우리는 인공지능의 세상에 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 유튜브는 우리가 무엇을 보고 싶은지 알고 있고, 웨이모 (WAYMO)는 무인 택시로 거리를 활보하며, 병원에서는 AI가 질병을 조기에 찾아낸다. 이렇게 이미 의료, 금융, 엔터테인먼트, 마케팅, 정책 결정까지 거의 모든 분야에서 핵심 역할을 하고 있는 인공지능(AI)과 데이터 사이언스(Data Science)는 더 이상 미래 산업이 아니다. 미국 대학 입시에서도 이 흐름은 분명하게 드러나는데, 최근 몇 년간 미국 명문대들은 AI·데이터 사이언스 관련 전공 및 트랙을 빠르게 확대하고 있고, 이에 따라 관련 전공을 준비하는 학생들의 입시 전략 역시 달라지고 있다.
이번 칼럼에서는 트렌드에 맞춘 AI & 데이터 사이언스 전공 전략과 떠오르는 대학들을 소개하고자 한다.
AI & 데이터 사이언스 전공의 특징
AI와 데이터 사이언스 전공은 단순한 코딩 전공이 아니며, 다음과 같은 능력들이 중요하게 작용한다.
- 수학적 사고력: 미적분, 선형대수, 확률통계
- 컴퓨팅 역량: Python, Java 등 프로그래밍 언어
- 문제 해결 능력: 실제 데이터를 분석해 의미 있는 결론 도출
경쟁력있는 대학들은 학생들이 해당 능력을 가지고 있는지 확인을 통해 “기술을 도구로 사용해 세상의 문제를 해결할 수 있는 학생”을 찾는다. 그렇기에, 다음의 대입 요소들이 종합적으로 고려된다.
1) 수강 과목의 선택
- AP의 경우: AP Calculus (가능하다면 BC까지), AP Statistics, AP Computer Science (가능하다면 AP SCA까지)
- IB의 경우: IB Math AA (Analysis & Approaches), IB Math AI (Applications & Interpretations), Computer Science
쉽게 설명하여 학교에서 제공 가능한 최고 난이도의 수학·컴퓨터 과목을 수강하여 성공적으로 이수했는지를 판단하며, 그 이유는 해당 전공의 Academic fit & Rigor를 보여주는 가장 기본적인 요소이기 때문이다.
2) 특별활동의 방향성
- 데이터 분석 프로젝트
- AI & 데이터 사이언스 관련 리서치 또는 논문
- 해커톤, 각종 코딩 대회, Kaggle 프로젝트
- 실제 사회 문제를 데이터로 해결한 경험
3) 에세이(Essay)의 중요성
- 왜 AI인가?
- 데이터를 통해 무엇을 바꾸고 싶은가?
- 기술을 윤리적으로 어떻게 사용할 것인가?
특별활동들의 예시와 에세이의 주제에서 볼 수 있듯이, 단순한 기술 자랑이 아닌 사고의 깊이와 문제의식이 핵심이다.
AI & 데이터 사이언스 전공, 어떤 학생에게 적합할까?
이 전공은 다음과 같은 성향의 학생에게 잘 맞는다.
- 숫자와 논리를 좋아하는 학생
- 패턴을 발견하고 분석하는 것을 즐기는 학생
- “왜?”라는 질문을 자주 던지는 학생
- 기술을 사회적 문제 해결에 활용하고 싶은 학생
물론 코딩 자체를 잘하는 것도 중요한 역량이지만, 미국 대학들은 이미 완성된 프로그래머보다는 스스로 질문을 던지고 탐구하며 지속적으로 성장할 잠재력을 지닌 학생을 더 높이 평가한다. 단순히 기술을 얼마나 능숙하게 다루는가보다, 새로운 문제에 어떻게 접근하고 배우며 확장해 나가는지가 더욱 중요하게 여겨진다.
대표적인 미국 대학의 AI & 데이터 사이언스 트렌드
마지막으로, AI & 데이터 사이언스로 저명한 대학들과, 인식적으로는 최상위권으로 분류되지는 않아도 충분한 경쟁력과 함께 주목받고 있는 대학들을 소개하면서 마무리하고자 한다.
- 전통 CS + AI 트랙: Stanford, MIT, Carnegie Mellon
- 독립적인 Data Science 전공: UC Berkeley, NYU, Columbia
다만 최근에는 그 인기에 더불어 융합형 전공들이 강조되고 있는 추세인데, 예를들면 AI & Economics, Data Science & Biology 등이 있다.
1. University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC)
- 강점: 컴퓨터공학데이터 사이언스 분야에서 미국 최상위 수준
- 특징: CS 전공 명성이 매우 높고, AI·머신러닝데이터 분석 관련 연구 활발
2. Georgia Institute of Technology (Georgia Tech)
- 강점: AI, 로보틱스, 데이터 사이언스 분야의 압도적인 실용성
- 특징: 이론과 산업 연결이 매우 강함, 취업 성과 우수
- University of Texas at Austin (UT Austin)
- 강점: CS, Data Science, AI 연구와 대기업 연계
- 특징: 텍사스의 산업 성장과 함께 기술 분야 투자 확대
- University of Tennessee, Knoxville
- 강점: 데이터 사이언스AI 응용 분야의 실용적 커리큘럼
- 특징: 상대적으로 입시 부담이 낮지만, STEM 교육 충실
5. University of California, San Diego (UCSD)
- 강점: 데이터 사이언스 독립 전공, AI·생명과학공학 융합 강점
- 특징: 연구 중심, 특히 바이오헬스 데이터 분야 강세
AI & 데이터 사이언스 전공은 분명 미국 대학 입시에서 기회이자 도전이다. 경쟁자는 많지만, 방향성 있는 준비를 한 학생은 오히려 더 돋보일 수 있다. 중요한 것은 유행을 따르는 지원이 아니라, 자신만의 문제의식과 탐구 스토리를 만들어가는 것이다.
▶ 문의: (323) 413-2977
www.iantedu.com
그레이스 김 대표원장 / 아이앤트 에듀케이션
