학과 «이름»만으로
취업률을 짐작할 수 있을까요?

「철학과가 컴공과를 이겼다」는 이야기가 돌았습니다. 이미 모아 둔 KEDI 학과별 졸업 후 상황 자료(837개 학과)로 새로 받지 않고 다시 계산해 봤습니다.

철학과 취업률 vs 「컴퓨터·소프트웨어·전산」 학과 39개

56.3% — 10개보다 높고 29개보다 낮습니다

졸업자 973명 · 취업자 457명(철학과)

이름이 같아도 학과마다 다릅니다

「컴퓨터·소프트웨어·전산」이 이름에 든 학과 39개 가운데 10개(25.6%)는 철학과(56.3%)보다 취업률이 낮습니다. 나머지 29개는 철학과보다 높거나 같습니다 — 「이겼다」로 뭉뚱그리면 이 갈림을 지웁니다.

철학과보다 낮은 10개

학과취업률졸업자
컴퓨터·소프트웨어공학과41.1%126명
전기컴퓨터공학부 정보컴퓨터공학전공45.5%120명
컴퓨터공학부(컴퓨터공학전공)46.9%159명
컴퓨터공학전공50.4%1,317명
소프트웨어응용학부51.4%152명
컴퓨터소프트웨어과51.6%159명
컴퓨터소프트웨어공학과55.3%444명
소프트웨어전공55.6%398명
컴퓨터정보학과56%126명
정보·컴퓨터공학부 컴퓨터공학전공56.1%142명

철학과보다 높거나 같은 29개 — 위 5곳

학과취업률졸업자
전자전기컴퓨터공학과87.6%169명
컴퓨터정보통신학과86.1%193명
컴퓨터응용기계과80.4%110명
컴퓨터과학과79.9%3,544명
응용소프트웨어공학과78.1%138명

⚠ 이 자료로 말할 수 없는 것

  • 이름이 같아도 학교·교육과정이 다르면 다른 학과다. 전국 같은 이름 학과를 하나로 묶어 견준 것은 편의상 한 일이지, 그 학과들이 실제로 같은 교육을 한다는 뜻이 아니다. 취업률 차이의 원인(학교 서열·지역·산업 수요 등)은 이 자료로 못 가른다.

이것은 통계이지 당신이 아닙니다. 같은 이름의 학과라도 학교마다 취업률이 얼마나 다른지가 저희가 놓을 수 있는 전부입니다.

출처 — 이 저장소의 src/data/100yearmap/major-outcomes.json (한국교육개발원 고등교육기관 졸업자 학과별 졸업 후 상황) — 새로 받지 않고 이미 모은 자료를 다시 계산했다. 못 맞췄다 — 언론이 인용한 원 기사의 구체 수치와 이 계산을 직접 대조해 본 적이 없다. 다만 같은 원자료(KEDI major-outcomes.json)로 독자적으로 재계산했다.

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이 지면을 카드 여섯 장으로

6장입니다. 카드에 있는 수는 전부 이 지면에 있습니다 — 저희가 자로 잽니다. 가져가 쓰셔도 됩니다.

카드 1 / 6카드 2 / 6카드 3 / 6카드 4 / 6카드 5 / 6카드 6 / 6

여기 모아 둔 것은 한국교육개발원(KEDI) 학과별 졸업 후 상황 실측(기존 수집분 재계산)입니다. 여럿을 묶은 값이라 한 사람에 대해서는 아무것도 말하지 않습니다.

우리 아이한테 이 길이 맞을까 → — 같은 곳에서 만드는 KLifeMap 이 아이의 타고난 결을 봅니다

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