똑똑한 분들의 조언을 구합니다..! ㅠㅠ

저는 현재 금융권에서 일하고 싶고, 커리어 체인지를 위해 대학원 데이터사이언스 진학 준비중입니다.

나이가 30 중반을 향해 달려가다보니.. 대학원 가서 열심히 공부해보고 싶은 열망은 있으나,

머신러닝에 대한 지식은 전무한 상태여서 제 계획이 비현실적인지 현업에 계신 분들의 조언을 구하고 싶습니다..

사실 이 계획은 제 자소서에 쓸 내용이기도 해서..제가 정말 올바르게 이해한건지 모르겠습니다.

머신러닝에 대해 경험해보고 싶어 무작정 참여했고 많은 한계를 느껴서 대학원에 진학한다는 차원에서 서술했는데, 많이 부족해서 냉철하게 의견 주시면 정말 정말 감사할 것 같아요.

제가 지원하려는 대학은 CS+통계+수리 강점이라서 아래와 같이 썼는데..도움주실 분 있으시면 정말 너무 감사할 것 같습니다.

(단기목표) 머신러닝 관련 핀테크 회사 근무 (사기 탐지, 규제 준수 머신러닝 솔루션 부서)

(장기목표) 자본시장 규제(자본시장법 등) 변화에 동적으로 대응하는 머신러닝 솔루션 개발(NLP, 강화학습 등 활용)

(대학원 진학계기) 금융 LLM 대회에 참여하며, 데이터 전처리의 중요도(Meta의 LIMA 논문: pre-train data가 작아도 데이터의 퀄리티가 높으면 학습성과가 좋음)

+ 통계 모델링 (데이터가 작으면 모델 과적합 현상 발생/ 모델의 generalization 필요)

+ 수리적 지식 (왜 모델마다 성과가 다른지 설명하지 못하는 한계. 이를 극복하려면 수리적 지식이 필요하다)

(대학원 공부영역) 데이터 전처리와 통계 모델링의 균형있는 학습, 탄탄한 수리적 지식

- 데이터 전처리: 병렬컴퓨팅, 데이터 마이닝

- 통계 모델링: 통계적 추론, 이론 통계

- 수리적 지식: 선형대수(데이터 표현(행렬) 및 패턴에 필요), 미적분(Gradient Descent) 등