에피소드 및 팟캐스트 요약:

XNUMXD덴탈의 유학 팟캐스트는 해외 유학 여행 중이거나 고려 중인 모든 사람을 위한 것입니다. 이 시리즈는 귀하가 학문적 미래에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되고 국제 교육의 최신 동향에 대한 정보를 얻는 데 도움이 되는 귀중한 통찰력을 제공합니다.

유학 팟캐스트 첫 번째 에피소드 훌륭한 학습, 국제교육팀 Shweta Gupta가 진행합니다! 미국에서 MS 및 MBA를 취득하려는 해외 유학 지망자를 위한 다양한 방법을 탐색합니다. 이 에피소드에서 Shweta는 Great Learning의 학술 이사인 Dr. Abhinanda Sarkar와 이야기를 나눕니다. 그들은 증가하는 수요에 대해 다루고 있습니다. STEM 전문화 가장 수요가 많은 전문 분야인 최고의 대학에서 미국 석사 or 미국 MBA 그리고 훨씬 더.

FAQ: 미국과 인도 교육 시스템의 주요 차이점은 무엇입니까?

Shweta: 작년에 인도 학생들이 미국에서 공부할 수 있도록 약 82,000개의 비자가 할당되었습니다. 나는 그것이 인도에서 가장 높은 숫자 중 하나라고 믿습니다. 그렇다면 이 두 교육 시스템, 즉 인도와 미국의 주요 차이점은 무엇입니까?

Sarkar 박사: 처음에는 다양한 산업 분야에 걸쳐 내 작업의 전체 범위와 실제 적용을 이해하는 데 어려움을 겪었습니다. 그러나 선생님들의 지도를 통해 저는 수학과 통계에 대한 기초 지식이 탄탄하다는 것을 깨달았습니다. 이러한 강력한 기반을 통해 저는 교수 및 업계 전문가로부터 실용적인 응용 프로그램, 코딩 및 구현에 대해 스스로 교육하고 배울 수 있었습니다.

이 문제를 정확하게 해결하기 위해 인도의 교육적 접근 방식은 기본 개념에 대한 확실한 이해를 확립하는 데 탁월합니다. 대조적으로, 특히 미국에서의 국제적 노출은 더 광범위하고 상호 연결된 관점을 제공합니다. 이 조합은 이상적입니다. 기본 원리를 확실히 이해하는 것에서 시작하여 다양한 응용 프로그램에 노출되고 확장된 세계관이 이어집니다. 이러한 혼합은 글로벌 환경을 무한한 기회의 영역으로 변화시킵니다.

FAQ: MS/MBA 수준에서 미국과 인도 기관 간의 데이터 과학 교육의 실질적인 차이점은 무엇입니까?

Shweta: 교육의 실질적인 부분은 인도보다 미국 교육이 더 좋다고 합니다. 그게 얼마나 사실인가요?

사르카르 박사: 예를 들어 인도나 아프리카 같은 지역의 특정 과제를 해결할 수 있다면 본질적으로 전 세계를 위한 문제도 해결할 수 있다고 믿습니다. 이러한 관점은 혁신이 미국이나 기타 선진국에만 국한되어 있다는 낡은 믿음에 도전합니다. 특히 인도의 현실과 미국의 기술 발전을 이해한 나의 글로벌 경험은 귀중한 것이었습니다.

내 관점에서는 기술과 비즈니스를 통합하는 데 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다. 첫 번째는 데이터 분석 및 코딩과 같은 기술적 능력에 중점을 두고 이를 비즈니스에 적용하는 방법을 탐색하는 것입니다. 두 번째 접근 방식은 먼저 기업가적 기회를 파악한 다음 이러한 아이디어를 실현하는 데 필요한 기술을 배우는 것입니다.

비즈니스, 경영 등 STEM 분야에서 MBA 전문화의 증가 데이터 분석, 몇 가지 주요 추세에 기인할 수 있습니다. 첫 번째는 다양한 산업 전반에 걸쳐 데이터 생성이 전 세계적으로 증가하는 것인데, 이는 가치 추출을 위한 수많은 기회를 창출하는 '데이터화' 현상입니다. 두 번째 추세는 빠른 처리와 인상적인 결과를 가능하게 하는 ChatGPT와 같은 기술에서 볼 수 있듯이 계산 능력이 크게 발전했다는 것입니다. 이러한 발전은 기술 부문뿐만 아니라 다양한 배경을 가진 전문가들에게도 기회를 열어주었고, 이를 통해 새로운 도구와 통찰력으로 각자의 분야를 향상시킬 수 있었습니다.

FAQ: 데이터 과학, 비즈니스 분석 또는 컴퓨터 과학 중에서 선택하고 업무 차이점을 이해하고 계십니까?

Shweta: 비즈니스 분석, 데이터 분석, 데이터 과학, AI, ML과 같은 전문 분야와 컴퓨터 과학과 같은 광범위한 학위 중에서 선택할 때 각 경로가 제공하는 뚜렷한 직업 기회를 고려하는 것이 중요합니다.

사르카르 박사: 컴퓨터 공학 학위를 통해 기초를 다지는 것은 유익하지만 상당한 시간 투자가 필요하다는 특권이 있다고 생각합니다. 시간 제약이 있는 사람들에게는 데이터 과학, 인공 지능, 기계 학습과 같은 분야부터 시작하는 것이 효과적인 지름길을 제공합니다.

제가 이 접근 방식을 옹호하는 이유는 올바른 교육, 사례 연구 및 프로젝트를 통해 특정 기초 지식의 부족이 장애가 되지 않기 때문입니다. 자동차를 운전하기 위해 자동차를 만드는 방법을 알 필요가 없는 것처럼, 우리는 모든 기본 세부 사항에 과도한 부담을 주지 않으면서 개인에게 이러한 고급 분야에서 탁월한 능력을 발휘하도록 가르치는 데 집중할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 빠르게 발전하는 기술 환경에서 효율적인 학습과 적용이 가능합니다.

FAQ: 비즈니스 분석과 데이터 과학 및 데이터 분석의 차이점은 무엇입니까?

Shweta: 비즈니스 분석은 데이터를 사용하여 비즈니스 문제를 해결하고 정보에 근거한 결정을 내리는 데 중점을 두는 반면, 데이터 과학은 데이터 탐색, 모델링 및 알고리즘 개발을 포함하여 더 광범위한 데이터 관련 작업을 포괄합니다.

사르카르 박사: 비즈니스 분석부터 시작하면 스프레드시트 수준 작업을 중심으로 제한된 데이터로 빠른 비즈니스 결과를 얻는 경우가 많습니다. 데이터 양이 증가함에 따라 초점은 다음과 같은 이해로 옮겨갑니다. 이를 어떻게 처리합니까? 어떻게 얻나요? 어떻게 청소하나요? 여기에는 더 많은 기술, 특히 컴퓨팅 기술이 필요합니다.

데이터 과학으로 발전하면서 핵심 추가 사항은 과학적 측면이 작용하여 구체적인 결론을 내릴 수 있는 수학적 모델링입니다. AI를 향해 더 나아가면 음성이나 이미지를 이해하고 생성하는 등 인간의 행동을 모방하는 애플리케이션을 만드는 것이 개발의 목표입니다.

FAQ: 기술 배경이 없는 개인이 STEM 전문 MS/MBA 프로그램을 통해 기술 또는 AI 경력으로 성공적으로 전환할 수 있습니까?

Shweta:  좀 더 자세히 설명해 달라고 요청하고 싶습니다. 왜냐하면 제가 언급한 것처럼 현재 급속히 발전하고 있는 기술이나 인공 지능으로 경력을 전환하는 데 많은 관심이 있다는 두려움을 갖고 있는 학생들이 꽤 많기 때문입니다. 시점. 그런데 어떻게 해야 합니까? 

사르카르 박사: 데이터 문제를 효과적으로 해결하려면 데이터 과학자의 사고방식을 채택하는 것이 데이터 과학자가 되는 것보다 더 중요합니다. 내 생각에는 데이터 과학자나 기계 학습 엔지니어와 같은 역할로 전환하는 데는 종종 사람들을 위협하는 컴퓨터 작업이 포함됩니다.

그러나 암 예측을 위한 Python 코드 작성과 같은 작업을 수행하기 위해 객체 지향 프로그래밍과 같은 복잡한 개념부터 시작할 필요는 없습니다. 그러한 능력을 갖추면 유리하지만, 필수조건은 아닙니다. 이러한 기술이 없는 사람들을 위해 이러한 분야에서 더 빠른 학습과 적용을 촉진하는 접근 가능한 방법과 도구가 있습니다.

FAQ: 데이터 분석, AI 또는 ML 분야에서 미국 학위를 취득한 후 취업 전망과 졸업 후 취업 시장 전략이 무엇입니까?

Shweta: 전 세계적으로 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝 학위를 취득한 취업 기회에 대해 말씀해주실 수 있나요?

사르카르 박사: 학생들이 원하는 것은 해커톤에 참여하여 좋은 성적을 거두고 도메인을 잘 이해하는 것입니다. 하지만 더 중요한 것은 업계와 연결되는 것입니다. 

특히 미국에서는 학위보다는 구축한 네트워크, 협력하는 사람들, 해결하는 문제에 관한 것이 더 많은 경우가 많습니다. 하이브리드 프로그램을 포함한 이러한 프로그램을 통해 디지털 발자국을 만드는 것이 이 과정에서 매우 중요합니다.

따라서 일단 디지털 발자국이 자리 잡으면 소셜 미디어나 해커톤 등을 통해 이루어질 수 있습니다. 그러면 여러분이 함께 일하고 있는 산업, 그 발자국을 기여한 사람들이 일어날 것입니다. 당신에게 연락하여 우리에게 기회가 있다고 말하십시오. 이 문제를 해결할 수 있나요? 아니면 우리가 이 일을 하고 있는데 그걸 원하시나요? 

FAQ: 고용주들이 데이터 활용 능력을 갖춘 경영학 졸업생을 점점 더 찾는 이유는 무엇입니까?

Shweta: 데이터 과학 일자리는 비즈니스 문제 해결을 위한 귀중한 통찰력을 제공하고 고용주는 정보에 입각한 의사 결정을 위한 데이터 활용 능력을 갖춘 경영학 졸업생을 찾기 때문에 수요가 높습니다.

사르카르 박사: 데이터의 핵심 기술은 항상 수요가 있을 것입니다.

기업을 지속 가능하게 만드는 방법은 무엇입니까? 날씨를 어떻게 예측하나요? 우리는 이 모든 일을 어떻게 합니까? 우리 앞에 있는 데이터의 특정 적용에 관계없이 이러한 기술은 항상 유용할 것입니다. 지금 누군가가 투자한다면 이것이 조만간 유행에서 벗어날 것이라고 생각하지 않습니다.

FAQ:  학생/젊은 전문가를 위한 데이터 과학 기술을 고용주에게 소개하는 방법에 대한 조언이 있습니까?

Shweta: 저는 고용주로서 기술적 능력, 문제 해결 능력, 효과적인 의사소통을 갖춘 지원자를 찾습니다. 그들은 프로젝트 포트폴리오를 제시하고 발전하는 기술을 학습하고 최신 정보를 유지하겠다는 의지를 제시해야 합니다.

사르카르 박사: 내 관점에서 볼 때, 기업가들은 일반적으로 잠재적인 채용에서 두 가지 자질을 추구합니다. 첫째, 그들은 문제에 대한 진정한 관심과 STEM 맥락 내에서 목표와 기술 및 과학적 문화를 포함하여 특정 산업에 대한 실질적인 지식을 중요하게 생각합니다. 둘째, 기업은 프로젝트에 대한 전반적인 이해를 보여주는 후보자를 선호하는 경우가 많습니다.

여러 개의 이력서에 직면했을 때 저는 관련 경험이 있는 개인을 선호하는 경향이 있습니다. 의사소통 능력은 이 모든 분야에서 가장 중요하며, MBA 프로그램은 본질적으로 이에 초점을 맞추고 있지만 다른 분야의 석사 프로그램에서도 이를 점점 더 강조하고 있습니다. 따라서 이러한 경험을 갖춘 지원자는 업계 언어로 효과적으로 의사소통할 수 있는 전문 지식과 적성을 갖추게 됩니다.

자주 묻는 질문(FAQ): 다양한 대학 중에서 데이터 과학 프로그램에 적합한 석사를 선택하는 방법은 무엇입니까?

Shweta: 대학 전체에 데이터 과학, AI, ML 전문 프로그램이 확산되면서 데이터 과학 석사 학위 취득이 확실하더라도 올바른 프로그램을 선택하는 것이 어려울 수 있습니다.

사르카르 박사: 특히 이 분야에서 학자로서의 경험을 통해 저는 커리큘럼이 중요한 결정을 내릴 수 있다는 것을 깨달았습니다. 제가 찾는 핵심 측면은 프로젝트와 프로젝트 기반 학습, 즉 능동적 학습을 강조한다는 것입니다. 나는 포함된 프로젝트의 수와 그것이 촉진하는 적극적인 학습의 정도를 기반으로 커리큘럼을 평가합니다. 이러한 점에서 우리 프로그램은 수많은 실습 프로젝트, 과제 및 최종 프로젝트를 제공하며, 일부 프로그램은 매년 말에 하나씩 두 개의 최종 프로젝트를 특징으로 합니다. 저는 그러한 커리큘럼이 학생들이 진로 목표와 열망을 달성하는 데 도움이 되는 도구라고 굳게 믿습니다.

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• 출처: https://www.mygreatlearning.com/blog/ms-mba-options-with-data-science-in-usa/