[온라인미국석사]University of Texas at Austin CS 석사 과정(CS, 데싸, AI) 전공 차이점

GT, UIUC, 그리고 UT Austin은 한국에서 가장 인기 있는 미국 온라인 CS 석사 과정 학교다. UTA가 GT처럼 학비가 저렴하면서도 아직 내년 Spring 학기 어드미션 시간이 남아있어서(~10월 1일) 알아보게 되었다.

그리고 미국 온라인 석사를 알아보니, 가격이 저렴하면 할수록 졸업이 어렵게 설계되어있다😂 (껄껄...) 시간+난이도 면에서 그렇다. 찐 공부쟁이들을 위한 프로그램이라는 느낌이 든다. "난 돈이 있으니(3천~5천만 원) 시간과 졸업장을 줘!"하시는 분들은 기술경영전문학위(공학MBA)을 추천드린다.

사실 나는 단순히 '해외대 학위가 있었음 좋겠다...'는 동기에서 출발한 거라 내가 어떤 전공을 할지 깊게 생각하지 않았다. IT 전공을 하고 싶었는데, GT, UTA에서는 CS나 DS 밖에 없다. 이 세 개 전공에서 요구하는 선수 과목이 미묘하게 다르다.

각 프로그램은 지원자에게 미국 내 지역 인증 기관에서 학사 학위를 취득하거나 외국 학술 기관에서 동등한 학위를 취득하도록 요구합니다. 일반적인 학위에는 컴퓨터 과학, 컴퓨터 공학, 수학, 전기 공학 또는 이와 유사한 학위가 포함될 수 있으며 다음과 같은 특정 주제에 대한 강력한 이해력을 입증합니다.

MSCS : 이산 수학, 데이터 구조, 알고리즘 및 복잡성, 컴퓨터 조직 및 아키텍처, 컴퓨터 시스템 원리
MSDS : 다변수 미적분학, 선형대수학, 통계의 요소, Python 및 R/C++ 프로그래밍 경험
MSAI : 이산 수학, 데이터 구조, 알고리즘 및 복잡성, 데이터 마이닝 소개(CS 363D), 선형 대수, 확률 및 통계

자격 및 전제 조건에 대한 자세한 내용은 각 프로그램 페이지에서 확인하세요

MSDS
- 통계, 컴퓨터 과학, 컴퓨터 공학, 수학, 전기 공학 또는 이와 유사한 분야에서 학위
- 관련 없는 분야에서 동등한 학위를 취득한 지원자는 업무 경험을 통해 해당 주제에 대한 기능적 활용을 보여줄 수 있습니다.
- 또한 지원자는 등록하려는 학기 전에 다음 과정을 완료해야 합니다 .

1) 수학(미적분과 선형대수)
MATH 408D 및 MATH 341 과 동일
2) 통계
SDS 320E 통계의 요소 (이전 명칭 SDS 328M)와 동등
3) 프로그래밍 경험
파이썬과 R 또는 C++

MSCS
- 컴퓨터 과학이나 관련 과학(예: 전기 공학, 컴퓨터 공학, 수학) 분야에서 학위 취득
- 컴퓨터 과학이나 관련 과학 학사 학위가 없는 지원자는 등록하려는 학기 이전에 다음 UT 컴퓨터 과학 핵심 학부 과목과 동등한 과정을 이수했거나 경험이 있어야 합니다 .

컴퓨터 과학을 위한 이산 수학(CS 311)
프로그래밍 입문 (CS 312)
데이터 구조(CS 314)
알고리즘과 복잡성(CS 331)
컴퓨터 조직 및 아키텍처(CS 429)
컴퓨터 시스템의 원리(CS 439)

MSAI
- 컴퓨터 과학, 컴퓨터 공학, 전기 공학, 통계학, 데이터 과학 또는 수학 관련 학위
- 비기술 과목 분야에서 학위를 취득한 지원자는 입학 위원회에서 대학원 과정을 이수할 만큼 충분한 관련 과정을 이수했다고 판단하는 경우 입학 자격이 있을 수 있습니다.

컴퓨터 과학을 위한 이산 수학(CS 311)
프로그래밍 입문 (CS 312)
데이터 구조(CS 314)
알고리즘과 복잡성(CS 331)
데이터 마이닝 소개 (CS 363D)
선형대수와 행렬이론(M341)

이러한 과목은 기술적인 성격을 띠며 일반적으로 컴퓨터 과학, 공학, 수학 또는 통계학과에서 제공됩니다.

즉

(컴공) CS ---- AI ----- DS (통계)

이런 느낌으로 구성되어있다. 비전공자로서 접근하기에는 왠지 DS가 가장 편해보이기는 하는데... 지금 내가 학점은행 듣고 있는 과목들이 전부 CS라😅😅 큰일났다ㅎ