생물통계학 Biostatistics 미국 대학원 준비하기, 첫번째 이야기: 전공 정하기

2016년 미국 대학원 입시를 성공적으로 마무리하고, 하버드 합격을 하기 전까지 겪었던 우여곡절에 대하여 이야기해보고자 한다. 그 중 첫 번째로는 나는 어떻게 Biostatistics라는 전공을 선택하였는가에 대한 이야기를 하고자 한다.

<관련 포스팅>

1. 미국 대학원 입시 결과

2. University of Michigan, Department of Biostatistics 인터뷰 후기

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나는 원래 전공이 글로벌경영학과와 수학과였다. 그런 내가 뜬금없이 Biostatistics를 전공하게 된 이유는 무엇이었을까? 그리고 더 중요하게, 어떻게 Harvard Biostatistics의 Admission을 받았는가?

1. Biostatistics를 전공하게 된 이유.

 일단 나의 연구 경력에 대해 이야기를 해야할 것 같다. 나는 경영대학에서 MIS를 전공하시는 교수님 아래에서 연구조교 활동을 하였다. MIS는 Computer Science와 Business를 융합한 전공으로 이해하면 편하다. 그 곳에서 나는 다양한 Data Mining 방법 등 Data Science를 공부하며 Statistics에 대한 지식을 늘렸다. 그러면서 자연스럽게 통계학에 대한 관심을 키워나갔다. 그리고 이러한 관심은 수학을 복수전공하면서 더욱 확장시켜나갔다.

 그러나 막상 미국 대학원 원서를 작성해야할 시기가 오니 과연 내가 통계학이 적성에 맞는 것인가라는 고민에 빠지게 되었다. IMO와 같은 국제수학올림피아드 메달리스트도 아닌 내가 어떻게 Theory를 연구한다는 것인지에 대한 회의가 있었고, 내가 내린 결론은 나는 결코 통계학 분야에서는 Top이 될 수 없다는 것이었다. 그러면 어떻게 해야 하는가? 이에 대해 나는 통계학이 응용되는 다양한 분야에 대해 찾아보았다. 산업공학, Computer Science, Quant Marketing, Econometrics, Biostatistics 등 통계학이 응용되는 분야는 다양하게 있었다. 그 중 나의 눈길을 끄는 전공은 Biostatistics였다. "연구를 통해 인류 문명을 좀 더 좋게 발전시킨다"라는 명분이 굉장한 자극이 되었다. 또한 과거 MIS 교수님과 함께 연구하며 KCI저널에 발표했던 논문이 있었기 때문에 실력적으로 떨어지지 않을 것이라고 생각했다. 

 다만, 이렇게 전공을 정하는 건 지금 생각하면 좋은 방법은 아니라고 생각한다. 정말 좋은 방법은, 종합대학에 다닌다면 적어도 위의 전공을 가르치시는 교수님들이 계실 텐데 그 교수님들께 자문을 듣고 실제 그 전공에서 하는 연구에 대해 이야기를 듣고 나서 전공을 정하는 것이 좋다고 생각한다. 나는 원서를 다 쓰고 나서야 Biostatistics를 전공하시는 교수님을 찾아갔었는데, 조금 더 일찍 찾아뵈었으면 어땠을까 싶다.

 만약 자신이 대학원에서 전공해야 할 분야를 정하지 않았다면, 크게 세 가지를 고려하면 좋을 것 같다.

 1) 자신의 적성에 맞는가?

 2) 학부생활동안 쌓아왔던 수강목록, 연구경력과 연관되어있는가?

 3) 미래에도 전도유망한 전공인가?

1)의 경우 당연한 것이겠고, 2)는 어드미션 확률을 높이기 위한 방법, 3)은 PhD를 받고 나서 실업자가 되지 않아야 하기 때문이다. 미국의 경우 3)은 대놓고 "STEM"전공이라고 명시하고 있다. 그 이외에도 여러가지 조건이 있겠지만 위의 세 가지를 놓고 보면 대부분 필터링 된다. 

2. Harvard Biostatistics에 합격하게 된 이유.

 나도 잘 모른다. 그러나 개인적으로 생각하는 이유는 크게 세 가지이다.

 1) 수학 전공: Harvard Biostatistics에 합격한 학우들의 전공은 대부분 수학, 통계학, 의학이다. 물론 학교 홈페이지에서는 다양한 전공의 학생들 모두 지원 가능하다고 하지만 합격 가능한 건 아니다.

하버드에서 요구하는 Biostatistics 입학 조건은 다음과 같다. 

(출처: https://www.hsph.harvard.edu/biostatistics/masters-programs/)

All candidates for admission to Master’s programs must have:

• Successfully completed calculus through multivariable integration and one semester of linear algebra

• Knowledge of a programming language

All candidates for admission to Master’s programs are encouraged to have:

• Completed courses in: probability, statistics, advanced calculus or real analysis, and numerical analysis

• Practical knowledge of a statistical computing package such as SAS, Splus, R, Stata, or SPSS

• Have completed courses in biology, computational biology, and genetics, if interested in bioinformatics

• Knowledge of a scripting language such as Python or Perl and some familiarity with relational databases, if interested in bioinformatics

Required: 우선 성적표에 미적2(다변량미적), 선형대수학이 찍혀있어야 한다. 

Recommended: Mathematical Statistics등 수학과 3학년 과목, Analysis, Numerical Analysis등 수학과 2학년 과목이 필요하다. 

즉, 수학과 수업의 수강여부, 그리고 학점을 얼마나 받았느냐가 매우매우 중요하다.

(미국에서는 Real Analysis라고 하지만, 실제로는 우리나라 해석학을 이야기 한다. Complex Analysis와 대비시키기 위하여 이렇게 표현한 듯. 실제로 한국의 실해석학은 대학원 과목이다.)

나의 경우 Biology수업은 전혀 듣지 않았으나 합격한 걸 보니, Biology수업의 수강여부는 크게 impact가 있을 것 같지는 않다.

결론적으로 수학에 대한 조예가 깊어야 한다. 이는 GRE에서도 마찬가지인데 퀀트는 무조건 170을 맞는 것을 목표로 하는 것이 좋다. 내 GRE점수가 152/170/3.5인데 합격한 것을 봐서는, 퀀트 점수만 보는 것 같다.

 2) Research Fit: Biostatistics의 Top3라고 하면 Harvard, Johns Hopkins, University of Washington이다. 그리고 각각의 학교들은 학풍이 다른데, Harvard의 경우 Bayesian으로  유명하다. Johns Hopkins와 University of Washington은 잘은 모르지만 확실한건 Bayesian은 아니었다. 이러한 점을 생각하여 자신이 그동한 쌓아왔던 실적이 어느 대학과 연관이 되어있는지 확인해야 한다. 나의 경우 논문 중 하나가 Bayesian Statistics을 활용한 연구였기 때문에 자연스럽게 SOP에 녹여낼 수 있었다.

 3) 봉사활동: 하버드는 학부입시에서도 그렇지만, 사회의 리더가 될 수 있는 자질을 본다고 한다. 그리고 그 자질은 봉사활동 등으로 커버할 수 있다. 나의 경우 학교에 위치한 장애학생지원센터에서 1년 반 동안 봉사활동을 했는데, 이를 SOP에 녹여내어 자연스럽게 어필하였다. 공부만 하는 것이 아닌, 실제로 배운 것을 어떻게 활용하여 사회를 더 발전시켜 나가겠는가...에 대한 논의를 말이다.

생각 외로 별로 중요하지 않았던 건 TOEFL, GRE였다. TOEFL은 학교에서 제시한 미니멈인 100점만 넘으면 충분할 것 같고, GRE는 Verbal은 50%, Writing은 3만 넘으면 충분할 것 같다. 다만 퀀트는 무조건 170이면 될 듯 하다. 

SOP와 Recommendation은 물론 중요하나, 개인적인 생각으로는 성적표와 CV를 통해 한번 필터링을 한 후에 SOP와 추천서를 확인하는 것 같다(석사의 경우). 박사의 경우는 물론 다를 것이라고 생각한다.