마흔, 석사 도전?

AI분야.. 데이터쪽 일하는 사람입니다. 학교는 SKY 나오긴 했는데 문과, 완전 비전공으로 졸업해서 어쩌다가 SI회사에서 개발자로 커리어를 시작했습니다. 개발하다가 이것저것 하다가 어쩌다가 회사 몇 번 옮기고 대기업 인공지능 관련 부서에서 데이터엔지니어로 일하고 있습니다. 정확히는 데이터엔지니어와 사이언티스트 사이 어디쯤 될 것 같습니다. 일하면서는 평가도 좋고 동료들하고 잘 지내면서 재미있게 일하고 있는데, 어느순간 보이기 시작한것이, 팀에서 저만 빼고 석사 이상 혹은 전공 출신이더라고요. 정확히는 안세어봤으나 석사 이상이 70% 정도 되는것 같습니다. 비전공에 학사 출신은 딱 저 혼자인것 같더라고요. 공부를 좀 해야겠다는 생각을 했습니다. 안그래도 회사에서 지원해주는 교육프로그램으로는 한계를 느끼고 있었습니다. 머신러닝까지는 어찌저찌 이해하고 하겠는데 딥러닝쪽으로는, 이 코드 이렇게 돌리면 돌아가는건 알겠는데 왜 이걸 선택해야하는지 등등..에 관한 지식이 없다보니 한계가 금방 보여지더라고요. 최근 2년 사이에 시중에 캐주얼하게 나온 통계학개론책만 서너권은 본 것 같아요. 코세라 강의도 듣고 이래저래 혼자 공부를 좀 하다가 방통대 통계학과에 편입해버렸습니다. 원래는 대학원을 알아봤었는데, 몇 가지 문제가 있었습니다. 저는 학위도 학위지만 제대로 공부를 좀 해보고싶었는데, 국내 특수대학원의 퀄리티에 대한 의구심이 일단 있었습니다. 그리고 대학원.. 너무 비싸더군요. 한 학기 천 만원 씩 내고 다녀서 석사 따봐야 가성비가 안나온다 생각했습니다. 그렇다고 일반대학원을 가기에는.. 제가 통계에 너무 아는게 없었습니다. 그래서 시작한게 방통대 코스입니다. 공부 자체는 재미있는것 같습니다. 마흔 되어서 하면 일 빼고 다 재미있는것 같아요. 하다보니 사람이 계속 욕심이 생기는것 같습니다. 방통대에 통계학 석사 코스가 있는것도 알게 되었고, 마침 상무님이 이래저래 알아봐주셔서 내년 또는 내후년 정도에는 회사 배려로 산학협력 맺어져있는 대학원에 가볼 수도 있을것 같습니다. 그런데 뜬금없이, 미국 석사가 눈에 밟히기 시작했습니다. 사실 몇 년 전부터 알아보고는 있었는데 당시에는 통계에 대해 기본 공부가 안되어있었어서 마음을 접었었어요. 조지아텍, 일리노이 두 군데 학교에서 Online으로 석사 학위를 주는걸 알고 샘플 강의를 들어봤었는데 어려워서 마음을 접었었습니다. 공부 조금 해봤다고 자신감이 생긴걸까요? 마음 접었던 그 코스가 해보고싶네요. 공부를 하고싶은건지, 미국 학위가 갖고싶은건지 좀 헷갈립니다. 내심 미국 학위가 있으면 직장생활이 좀 더 안정적이지 않을까? 같은 막연한 기대가 있는건지도 모르겠어요. 하게된다면 조지아텍을 생각중인데, 졸업까지 들어가는 비용이 $10000 정도로 매우 저렴한편입니다. Online 코스이기 때문에 회사생활에도 문제가 없고요. 다만 토플공부를 좀 해야할 것 같습니다. 문제는 시간입니다. 와이프는 저 공부한다고 좋아하는데, 초등학교 다니는 아이와 놀 시간이 줄어드는게 아쉽긴 합니다. 자기만족을 위한 공부라면 적절히 조절해가면서 하는게 맞는데, 진짜 미국 석사를 해보겠다는 마음으로 진행한다면 인풋 대비 아웃풋을 생각 안할 수 없는것 같습니다. 혹여나 좋은 아웃풋이 나오지 않는다면 사십대 초중반에 놓쳐버리게될것들이 너무 아쉬울것 같다는 생각도 듭니다. 이게 과연 그렇게까지 할만한것인가? 하는 생각도 들고요. 기대만큼 아웃풋이 안나오면 못내 허탈할 것 같다는 생각도 듭니다. 마흔 넘어서 석사를 한다면, 기대할만한 아웃풋이 뭐가 있을까요? 임원? 오래 회사 다니기? 주변을 보면 다들 가방끈도 길고 일도 잘하고 하신데, 위에 있는 몇 없는 자리가 저같이 비전공 학사에게 돌아오기는 힘들겠다는 그런 생각도 드는 요즘입니다. 좀 구체적으로 따져보자면 어차피 공부하다보면 무언가 석사코스까지 하게는 될 것 같은데, 방통대 석사 하고 만족할것인지, 회사 지원 받아내서 산학과정 석사까지 할 것인지, 별개로 토플 준비해서 미국 석사까지 해볼것인지 중에서 고민하고있는것 같습니다. 공부하다가 넋두리하는 글을 쓰게 되었네요. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 지나가는 말이라도 남겨주시면 감사히 읽겠습니다. 행복한 하루 보내세요.