미국 GeorgiaTech OMSA 수업 후기 - 1

거의 1년 만에 쓰는 블로그 글.

 

그동안 여행하고 일하고 수업까지 듣느라 바쁘면서도 여유로운 날들을 보냈다. 매일 새로운 경험을 쌓아가면서도, 때로는 여유를 느끼기도 했고. 이제야 심적인 여유가 생겨서 다시 블로그를 쓰게 된다. 오늘은 지난 1년간의 수업을 돌아보며, GeorgiaTech의 OMSA (Online Master of Science in Analytics) 프로그램에 대한 후기를 써보려 한다.

 

작년 Fall semester에 입학하고 벌써 두 학기가 지났다. 처음 시작할 때는 과연 이 수업들을 잘 따라갈 수 있을지 걱정도 많았다. 그러나 시간이 지나면서 학문적인 깊이가 쌓이고, 내가 배우는 것들이 실제로 어떻게 연결되고 적용될 수 있는지 점점 명확해졌다. 이 프로그램은 단순한 이론을 넘어, 실제 데이터와 문제를 다루는 실습을 많이 제공하기 때문에 흥미롭고 도전적인 경험이었다.

 

아직은 갈길이 멀지만 이쯤에서 작성해 보는 중간 후기.

 

2024 Fall

거의 반 백수로 지냈던 시기라 호기롭게 3과목을 신청해서 들었다. 내 배경과는 전혀 다른 분야를 입문하는 터라 열심히 해보겠다는 의욕도 넘쳤던 시기.

 

CSE 6040 - Computing for Data Analysis

처음에 정말 많이 헤맸던 과목. Python을 주로 배우는데 "Hello World!"밖에 몰랐던, 코딩 기초 지식이 거의 없다 한 코린이라서 처음에 수업 따라가기 너무 어려웠다. 만약 프로그래밍 기초 지식이 있으면 너무 너무 쉬웠을 수업. 코드를 작성해서 문제를 푸는 과제와 중간고사 2회, 기말고사 1회로 구성되어 있다. 과거 시험 문제들도 다 오픈되어 있어서 연습문제들도 많고 학습자료가 많은 것이 장점이다. 교수님이 열정도 있으시고 설명도 잘 해주셔서 재미는 있었으나, 그랬던 탓에 수업 자료가 너무 많고 정보의 홍수 속에 어떤 것을 취사선택해야 하는지 고민이 많았던 것이 단점이었던 수업. 만약 코딩을 전혀 할 줄 모르더라도 TA들이 진행하는 Python 부트캠프를 잘 활용하면 금방 늘 수 있다. 대신 그만큼 봐야할 강의 자료들이 어마어마하게 늘어나기 때문에 시간 투자를 많이 해야 한다.

 

시험은 오픈북이다. Chat GPT 같은 AI 모델만 사용금지 되어있고 인터넷 검색도 가능하고 내가 직접 작성한 노트도 볼 수 있다. 시험 문제를 풀면서 test code로 정답을 그때그때 확인할 수 있다. 100% 오픈북이었으나 내 첫 시험은 13점 만점에 5점 (38%). 진짜 충격을 많이 받고 스트레스가 극에 달했다. 그나마 2번째 중간고사와 기말고사 비중이 더 높아서 만회할 수 있을 거라는 희망으로 꾸준하게 공부하고 최대한 숙제에서 만큼은 만점을 받으려고 애썼다. 두 번째 중간고사에서는 9/12점을 받았다 (75%). 오 많이 올랐네, 근데 이렇게 가다간 한 번도 받아본 적 없는 C학점을 받을 것 같아서 수업을 drop 하고 다음 학기에 들어야 하나 정말 고민이 많았다. 그래도 이 고통을 다시 받고 싶지는 않아서 기말고사는 이를 갈고 준비했다. 나만의 Cheat sheet을 따로 만들고 TA들이 중요하다고 언급한 내용들은 무조건 숙지하려고 했다. 그렇게 해서 나온 기말고사 점수는 13점 만점!!! 기말고사 문제 다 풀고 나서 얼마나 후련하고 기분이 좋았는지, 아직도 그 기분이 생생하다. 

 

ISYE 6501 - Intro to Analytics Modeling

이 수업에서는 데이터 분석 모델링의 기본 개념을 배우고, 다양한 통계적 기법과 예측 모델을 적용하는 방법을 익혔다. 기계 학습, 회귀 분석, 분류 등 여러 모델을 다루며, 데이터 분석의 전반적인 내용을 알 수 있어서 입문하기 좋은 과목이다. 개인적으로 이 학기에서 가장 좋아했던 과목 (그렇지만 시험 스타일은 제일 별로였던). 수업 내용도 흥미롭고 TA들도 잘 알려줘서 수업 들을 맛이 났던 과목. 숙제가 주어지는데 첫 번째 숙제가 가장 어렵고 뒤쪽으로 갈수록 난이도는 점차 하강한다. R을 주로 사용했고, 중간에 Simulation 툴인 ARENA 같은 것도 사용해 볼 기회가 있었다. 시험은 총 2번 있는데, 손으로 작성한 Cheat sheet을 보면서 시험 볼 수 있다. 아 근데 시험 문제가 개념을 물어보는 게 대다수인데, 약간 말장난? 영어 시험? 같은 느낌이 많아서 좀 별로였던 기억이 있다. 꼼꼼하게 공부해야 하고, 개념을 제대로 알아야 시험에서 좋은 점수를 받는다. 근데 나는 학점이 안 좋게 나옴 ㅠㅠ

 

MGT 6203 - Data Analytics in Business

이 수업은 비즈니스에서 데이터 분석을 어떻게 활용할 수 있는지를 중점적으로 다루고 있다. 솔직히 말하자면, 너무 쉬운 수업이었다. 개인적으로는 이 과목이 약간 "Place holder" 같은 느낌이 들어서 왜 이 수업이 필요한지 잘 모르겠었고, 학비가 아까운 수업이라고 생각했다. 수업 구성은 과제 3번, 시험 2번, 그룹 프로젝트로 되어 있다. 과제와 시험 모두 주어진 기간 내에 오픈북으로 풀 수 있기 때문에, 시간 조정이 매우 자유롭다. 예를 들어, 시험 기간이 5월 8일부터 1 주일 까지라면, 5월 8일에 시험을 시작하고, 3문제를 풀고 그다음 날 5문제를 풀고... 이런 식으로 자유롭게 시간을 조정할 수 있다. 그래서 시간 압박이 전혀 없어서 더 쉽게 느껴졌던 것 같다. 특히, 처음으로 그룹 프로젝트를 하게 되었는데, 이 경험을 통해 알게 된 점은 가능한 한 시간대가 비슷한 사람들과 팀을 이루는 것이 훨씬 더 편리하다는 것이다. 비대면 수업에서의 그룹 프로젝트는 타임존 차이가 있으면 소통에 어려움이 많아지기 때문에, 시간대가 맞는 사람들과 함께 작업하는 것이 중요한 팁이 될 것 같다.

 

---

2025 Spring

CSE 6242 - Data & Visual Analytics

이 수업은 데이터 분석과 시각화의 기초를 배우는 과목이다. 데이터 시각화의 중요성과 이를 통해 데이터를 어떻게 직관적으로 전달할 수 있는지 배우게 된다. 수업에서는 다양한 툴을 접할 수 있는데, Tableau와 같은 도구를 사용하여 실제 데이터를 시각화하는 방법을 배우고, 시각적으로 효과적인 그래프나 차트를 만드는 기술을 익힐 수 있다. 또한, 데이터를 분석하는 과정에서 다양한 분석 기법들을 실습으로 배울 수 있어 매우 유익하다.

 

이 수업은 다들 제일 어려운 과목 중 하나라고 해서, 미룰 수 있으면 최대한 마지막 학기에 들으라고 하지만, 나는 매도 빨리 맞아야 마음이 편한 스타일이라 과감하게 두 번째 학기에 들었다. 과제와 그룹 프로젝트로 구성되어 있고, 시험은 없다. 강의 내용은 진짜 수박 겉핥기식이다. 기초 이론만 알려주고, 나머지는 스스로 찾아서 해야 하다 보니 과제에 많은 시간을 할애하게 된다. 특히, 악명 높은 두 번째 과제인 D3 시각화는 JavaScript, CSS, HTML 지식이 없다면 엄청난 시간을 쏟을 각오를 해야 한다 (하지만 너무 겁먹지 않아도 된다, 나도 했으니까). 과제를 제출하면 내가 어떤 문제를 패스했는지 못했는지 바로 나오기 때문에, 기간 내에 100점이 나올 때까지 반복해서 시도할 수 있다. 나는 다른 과제들은 웬만하면 다 100점을 목표로 했지만, 두 번째 과제는 하다 하다 안 돼서 그냥 83점에 만족하고 제출했다. 어차피 만회할 수 있는 방법은 많으니까!

 

이 과목의 핵심은 그룹 프로젝트다. 어떤 그룹원을 만나느냐가 프로젝트의 퀄리티에 크게 좌우된다. 특히 OMSCS 프로그램을 듣는 학생들도 이 과목을 수강하기 때문에, 팀원 중에 CS 백그라운드를 가진 사람이 있으면 프로젝트의 스코프가 훨씬 더 커지고, 그만큼 깊이 있는 결과물을 얻을 수 있다. 참고로 다들 데이터 사이언티스트나 엔지니어들을 선호하기 때문에 나 같은 초보 나부랭이들은 팀 꾸리기가 쉽지 않다 (selling point가 약하니까ㅠㅠ).  그래도 나는 운이 좋게 팀원들을 잘 만났는데, 나 포함 5명 중 3명이 컴퓨터 사이언스나 데이터 사이언스 백그라운드를 가진 친구들이었다. 그중 한 명은 아마존에서 근무하고 있는 친구였는데, 우리 팀을 정말 잘 이끌어주었고, 그 친구에게 정말 배울 점이 많았다 (왜 아마존에서 근무하는지 정말 알겠는 유능한 친구). 그룹 프로젝트를 하면서 정말 많은 것을 보고 배우고 느꼈다. 특히 다른 분야의 사람들이 만났을 때 생기는 시너지를 제대로 확인한 느낌이었다. 거의 매주 온라인 줌 미팅을 하느라 힘들기도 하고 스트레스도 많이 받았지만, 그만큼 내가 부족한 부분을 많이 알고 배울 수 있어서 너무나 값진 경험이었다. 

 

참고로 우리는 유럽, 중동, 아시아 등 다양한 지역에서 팀원들이 모여 있었기 때문에, 미팅 시간을 잡는 게 처음에는 정말 어려웠다. 그래서 가능한 비슷한 타임존에 있는 팀원들과 함께 작업하는 것이 중요하다는 것을 정말 제대로 실감했다. 그 점만 잘 맞추면 협업이 훨씬 원활하게 이루어질 수 있다. 초반에 적극적으로 팀원 모집을 하는 걸 추천한다!

 

ISYE 6740 - Computational Data Analytics

이 수업은 데이터 분석을 위한 고급 계산적 기법들을 배우는 과목이다. 수학적인 백그라운드가 많이 필요한 수업. 수업에서는 주로 수학적 모델링과 알고리즘을 사용해 데이터를 분석하고, 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 기술들을 다룬다. 수업은 이론과 실습이 적절히 결합되어 있으며, 많은 프로그래밍 실습과 함께 진행된다. 이 수업을 듣기 위해서는 확률론과 통계학, 그리고 프로그래밍 능력이 필요하다. Python이나 Matlab을 활용할 줄 알면 된다. 과제와 프로젝트(개인 프로젝트도 가능)는 있는데, 시험은 없다.

 

이 수업이 마음에 들었던 게, 지난 학기 수업에서 배웠던 내용들을 더 심도 있고 깊이 있게 다루는 느낌이었다. 특히 교수님 강의 퀄리티가 좋다. 다만, 기본적인 수학적 배경이 없다면 수업을 따라가기가 어려울 수 있으니, 미리 준비하는 것이 좋다.

 

MGT 8803 - Business Fundamentals

이 과목은 비즈니스의 기본적인 원칙과 개념을 배우는 수업이다. 경영학의 기초를 다루며, 재무, 마케팅, 운영 등 다양한 비즈니스 분야에서 데이터를 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 배우게 된다. 수업에서 다루는 내용은 기본적이고 넓은 범위의 주제를 포괄하지만, 어느 정도 이론적인 부분이 많아서 처음 접하는 사람들에게는 유익할 수 있다. 그러나 개인적으로는 애증의 과목이라고 할 수 있었다.

 

시험과 과제 구성은 총 5번의 시험과 2번의 과제 제출로 이루어져 있다. 과제를 제출하려면 60달러짜리 온라인 Course Pack을 사야 하는데, 이 부분부터 마음에 들지 않았다. 특히 환율이 높았던 시기라 거의 10만 원 가까이 추가 비용을 지불해야 했고, 그 부분이 정말 불만이었다. 수업은 Accounting, Finance, Supply Chain, Marketing, Strategy 등 다양한 비즈니스 분야의 교수님들의 강의를 듣게 되는데, 그중 가장 재밌게 들었던 부분은 Accounting이었다. 강의력과 전달력이 아주 좋으셔서, 비즈니스의 기초를 잘 이해할 수 있었다. 반면에 Finance는 나와 잘 맞지 않았다. 숫자에 약하다 보니 시험에서 제대로 말아먹었고 (사실 공부를 제대로 못하고 시험 본 것도 있지만), 재무는 나와 맞지 않다는 걸 이번에 확실히 느꼈다. 나머지 시험은 무난 무난했고, 전반적으로 비즈니스 관련된 내용을 전체적으로 훑는 느낌이라 깊이는 많이 부족했다. 하지만 기본 개념을 숙지하기에는 나쁘지 않은 수업이었다. 비즈니스의 각 분야에 대해 개괄적인 이해를 얻을 수 있었고, 향후 더 심화된 수업을 들을 때 좋은 기초가 될 수 있었다.

---

2025 Summer 학기에는 이렇게 두 개 들을 예정이다.

ISYE 6525 - High Dimension Data Analytics

ISYE 6644 - Simulation

 

여름 학기도 열심히 해보자!