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본문이 수정되지 않는 박제글입니다.

통계학과 석사 진학 고민이 있습니다.

2024.03.24

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안녕하세요, 현재 sky 학부에서 통계학을 전공하고 있는 학생입니다. 군대는 다녀왔고 현재 4학년입니다.

대학원을 진학하는 목적이 개개인별로 차이는 있겠지만, 저는 결국에는 전공을 활용할 수 있는 직렬(리스크 관리 등)로 취업하기를 희망하고 있습니다. 연구를 업으로 삼기에는 제 재능과 성향이 다른 친구들에 비해 많이 애매합니다. 학점도 3.3~3.5 선입니다. 진학하기 위해 필요한 영어 성적은 맞춰놓기는 했습니다.

때문에 박사 진학은 거의 염두에 두고 있지 않습니다. 그렇지만 학사과정에서 배운 지식만으로는 부족함을 느끼고 있기도 합니다. ML/DL이 현재 빠르게 성장하고 있지만, 제가 대학에서 배운 통계학은 거의 회귀분석을 위시한 전통적인 통계학과 그를 발전시킨 방법론들이었습니다. DL 쪽이 좀 더 practical하게 결과를 가지고 해석하는 면이 있다고 느낍니다. 이 과정에서 수학으로 설명이 엄밀하게 되지 않는 부분도 있습니다.

대학원에 진학한다면 제 연구 분야와 관심 분야가 있어야만 할 텐데, 배운 지식들과 현재 트렌드와의 괴리가 있어서 그런지 제가 이 전공을 끝까지 잡고 있을 수 있을까 고민이 많이 됩니다. 일단 취업을 하고 대학원을 가는 선택지도 있습니다만, 그러면 제가 원하는 직렬을 가기가 힘들어지지 않을까 고민이 깊습니다.

일단 졸업학점을 다 채워놔서, 마지막 학기는 사기업 인턴을 지원해보고자 합니다. 어떻게든 현업에서 쓰는 방법론과 의사결정 과정을 알고 싶은데 답답함을 해소할 방법이 될까요?

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댓글 3개

2024.03.24

그냥 데이터사이언스 대학원을 가는게 좋지않을까요

대댓글 1개

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2024.04.14

오해하시는 부분이 있는데 ML/DL은 예측에서 큰 강점을 가지지만 전혀 해석을 할 수가 없습니다. 통계학이 강점을 지니는 부분은 예측이 아니라 해석/설명입니다. 데이터에 대한 통계적 추론으로 유의미한 해석을 하는 것이 목표이지요. 그래서 현재 트렌드가 ML/DL에 있다고 해서 해석에 한계가 있기 때문에 통계학은 언제나 수요가 있습니다. 오히려 n수가 적은 임상분야나 심층데이터에 대해서는 어떤 방법이든 정확한 예측이 힘들기 때문에 해석에 이점을 가지는 통계학이 우세한 것입니다.

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