카카오 계정과 연동하여 게시글에 달린
댓글 알람, 소식등을 빠르게 받아보세요

가장 핫한 댓글은?

본문이 수정되지 않는 박제글입니다.

미국 박사를 꿈꾸고 있는 지거국 학부생입니다

2024.01.09

12

2033

소프트웨어 공학과 재학 중이고 학점은 4.21/4.5, 전공만 따지면 4.33/4.5입니다.
솔직히 그냥 되면 되는 대로 흘러가는 대로 살았습니다.
하향 지원했으니 내가 여기서 딸릴 일은 없겠지 하며 적당히 공부했고,
한 학기 당 24학점 까지 들을 수 있던 수업을 그냥 적당히 18학점만 듣고 좀 널널하게 보냈습니다.
3학년에 학교에서 대기업과 연계해서 하는 큰 프로젝트에 하나 지원해서 뽑혔을 때는 여기서 경험 쌓고 개발자로 취업하자는 생각이었는데,
이 프로젝트를 계속하다보니 느낀 점이 하나 있었습니다.
다른 친구들은 개발자가 되기 위해 Spring, reddis, docker, k8s등의 도구를 활용하는 법, 도구를이용해서 더 깔끔하고 좋은 코드를 짜는 것에 집중하는 반면 저는 이게 도대체 어떻게 생겨먹은 것인지, 어떤 원리로 맞물려 동작하는지에 더 관심이 있었다는 것이었습니다.
이 때부터 저는 학자의 길이 걷고 싶어졌습니다. 근데 그 결심을 한 게 작년 11월 말 입니다....
아직 연구 경험은 전무 합니다. 진짜 학교 공부랑 저 프로젝트 빼고는 뭐 한 게 없습니다.... 다행히 이번 방학에 교수님께서 한 번 같이 포스터 논문이라도 발표회에 제출해보자고 하셔서 해당 연구 제외하면 당장 쌓여있는 스펙은 전무합니다.
이런 어중이 떠중이도 미국 유학의 꿈을 꿔도 되는 것인지 모르겠습니다...
질문 드리고 싶은 내용은 다음과 같습니다.
1. 만약에 유학을 가고자 한다면 어학 성적, GRE, SOP외에 또 무엇을 염두에 두고 준비해야 할까요?
2. 당장은 -ist 쪽의 국내 대학원 혹은 자대에서 석사를 마치고 미국으로 갈 생각인데, 특별한 스펙이 없는 학부생 신분으로도 미 박사 과정을 노려볼 수 있을까요?
3. 석사로 연구 경험을 쌓고 유학vs 학부 마치고 바로 유학의 장단점이 궁금합니다.
4. 기타 현실적인 이야기( 미국 유학 생활의 현실, 그 스펙으로는 어림도 없으니 경험 더 쌓고와라 등등... ) 아무거나 좋습니다.

카카오 계정과 연동하여 게시글에 달린
댓글 알람, 소식등을 빠르게 받아보세요

댓글 12개

2024.01.09

1. 실적이 최우선
2. 1에서 이야기했듯이 실적을 만들어야 가능성이 보이고 그것을 위해 일반적으로 석사과정 진학을 추천하는 것
3. 현상황으로 미루어보아 학부마치고 다이렉트 박사에 합격하는럿은 불가능에 가까워보임 (2에서 설명) 그러므로 논외

대댓글 3개

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

2024.01.09

1. 시스템 연구는 연구실적이랑 추천서가 1순위입니다. CS는 요즘 GRE 안 받는 학교가 많아서 그닥 중요하지 않습니다. 추천서는 3장 받아야 하는데, 보통 같이 일을 한 교수한테 받는겣제일 좋습니다. 이럴려면 지금 지도교수님 말고도 협업을 좀 해야돼요.

2. 학부 다이렉트 지원은 그만큼 연구기회가 적다는걸 감안하기는 하는데, 그래도 좋은 학교를 갈려면 최대한 연구경험이 있어야돼요.

3. 석사를 마치게 되면 기대를 하는 연구성과 수준이 올라갑니다. 즉 학부졸업자는 연구성과가 적어도 운 좋고 다른 스펙이 받쳐주면 될 수 있는데, 석사졸업자는 연구성과가 없으면 훨씬 불리합니다. 트레이드오프가 있는거죠.

대댓글 2개

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

2024.01.10

지거국 학부 > 연대 석사 > 미국 박사 와있습니다. 학점이 좋으셔서 저같으면 미박 지원 시도 해볼 것 같아요. Cs는 다이렉트로도 많이 가요. 요새 gre는 잘 안보는 추세라 토플이랑 실적 쌓기 올인해보세요. 꼭 탑스쿨을 원하시면 석사 진학 후 실적 쌓고 도전이 더 나을 것 같아요

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

해당 댓글을 보려면 로그인이 필요합니다. 로그인하기

댓글쓰기

게시판 목록으로 돌아가기

김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.