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- 제가 보기엔 떠먹여주신거 같은데요 ㅠ
NeurIPS 도전기 (feat. 지도교수님)
14 - 일기는 일기장에.
무슨 일이 있었던거임
14 - 꼭 오래잇다고 열심히 한거고 잘한것도 아님
루틴을 짜서 건강하고 지속가능성있는 연구를 하세요
오래잇으면 매너리즘만생김
본인이 진짜 열심히 대학원 생활 보냈다고 생각하시는분들
15 - 대학원 처우는 아쉽게도 나혼자 열심히한다고 개선되진않습니다
장학금 풀은 학바학 과바과 랩바랩 차이가 심하고
지거국 과는 다른 사립대환경
학생수가 과제수비해 많은 랩실환경
과제비 타먹기 좋지않은 연구주제 풀 등
현실적으로 교수역량에 좌지우지되는 것이 대부분입니다
따라서 더 치열하게 고민하고 도전해야하는 것이 박사과정입니다
박사과정나온다고 무조건 돈을 버는 시대도 아니고 기회비용이 들어가는 것이니까요
대학원은 돈을 보고 가는 곳이 아닙니다.
14 - [열심히 하면 돈은 자연스럽게 따라옵니다.] 빼고 다 맞는 말이네요.
대학원은 돈을 보고 가는 곳이 아닙니다.
18 - 대학원생 때 뿐만 아니라 해외포닥 때도 새벽 6시반 출근.
석사때부터 취미는 다 없애고 연구실-집 만. 바쁠 때나 연구 삘이 빡 올 때 아니고는 잠은 내일 지장 없을정도로 자지만, 그 외 시간은 다 연구.
걸을 때나 샤워할 때나 연구 주제나 흐름 생각.
생각보다 연구실에 앉아 있는 시간은 중요하지 않음.
실적은 분야마다 정량적인 수치가 너무 달라서 말하기 어렵고, 그냥 연구실 내 실적/퍼포먼스 top 유지하면 됨.
교수님이 어디가서나 연구실 누가 제일 잘해요? 하면 이름 나올 수 있는 정도.
연구실에서 독보적 에이스가 되면 교수님도 눈치, 대우 해줌. 딴 학생에 비교해서. 그렇게만 하면 원하는 곳 갈 수 있게 될꺼임
본인이 진짜 열심히 대학원 생활 보냈다고 생각하시는분들
16 - 9시에 잠
본인이 진짜 열심히 대학원 생활 보냈다고 생각하시는분들
11 - 항상 가능성 이란것은 존재하지만
현재 학부에서 SP 대학원이 쉽지 않은걸로 아는데...
너무 김칫국 부터 마시는건 아닌지요...
포공은 대학원 위주의 문화인가요?
11 - 남자가 ㅄ인건 확실한데, 높은 확률로 모쏠이 들이댈 정도면 여자가 여지를 주는 경우도 꽤 있음.
모쏠은 아무나 안(정확힌 못)건드림. 자기에게 여지를 주는 애한테 혼자 착각 빠져서 들이대는거지 눈치도 없거든 보통.
여자는 난 그냥 사회 생활 한거다/몰랐다 무새 하는 경우가 많은데, 솔직히 그거 모를수가 없음. 본인이 은근히 빨아먹을게 있어서 살짝 밀당 좀 한 것도 있을꺼임.
그래서 난 여미새나 그거 받아주다가 나중에 연구실 분위기 박살내는 여자애나 다 곱게 안봄..
연구실 여미새는 본인이 티가 안 난다고 생각하는 걸까
13 - 아직 국제학회 경험도 없는 학부생이 뉴립스급 주저자를 1년안에 어떻게 쓰나요? (무시하는게 아니라 현실적으로 불가능해 보입니다.)
미국 Ph.D 풀펀딩 유학을 도전해보고 싶은데 지사대 학부생입니다.
18 - 글쓴이 성향은 창업입니다. 연구에 관심이 없어요. 그런데 박사를 스펙을 위해 한다는건 어불성설입니다.
반대로 연구만 쭉 한 박사들 주제에 창업이 쉬울 줄 알고 스타트업 뛰어들었다 망하는 경우도 많죠.
본인의 적성을 한번 고려해보세요.
미국 Ph.D 풀펀딩 유학을 도전해보고 싶은데 지사대 학부생입니다.
14 - 지사대면 분수를 알아야지…
미국 Ph.D 풀펀딩 유학을 도전해보고 싶은데 지사대 학부생입니다.
12 - 고3 여름때 모의고사 5등급 받고 설의대 가고싶어요 어떻게 해야해요? 정도 인듯합니다.
미국 Ph.D 풀펀딩 유학을 도전해보고 싶은데 지사대 학부생입니다.
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데이터 사이언스 / 데이터 마이닝 분야의 전문성
2022.01.29

컴퓨터비전, 자연어처리 등의 분야에 비해 데이터사이언스/데이터 마이닝은 전문성?이 부족한 것 같다는 생각이 들어
질문합니다.
영상이나 텍스트 분야를 연구하는 것과는 달리 데이터 쪽은 어떤 분야에 적용하는 영역이라는 생각이 드는데,
금융/사회 현상 등 적용할 도메인이 어떤 분야냐에 따라 데이터 관련 기술 뿐만 아니라 도메인 지식이 분석에 큰 영향을
미치는 것 같습니다. 데이터 분석 경진대회에서도 모델 적용보다 도메인 지식을 가지고 feature tuning에 활용하는 팀이 상위권을 차지하구요
그래서 만약 데이터 사이언스 (데이터마이닝) 분야를 희망한다면, 적용할 도메인을 선택해서 깊이 공부하는 것이 필요할까요?
앞에서 말한 영상처리나 텍스트처리는 신입으로 입사한다 하더라도 적어도 그 분야에 있어서는 전문가인데,
데이터의 경우에는 어떤 프로젝트에 참여하냐에 따라 쌩 초보가 될수도 있을 것 같아서요. 어차피 영상,텍스트 등의 전반적인 데이터를 다 다룰 줄 알아야 한다면 차라리 한 영역을 깊게 파는 게 나을 지 궁금합니다.
답변 미리 감사드립니다.
연구실 뚝딱이가 되지 않기 위한 방법 명예의전당 332 19 62210-
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무엇인가를 관두고 싶어하는 분에게 명예의전당 229 23 61729
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