이화여자대학교데이터사이언스대학원

대학원에서는 다양한 전공과 배경을 지닌 동기들과 함께 토론하며, 교재를 넘어서는 깊이 있는 배움을 경험했습니다. 서로 다른 시각과 세대에서 비롯된 인사이트는 큰 자극이 되었고, 지식과 함께 사고의 폭도 확장되는 시간이었습니다. 현업에서 딥러닝 기반 AI 기술개발 연구를 하던 중 대학원에 진학하며, 실무 경험에 학문적 기반이 더해졌습니다. 이를 통해 단순한 직관이 아닌 이론적 근거를 바탕으로 정확한 판단과 개발 방향을 제시할 수 있게 되었습니다. 함께 성장하는 동료들의 존재 역시 큰 힘이 되었고, 졸업 후에도 꾸준히 연락하며 서로의 연구와 커리어를 공유하고 조언을 나누고 있습니다.
데이터사이언스는 AI 시대의 핵심 역량입니다. 데이터를 통해 세상을 새롭게 바라보고, 그 속에서 인사이트를 발견하는 즐거움을 더 많은 사람들과 나누고 싶습니다.

데이터는 현직 언론인들 사이에서도 소위 ‘핫’한 분야입니다. 

객관적이고 설득력 있는 팩트를 전달해야 하는 기사 작성 업무에서 데이터는 잘 활용하면 평범한 다른 기사들 사이에서 돋보일 수 있는 강력한 무기가 될 수 있기 때문입니다. 그만큼 대학원 졸업은 이 시대의 흐름을 놓치지 않고 있다는 안도감과 뿌듯함과 함께, 특정 사안을 바라보고 해석할 때 새로운 방향성에 눈을 뜰 수 있게 해 주었습니다. 졸업 이후에도 수업에서 배운 내용을 활용할 수 있는 시각화 프로그램을 스스로 배우는 등 관련 분야 공부를 이어가기 위해 노력하고 있습니다. 특정 정치인의 발언과 사진을 활용해, 간단한 코드를 짜서 직접 만든 워드클라우드 이미지를 보도에 활용하는 등 현업에 적용할 수 있는 방안도 꾸준히 고민하고 있습니다.

특정 도메인에 한정되지 않고 다양한 영역을 폭넓게 다루는 매력적인 커리큘럼, 그리고 평일 온라인 강의와 주말 대면 수업을 병행할 수 있는 온·오프라인 융합형 수업 방식에 매력을 느꼈습니다. 같은 목표를 가진 동기들, 선후배들과 함께 공부하며 서로 배우고 성장할 수 있었던 점이 좋았습니다. 다양한 분야에서 활동 중인 동문들과 네트워크를 쌓을 수 있었고, 교수님들의 따뜻한 관심과 세심한 배려가 인상 깊었습니다. 바쁜 일정 속에서도 직장인의 현실을 이해하며 질문에 성심껏 답해 주시고, 학생 한 명 한 명에게 꼼꼼히 신경 써 주셨습니다. 무엇보다 일반대학원이나 학부 수업도 수월하게 수강할 수 있다는 점이 크게 와닿았습니다. 이화여대라는 든든한 울타리 안에서, 학생이 의지만 있다면 교수님들이 적극적으로 지원해 주신다는 신뢰를 느낄 수 있었습니다.

토요일 오프라인 수업과 온라인 강의를 병행하는 융합형 수업 방식은 교수님, 학우들과 교류할 수 있는 장점은 살리면서 통학 부담을 낮춰, 재직자에게 최적의 학습 방식이었습니다. 대학원에서 만난 학우들은 커리어에 최선을 다하며, 커리어의 지속 가능성을 고민한다는 공통점이 있었습니다. 산업군이나 직무는 달랐지만, 학우들과 함께 데이터 분석이 필요한 세상의 문제에 대해 탐색하는 대화를 많이 할 수 있었던 것이 큰 장점으로 다가왔습니다. 

전공 수업은 단순히 AI 기술의 개요를 훑는 데 그치지 않고, 핵심 논문을 함께 분석하고, 신경망 파라미터 업데이트 과정을 직접 연산해 보거나, scikit-learn이나 PyTorch로 모델을 재현해 성능을 비교해 보는 등 AI 모델링 전 과정을 경험하며 성장할 수 있었습니다.