박사시절에는 한 분야에서 특정 시스템을 소수의 측정장비와 이론들로 clean data를 많이 다뤘음. 그 분야에서 한 특정 주제에 대해선 남보다 조금 더 잘 알 수 있을지 몰라도, 전체적인 분야로 보자면 정말 모름…
지금도 여전히 같은 분야에 있지만, 박사시절 시스템은 더 이상 다루지 않고, 그 시스템을 연구하며 배운 지식들을 이용해 정말 넓은 범위의 다양한 주제를 연구하며 수많은 측정장비와 이론들을 이용해 dirty data를 다루고 이해하는 중.
clean data 해석에 잘 이용될 수 있었던 이론들이, inter-dependent factor들을 decoupling하기 힘들거나 복잡성으로 인해 고려하지 못하고 놓친 요인이 있는 시스템을 다루며 얻은 dirty data에서는 안 맞는 경우가 부지기수. (아마 여기 똑똑한 박사, 교수님들은 해석 잘할지도. 내 능력 부족이라고 봄 ㅎㅎ)
초반에 이런 것에 좌절하여서, 난 정녕 물박산가 하고 그 분야에 이름난 학계에 계신 친한 분들과 이야기를 나누며 이러한 상황을 기죽은 목소리로 설명하였는데, 지극히 정상이라네. 한 분에게는 교과서적 이론이 적용되지 않는 현상을 예를 들고 한번 시험삼아 해석을 해보라고 하였는데, 문제를 접근하는 방식이 나와 같았으며 역시나 정답은 틀렸음 ㅋㅋㅋ
일의 강도는 박사시절보다 더 밀도 높고, 퇴근 후에도 그 분야의 전반적인 지식을 익히고 그 중 몇몇 시스템에 대해서 더 깊게 알기위해 교과서 및 논문들로 공부 중.
박사시절도 즐거웠지만, 지금도 무척 재미있음.
특히 내가 박사시절 배운 지식들이 예전에는 상상도 못했던 실제 어플리케이션에 적용될 수 있다는 것이 신기하고 보람참.
마지막으로, 이것은 오로지 제 이야기이며, 다른 회사생활하는 분들의 경험을 대변하지 않습니다.
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댓글 7개
2022.08.16
감사합니다
2022.08.16
혹시 실례가 안 된다면 구체적으로 어떤 분야를 연구하시는지 쪽지로 알려주실 수 있을까요? 그리고 필요한 전공지식이 어떤 건지도 알려주시면 감사하겠습니다
2022.08.16
2022.08.16
대댓글 2개
2022.08.16
대댓글 1개