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- 외국인도 시켜라 행정일 다 짬맞고 개인 연구도 못하는데 랩실 외국인들 장학금 신청은 첫 번째로 제출하더라
대학원생이 행정일 하는게 그렇게 징징댈 일임?
37 - 백날해도 안들을걸요.
난 버틸수있어 설카 네임벨류 개꿀~
설카미만대학원왜감 하고싶어~
브릭에 내가 있던 연구실 계속 올라오는데....
17 - 엄청난 성과이고 그 자체로 향후에 분야 커뮤니티에서 지속적으로 주목받을겁니다. 그러나 그 뒤에 본인의 실력으로 꾸준한 성과를 보여주지 못하면 지도교수빨 일회성이었구나 하고 잊혀질겁니다. 아무튼 부담스럽지만 대단히 좋은 스타트입니다.
네이처 사이언스 1저자는 어느정도 위상인가요?
14 - 그니까 지금 학부생이신거죠? 그리고 본인은 k 출신인데 학벌 후려쳐지는 것 같아서 기분나쁜데, 대학원은 학벌은 또 서열화하는게 기분나쁘다는 건가요...?
대학원 진학해보시면 학부가 별로 안중요하다는게 무슨 말이신지 알 겁니다. 연구 잘하는 척도는 일반적으로 학부 서열 순도 아니고 학부에서 얼마나 잘 했는지도 아닙니다. 그냥 연구 그리고 대학원이라는 환경에서 얼마나 잘 적응하는지에 대한 문제인거죠. 일반적으로 좋은 학교 나왔다고 꼭 연구실 에이스가 되지는 않습니다. 좋은 학교나오고 똑똑하면 잘 할 확률이 높긴 하겠죠. 하지만 이 당연한걸 겪어보시지 않았으니까 다른 분들이 하시는 말이 와 닿지 않는거라 생각합니다.
개인적으로 중간에 k 가는 사람들의 풀이 어떻고... 그 사람들이 어떤 교육을 받고.. 이런걸 말하는 게 굉장히 편협한 사고를 가진 것 같아 보이네요. 본인도 다른 사람의 환경을 겪어보지 못했으면서 쉽게 판단하려는 것 같습니다.
학부 수준에 따른 실력차
35 - 과고/서울대 나와서 서울소재 모 대학 수업하는 입장에서 보면, 서카포랑 인서울만 해도 커리큘럼 수준이나 학생들 학구열 면에서 꽤 큰 격차가 있는건 사실임.
그래도 연구능력으로 옥석을 가리면 서카포 아니더라도 옥이 제법 있음. 서카포에도 돌이 상당히 섞여있고.
까놓고말해서 서울대카이스트 다녀보면.. 부자부모 만나서 큰돈써가며 억지로 공부해서 좋은 대학 오긴 왔는데 사실 자연과학/공학엔 별 관심/재능 없고 의대 못간게 컴플렉스고 졸업하고 뭐할지 모르겠는 어벙이들 널렸지. 훌륭한 학생도 많지만.
어차피 박사는 하나를 오래 파고드는 게임이라서, 초기격차보다 비전과 성실함이 더 크게 작용한다고 생각함.
학부 수준에 따른 실력차
14 - 첨언으로, 아마 제가 글쓴이 분보다는 나이가 더 많을 것 같은데, 또 세상을 살아보니 날카롭게 살 필요가 없다는 것을 알았습니다. 혹시 남보다 더 뛰어난 점이 있으시더라도 너무 내세우지 말고, 다른 사람의 입장에서 생각해보며 주변 사람들과 둥글둥글 지내는 법을 배우신다면 더 좋은 연구 생활을 할 수 있을 것이라 생각합니다. 감사합니다.
학부 수준에 따른 실력차
15 - 인생이라는 시간동안 본질과 양심의 채에 거르고 걸러지고도 살아남은 고귀한 한 줌 보석같은 분들도 살다보면 만날 때가 있습니다.
그런 분들이 더 빛났으면 좋겠고, 지고의 가치로 인정받을 수 있는 사회 분위기와 제도가 만들어졌으면 좋겠어요.
모두가 잊고있는, 반드시 잊혀질, 대학원의 본질
14 - 안흔함
석사 월 220 받는 랩 흔한가요?
20 - 220이면 감사히 받고다니십시오.
석사 월 220 받는 랩 흔한가요?
22 - 등록금도 커버 안 되는 곳 많습니다
석사 월 220 받는 랩 흔한가요?
25 - 대부분은 인건비를 받으면, 랩 공용 계좌에 이체하여, 랩비로 활용합니다.
사실상 실질 인건비는 100만원 이하인 곳이 많습니다.
석사 월 220 받는 랩 흔한가요?
25 - 불법이고 연구윤리 위반입니다. 랩비로 활용하는 연구실을 보시면 신고해주세요.
석사 월 220 받는 랩 흔한가요?
22 - 대부분이라니 가스라이팅 당하신듯..
웬만한 연구실들은 랩비 근절된지 오래됐습니다. 큰일나요..
석사 월 220 받는 랩 흔한가요?
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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.
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