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- 컬럼비아일 것 같네요. 거기가 이상하게 한국인 많이 붙이고 굴리는 느낌이더라고요.
소위 탑4도 좋지만 탑20 들어갔다고 해서 네임밸류 떨어져서 잘 안풀릴 것 같대면 그만큼 추한게 없습니다. 그런 가치관으로 탑스쿨 들어간대도 다른 “밑 레벨“ 연구자들을 얼마나 깔보게 될 지도 가늠이 안되네요.
자고로 연구하는 사람이면 세상이 다 틀려도 내가 진리를 보이겠다는 야심도 필요합니다. 내가 내 학교 랭킹을 끌어올리겠다는 포부요. 실제로 진짜 대가들은 자기가 몸담아왔던 학교를 빛나게했습니다. 저어기 구석에 박힌 주립대도 무시안당하는 이유를 자기 존재자체로 만드는 사람들이요.
다이렉트 미박 합격했는데 네임밸류가 아쉬워서 석사 후 재지원 고민입니다
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- 음... 좀 더 도파민 터지는 주제가 필요합니다.
남자친구가 논문 써줬는데
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- 너무 주작 티나서 이제는 재미없음
남자친구가 논문 써줬는데
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- 네, 당연하죠 벼농사지을 줄은 아시죠..? 축산, 어업은 기본으로 할 줄 아셔야해요 전 포스텍 2년차인데 초년에는 김치에 밥만 먹어서 힘들었네요 ㅠㅠ
포스텍 vs UNIST
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- 난 모르겠다. 뭐 나이 많은 쪽이 잘한 건 아닌데 그렇다고 글쓴이도 잘한 것 같지는 않음. 몇개월에서 1년 더 먼저 들어왔다고 선배 대접 받길 원한다는게 (박사까지 한다면 졸업은 누가 먼저 할지도 모르고) 잘 모르겠고. 좀 일찍 들어 온 사람이 잘 알려주고 도와주고 하면 마음속으로 따르고 존중하는 마음이 절로 생기지 않을까. 서로 서로 존중해야지.
나이 많은 후배 어떻게 대해야 할지 모르겠습니다.
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- 연구실 내에서 공적으로대한다는말이 무슨말인지 이해가 안가는데요? 본인이 혹시 교수님이시고 연구실에서 공적으로 아는사람 대하는거면 이해가 가는데 글쓴이는 석사나 박사생으로 보입니다만...
아니면 말한디에 학생 자르고 졸업에 영향줄수있는 슈퍼꼰대학생이세요?
아니면 그냥 형동생하세요.
나이 많은 후배 어떻게 대해야 할지 모르겠습니다.
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- 여혐하시고싶으면 펨코가서하세요
남자친구가 논문 써줬는데
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- 국내에서 교수하려면 SPK
박사 학교 네임밸류 vs 대가 교수랩
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- 교수 임용이 목표라면 떨거지 랩이더라도 spk가 훨씬 유리함
박사 학교 네임밸류 vs 대가 교수랩
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- 댓글달아주신분들과 제 의견이 너무 상이해서, 처음으로 로그인해서 댓글남깁니다.. 저는 작년 2월 박사졸업 직후 지방국립대 임용후, 올해 3월 지거국으로 이직하는 2년차 조교수입니다.
개인적으로, 분야가 좁다면 더더욱 대가랩이 좋다고 생각합니다. 교수임용시 SKP가 유리하다는건 어디까지나 학부에 해당합니다. 대학원은 실적과 인맥이 훨씬 중요합니다. 대학원에서 네임벨류만 업하고, 실적이 없으면 교수임용시 학벌세탁 그 이상 그 이하로도 안보여질겁니다.
저도 유사한 특성을 가진 분야인데, 임용시 대가랩 지도교수의 추천서가 굉장히 큽니다. 다들 이름만 들어도 알거든요.
대가랩 지도교수 입김을 제하고도, 대가랩은 포텐셜이 굉장히 많습니다. 탄탄한 선후배 구조로 인해 배울수 있는 여러 루트가 존재하고, 졸업자들에게 진로에 대한 자료도 풍부하게 받을 수 있습니다.
물론, 네임벨류 랩에 가서 잘 적응하고 실적을 뽑아낼수도 있겠지만, 확률싸움이죠. 이 상황에서 대가랩의 메리트를 포기하면서 굳이 네임벨류만을보고 가야하나 싶습니다.
의견이 다른 분들이 계실 수 있겠지만, 갈수만 있다면 대가랩이 가장 좋습니다.
+ 컨텍을 해보셨는지 모르겠지만, SKP 듣보랩보다 대가랩 들어가기가 힘들껍니다.
박사 학교 네임밸류 vs 대가 교수랩
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- 대가라고 하는 분 그룹출신 교수임용된 사례가 있는지가 중요. 없거나/극소수라면 SPK
박사 학교 네임밸류 vs 대가 교수랩
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- 인문 사회면 대가고 뭐고 닥치고 해외 가야지 뭐하시는거임
박사 학교 네임밸류 vs 대가 교수랩
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- 낭만은 어느 시대에나 존재함. 다들 누군가 만들어둔 틀 안에서 비슷한 생각과 행동을 하니 낭만이 없어 보이는 것일뿐
AI 연구로 예를 들면 트랜스포머 안 쓰는 AI 연구가 요즘 시대의 진정한 낭만이라고 생각함. 묵묵히 본인의 길을 가는 낭만가들은 어느 시대에나 있었고 독창적인 시도가 쌓여 새로운 혁신과 낭만을 만드는 것임.
근데 확실한건 낭만의 시대는 이제 끝난것 같음
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학회에 대해서 궁금합니다
2022.05.30
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김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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