[베리타스알파=박원석 기자] 데이터 기반 의사결정이 산업 전반의 핵심 경쟁력으로 자리 잡으면서, 데이터 사이언스(Data Science)는 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나로 주목받고 있다. 이러한 흐름 속에서 한국뉴욕주립대는 2026학년 가을학기부터 스토니브룩대(Stony Brook University, SBU)의 데이터사이언스 석사 과정을 새롭게 개설하며, 데이터 기반 글로벌 인재 양성에 나선다.
해당 프로그램은 응용수학통계학과 컴퓨터과학의 융합 교육을 통해 인공지능(AI), 머신러닝, 빅데이터 분석 등 다양한 분야를 아우르는 실무 중심 교육을 제공한다. 특히 한국과 미국을 잇는 교육 환경 속에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 데이터 사이언티스트를 양성한다는 점에서 주목받고 있다.
이번 기사에서는 프로그램 개설 배경과 차별화된 강점, 교육 방식, 그리고 졸업 후 진로에 대해 응용수학통계학과 김철기 교수와의 서면 인터뷰를 통해 살펴본다.
응용수학통계학과 김철기 교수./사진=한국뉴욕주립대 제공
최근 데이터 사이언스 분야의 중요성이 커지고 있습니다. 한국뉴욕주립대학교에서 본 프로그램을 개설하게 된 배경과 필요성에 대해 설명해 주실 수 있을까요?
최근 다양한 산업 현장에서 데이터가 의사결정의 핵심 지표로 활용됨에 따라, 데이터 사이언스는 특정 분야를 넘어 산업 전반의 필수 역량이 되었습니다. 이러한 흐름에 맞춰 통계학적 기초와 IT 기술력을 겸비하고, 실무 현장의 문제를 데이터로 해결할 수 있는 전문 인재의 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 이러한 흐름에 대응하여 SUNY Korea는 스토니브룩대학교의 글로벌 수준 커리큘럼과 연구 역량을 기반으로 이론과 실무를 동시에 갖춘 글로벌 데이터 사이언티스트를 양성하기 위해 본 프로그램을 개설하게 되었습니다.
한국뉴욕주립대의 데이터사이언스 석사 과정의 차별화된 강점은 무엇인가요?
가장 큰 장점은 스토니브룩대학교와 동일한 학위를 한국에서 취득할 수 있다는 점입니다. 해외 유학 없이도 글로벌 수준의 커리큘럼을 경험할 수 있습니다. 데이터 사이언스가 본질적으로 통계학과 컴퓨터과학의 융합 분야인 만큼, 한국뉴욕주립대학교 데이터사이언스 과정은 두 분야를 단순히 병렬적으로 구성하는 데 그치지 않고, 응용수학통계학과와 컴퓨터과학과가 공동으로 프로그램을 설계하고 운영한다는 점에서 차별화됩니다. 이러한 구조를 통해 학생들은 탄탄한 통계적 이론과 컴퓨터과학 및 AI 기반 기술을 함께 학습하며, 데이터의 원리를 깊이 있게 이해하는 동시에 이를 실제 문제 해결과 시스템 구현에 적용할 수 있는 실무 역량을 갖추게 됩니다.
본 프로그램의 커리큘럼은 어떤 특징을 지고 있으며, 학생들은 어떤 방식으로 학습하게 되나요?
커리큘럼은 ‘탄탄한 기초에서 실전 응용으로’ 확장되는 3학기 단계별 구조입니다. 1학기에는 확률·통계·프로그래밍 등 데이터 사이언스의 기반을 다지고, 2학기에는 머신러닝과 통계적 학습 방법론을 통해 실무 분석 역량을 심화하며, 3학기에는 빅데이터·클라우드 기반 분석과 산업 응용으로 전문성을 완성하는 구조입니다. 학습 방식은 이론·실습·프로젝트를 결합한 방식으로, 실제 데이터를 활용한 산학 협력 프로젝트와 인턴십을 통해 현장 즉시 투입 가능한 실무 역량을 체계적으로 갖출 수 있도록 구성되어 있습니다.
본 프로그램을 통해 학생들은 졸업 후 어떤 진로 및 커리어 경로를 기대할 수 있을까요? 또한, 산업 수요 측면에서 어떤 기회가 열려 있다고 보시나요?
본 프로그램은 데이터 분석, 머신러닝, AI를 아우르는 실무 중심 교육을 바탕으로, 졸업 후 다양한 산업 분야로의 진출을 가능하게 합니다. 학생들은 데이터 사이언티스트, AI 엔지니어를 비롯해 스마트 팩토리·이커머스 마케팅·헬스케어 분야의 데이터 분석가와 AI 기반 제품 관리자(AI-driven Product Manager) 등 다양한 산업에서 폭넓은 커리어를 설계할 수 있습니다. 또한 금융 및 핀테크 분야에서는 퀀트 애널리스트, 리스크 매니저, AI 기반 금융 모델러 등으로도 진출이 가능합니다. AI와 데이터 기술이 전 산업의 의사결정 방식을 빠르게 변화시키고 있는 만큼, 스토니브룩대학교의 글로벌 학위를 바탕으로 국내외 기업에서 경쟁력 있는 전문가로 활약할 수 있는 폭넓은 기회가 열려 있다고 볼 수 있습니다.
이 프로그램에 적합한 학생은 어떤 배경과 역량을 갖추고 있어야 하나요?
본 프로그램에 적합한 지원자는 컴퓨터과학, 통계, 수학, 공학 등 이공계 관련 학사 학위를 보유하고 있으며, 수학적 사고력과 기본적인 프로그래밍 능력을 갖춘 학생입니다. 미국 스토니브룩대학교의 학위 과정으로 운영되는 만큼, 모든 수업은 영어로 진행되며 TOEFL 또는 IELTS 등 영어 공인 성적 요건을 충족해야 합니다. 데이터 분석과 AI 기술을 실무에 적용하고자 하는 뚜렷한 목표의식을 가진 학생이라면 더욱 적합한 지원자라 할 수 있습니다.
산업 현장과의 연계 또는 실무 경험 측면에서 어떤 기회가 제공되나요?
실제 데이터를 활용한 산학 협력 프로젝트를 통해 현장 즉시 투입 가능한 분석 경험을 제공하며, 2학기와 3학기 사이 또는 3학기 재학 중 인턴십을 통해 졸업 요건 일부를 충족할 수 있어 산업 현장과의 직접적인 연계 기회도 열려 있습니다. 특히 인턴십은 산업체 후원 여부와 관계없이 인정될 수 있어, 다양한 분야에서 실무 경험을 쌓을 수 있는 유연한 구조를 갖추고 있습니다.
현재 데이터 사이언스 분야에서 주목해야 할 주요 트렌드는 무엇이라고 보시나요?
현재 데이터사이언스 분야에서 주목해야 할 주요 트렌드는 인공지능과 머신러닝의 급속한 발전을 중심으로, 대규모 데이터(Big Data)와 클라우드 기반 분석 환경의 확산, 그리고 다양한 산업 전반에서의 데이터 기반 의사결정 강화입니다. 특히 단순 분석을 넘어 예측·자동화·최적화로 이어지는 AI 활용이 중요해지고 있으며, 금융 분야에서는 알고리즘 트레이딩과 리스크 모델링 등 고도화된 데이터 활용이 확대되고 있습니다. 또한 실제 문제 해결 능력과 함께 데이터 해석 및 설명 가능성(Explainability)을 갖춘 융합형 인재에 대한 수요가 지속적으로 증가하는 것이 핵심적인 흐름입니다.
데이터 사이언스 분야에 관심 있는 학생들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 부탁드립니다.
데이터 사이언스는 단순한 기술 습득을 넘어 산업과 사회의 의사결정 방식을 근본적으로 바꾸는 핵심 역량으로 자리잡고 있습니다. AI와 데이터 기술이 모든 산업에 빠르게 스며들고 있는 지금이야말로 이 분야에 뛰어들기에 가장 좋은 시기이며, 수학적 사고력과 프로그래밍 능력을 바탕으로 실무 문제를 해결하는 경험을 꾸준히 쌓아가는 것이 중요합니다. 기술만큼이나 비즈니스 맥락을 이해하는 능력과 커뮤니케이션 역량도 함께 키워나간다면, 국내외 어느 산업에서든 경쟁력 있는 글로벌 데이터 전문가로 성장할 수 있을 것입니다.
한국뉴욕주립대는 2012년에 개교하였으며, 학부와 석·박사 교육과정을 모두 갖춘 국내 최초의 미국 대학교로서 명문 뉴욕주립대학교(The State University of New York, SUNY) 중에서 북미 최고 수준의 이공계 대학인 스토니브룩대학교(Stony Brook University, SBU)와 세계 1위 패션스쿨인 패션기술대학교(Fashion Institute of Technology, FIT)의 유수한 학과를 유치하여 운영하고 있다. 학생들은 뉴욕 캠퍼스와 동일한 교육과정을 이수하며, 졸업 시 미국 스토니브룩대학교 또는 패션기술대학교의 학위를 각각 취득하게 된다. SBU 학생들은 3년은 한국 캠퍼스에서 1년은 미국 캠퍼스에서 공부하며, FIT 학생들은 한국에서 2년 준학사 과정을 졸업한 후, 원하면 미국이나 이탈리아에서 2년 더 공부하여 학사과정을 마칠 수 있다.
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