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가장 핫한 댓글은?
- 글쓴이 성향은 창업입니다. 연구에 관심이 없어요. 그런데 박사를 스펙을 위해 한다는건 어불성설입니다.
반대로 연구만 쭉 한 박사들 주제에 창업이 쉬울 줄 알고 스타트업 뛰어들었다 망하는 경우도 많죠.
본인의 적성을 한번 고려해보세요.
미국 Ph.D 풀펀딩 유학을 도전해보고 싶은데 지사대 학부생입니다.
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- 남자가 ㅄ인건 확실한데, 높은 확률로 모쏠이 들이댈 정도면 여자가 여지를 주는 경우도 꽤 있음.
모쏠은 아무나 안(정확힌 못)건드림. 자기에게 여지를 주는 애한테 혼자 착각 빠져서 들이대는거지 눈치도 없거든 보통.
여자는 난 그냥 사회 생활 한거다/몰랐다 무새 하는 경우가 많은데, 솔직히 그거 모를수가 없음. 본인이 은근히 빨아먹을게 있어서 살짝 밀당 좀 한 것도 있을꺼임.
그래서 난 여미새나 그거 받아주다가 나중에 연구실 분위기 박살내는 여자애나 다 곱게 안봄..
연구실 여미새는 본인이 티가 안 난다고 생각하는 걸까
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- 부럽다
우리 교수는 내가 가르쳐주고, 다음 미팅 때 백지화 되있어서 또 설명해주고 반복임, 피드백도 오! 너무 좋네! 끝. 연구적인 피드백 전혀 없음.
연구하는게 아니라 그냥 혼자 학교에서 자습하는 것 같음
교수님께 개기지 말아야겠다고 느낀 순간
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- 건설한 토론과 정당한 의문과 비판적인 자세는 연구자에게 좋으나 너무 교수를 무시하진 말아주세요
교수님께 개기지 말아야겠다고 느낀 순간
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- 한국 문제 심각한것도 맞지만 니가 뭐 깨닫은거마냥 꼴갑떠는것 보기 역겨운 것도 사실임.
요즘 한국 사회돌아가는거 보면 유럽이 왜 망했는지 알거같음
11
- 근데 원래 토론은 그렇게 하는거에요. 꼭 개긴다고 표현하는 건 우리나라 안좋은 문화이고, 본인의견을 모두말하고 또 받고 하면서 서로 성장하는것. 그나저나 건설적인 좋은 대화를 받을수 있는 자세가 두분에게 되있는것 같아 보기좋네요. 자기의견이랑 다르면 얼굴바로 어두워지면서 대화가 아예 안되고 심지어 자기의견 맞는거 보여주고 싶어서 학생 연구나 실험 안되기를 바라는 마인드를 가진 교수들도 있어요. 전형적인 소인배 열등감 우물안 개구리로 자란 교수들이요.
교수님께 개기지 말아야겠다고 느낀 순간
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- 밑에서 3번째 줄이 핵심.
여기 김학사넷에 올라오는 대부분 저격글 똥끌은 쓰는놈이 폐급일 확률이 매우 높다
직장에서 도망친놈 받아주면 안되는 이유
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- 자 그림, ref 등등 자잘한거 빼고 학위 논문에 순수 글만 있는 페이지 약 50~70장, 쉽게 70장으로 가정합시다.
글쓴이 7페이지 쓰는데 12시간. 70장쓰는데 120시간.
4~5년간 밤낮 지세우가며 얻었던 지식과 도출했던 결과들을 고작 120시간에 다 적는다니, 굉장히 효율적이고 빠른 작업 아닐까요?
박사논문 연구사 7p 쓰는데 12시간 이거 맞나유
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- 잡 티오도 가장 많고 학과 교수 숫자도 보면 확실히 재료 화학 화공이 많은 편
결정적으로 재료공학 박사 받고 굶어죽는사람 본적이 없음
한국에 유독 재료공학 하는 사람이 많은듯?
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- 그렇다고 일반화는 무식한 발상. 정말 회사 갔다가 대학원가서 열심히 연구하고 교수된 사람도 많음. 미국도 회사를 다녀온 박사과정 학생을 오히려 환영함. 본인의 경험만으로 이렇게 일반화해서 글쓰는 사람은 그렇게 더 나은 사람도 아닌듯. 사람 마음이 되게 작아보임 경험과 시각도.
직장에서 도망친놈 받아주면 안되는 이유
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- 정치적인 이유같은 소리하네 소부장, 뿌리기술 이전부터 소재공학은 항상 강세였음. 이게 화공, 공정 등을 아예 포괄하다보니 너무 큰 테마가 되어버리면서 제조업에 필요한 기술이 접목되어버림
이러한 이유때문에 재료공학박사는 많아도 좆도 모르는 물박사 또한 넘쳐나는 분야임
한국에 유독 재료공학 하는 사람이 많은듯?
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- 피규어나 잘 그리세요
연구실에 피규어 가져가도 되나요?
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- 학교 레벨에따라 다릅니다
상위권학교고 교수목표로하는 애들이 많이 올거같으면 실적어필이구요
그 외에는 돈+교수인성+취업알선 이게 90%입니다
그런데 임용 초반이시니까 소위 교수를목표로하는 양질의 학생이 들어올거라는 기대는 하지 마시구요...
10년은 존버하세요
-현 학부생-
학생들이 랩을 선택하는 기준 (머신 러닝 분야)
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순수학문분야vs기술응용분야
2020.08.05
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논문실적이 서로 비슷할 경우에
취업할때 어떤 쪽이 유리할까요?
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
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