 >> 설비의 진동데이터나 센서 데이터

등 데이터라고 해도 엄청난 종류가 있습니다. 본인이 어떤 데이터를 분석하고 싶은지를 잘 고민해보시기 바랍니다.
단순히 코딩이 좋아서, 내가 작성한 코딩이 어떤 결과를 즉각적으로 내니까가 좋아서 가는거면, 가셔서 굉장히 고생하시거나 끝나지 않는 고민 LOOP 에 빠지실 가능성이 높습니다.

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2026.02.04

KAIST 데이터사이언스대학원은 산공 기반 서울대학교 데이터사이언스대학원은 컴공 기반입니다.
서울대 데이터사이언스대학원은 학부가 없어서 전문대학원으로 분류되는데 졸업생들의 취업 현황을 보면 디메리트는 없습니다. 오히려 단점으로 꼽히는 부분은 일반대학원에 비해 이수해야 할 학점이 좀 많고 퀄리파잉 시험 등 졸업 요건이 상대적으로 까다롭다는 점입니다.
구조적인 차이로는 KAIST 데이터사이언스대학원은 산공 교수진이 중심이 되어 있어 입학 후 자연스럽게 산공 연구실에 소속되어 연구를 진행하게 됩니다. 반면 서울대 데이터사이언스대학원은 현재로서는 데이터사이언스대학원 입시를 통해서만 연구실에 진입할 수 있는 구조로 연구실 배정 방식에서 차이가 있습니다.

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2026.02.13

윗댓에 약간 잘못된 정보가 있네요... 카이 데이터사이언스 다니는데, 산공 산하이므로 산공 교수님들이 메인인 것도 맞긴하나 겸임교수로 계시는 타과 교수님들도 정말 많습니다. 저 또한 다른 학과 소속 교수님 랩실에 들어가있고요. 교수님들 분야가 정말 다양합니다. 학과 홈페이지 교수진 목록 확인해보시는걸 추천드립니당

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