대학원 진학 방향성

안녕하세요. 멘티님~ 링커리어 멘토입니다! 우선 기업에서는 학사를 기준으로 보긴합니다. 특히 어문계열이다보니 석사를 다루시더라도, 학사기준으로 볼 수 밖에 없습니다. 저는 차라리 전과를 추천드립니다^^ ☆제 댓글이 도움되셨다면 채택 꼭 부탁드리며 취업 무조건 되실겁니다^^☆

안녕하세요.

목표가 서성한 산업공학 대학원 진학이라면 저는 1번을 추천합니다.

대학원은 생각보다 복수전공 타이틀 자체를 높게 평가하지 않습니다. 오히려 학점, 수학 기초(선형대수·확률·미적분), 연구 경험, 프로젝트, 교수님 추천을 훨씬 중요하게 봅니다. 특히 비전공자는 이 학생이 대학원 수업을 따라갈 수 있는가를 보기 때문에 높은 GPA와 수학·프로그래밍 과목 이수가 더 큰 설득력이 있습니다.

채택 부탁드립니다~~ 

안녕하세요 데이터 사이언스가 가장 유리하고 좋습니다.대학원 입시는 연구경험을 많이 보기에 학부 연구생이나 상당히 유리합니다. 나이가 있다면 학사 졸업 했으니 편입보다는 석사를 추천 드리고 싶습니다. 난중애 학사 편입 해도 생각했던 것과 달라서 고생하는 경험도 많습니다.

1번을 유지하시면서 프로젝트를 꾸준히 산공쪽으로 해두는 것이 좋아 보입니다. 석사여도 취업항 때는 학사때의 기록을 비중있게 보는 편으로 알고 있습니다

안녕하세요. 산업공학 및 데이터사이언스 대학원을 목표로 한다면, 데이터사이언스학과를 복수전공하는 것보다 경영분석 융합전공을 유지하며 높은 학점과 연구 경험을 하는 게 훨씬 유리합니다. 대학원 입시에서 교수들이 가장 중요하게 보는 것은 입학 후 곧바로 연구와 프로젝트를 수행할 수 있는 실질적인 역량입니다. 난이도 높은 데이터사이언스 과목을 무리하게 복수전공하여 학점이 3.7대로 떨어지는 위험을 감수하기보다는, 선형대수나 미적분, 확률·통계, Python 등 필수 선수과목만 선택적으로 수강하여 모두 A+를 받음으로써, 수학적·기술적 베이스를 확실히 보여주는 것이 좋습니다. 동시에 높은 GPA를 유지하면서 남는 시간을 학부연구생, 공모전, 학술대회 논문 투고 등 실전 연구 경험과 포트폴리오 구축에 집중 투자하는 것이 합격 확률을 극대화하는 전략이구요. 또한, 지금 시점에서의 산업공학과 편입은 추가적인 시간과 비용 부담에 비해 실익이 크지 않아 추천하지 않습니다. 최종 학력이 상위권 대학원 석사가 된다면 학부의 어문학 전공은 감점 요인이 아니라, 오히려 인문학적 소양과 커뮤니케이션 능력을 겸비한 융합 인재라는 독보적인 스토리텔링의 무기가 될 수 있습니다. 해서 편입에 에너지를 분산하기보다는 핵심 교과목의 높은 성취와 차별화된 연구 실적을 가지고, 대학원 문을 두드리는 것이 석사 입시와 이후 취업을 모두 잡는 가장 확실한 지름길이라 생각합니다. 화이팅하시고, 답변이 조금이나마 도움되셨다면 채택도 부탁드립니다.~

안녕하세요 멘티님. 1. 경영분석이 정확히 어떤 커리큘럼을 가진 전공인지 모르겠으나, 산공으로 가실거면 굳이 데사를 할 필요는 없어보입니다. 2. 일단 학점과 연구에 대한 관심도가 더 중요하긴 할 것 같아요. 근데 요즘 석사 진학률이 높은 편은 아니라서, 연구실 컨택 미리 해두시면 수월하게 들어가실 수 있을거에요. 3. 개인적으로 산공 석사를 해서 최종 목표가 무엇인지에 대한 의문이 남습니다. 저도 산공 학사졸인데, 어문+경영분석 조합으로 산공 석사를 왜 하고 싶은건지, 산공도 분야가 여러 갈래(전통적인 생산관리 혹은 데이터 및 최적화) 인데 어디로 가고싶은건지 정하신 내용이 있으신가요? 본문에 그 내용이 다 빠져있습니다. 답변이 도움되셨다면 채택 부탁드립니다. 😊

안녕하세요. 어문계열 및 융합전공으로는 부족해요. 일하면서 대학원다니세요~~

안녕하세요, 답변드립니다.

대학원 진학에 있어서 복전 여부보다는 높은 학점과 연구 등을 포함한 관련 경험, 그리고 수학/프로그래밍 등 분야의 기초 역량과 지식을 더 중요하게 평가한다고 보시면 좋을 거 같습니다.

편입은 시간과 기회비용이 큰만큼, 현 학교에서 충분하게 경쟁력을 갖출 수 있다면 필수는 아니라고 생각이 드네요.

조금 더 다방면으로 살펴보시고, 멘티분에게 가장 적합하고 리스크가 적은 선택을 하시면 좋을 거 같습니다.