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- 유독 김박사넷이 spk 선호가 심한듯. spk vs 타대 관련글 올라오면 그냥 무조건 spk 가라함. 전체적으로 학벌이 낮아서 학벌 선망이 있는건지 아님 그냥 어린 대학생들이 많아서 그런지 몰라도 무조건 spk다 라는건 진짜 문제가 좀 있음
이제 슬슬 spk거릴 시기 지나지 않았나..
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- 오늘 실험 대차게 망하고 오는 길입니다... 진짜 멘탈 나가서 미칠 것 같네요ㅠㅠ 믿고 맡겨주신 교수님께 너무 죄송스럽고 주변인들이 제게 실망하지 않을지 불안해 죽을 것 같습니다...... 또 망한 실험으로 지출될 연구비는 어떻게 해야할지... 아......
대학원은 정말 우울에 매몰되기 쉬운 환경인 것 같습니다
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- 학부 학벌은 평생 따라다닙니다 대학원을 학벌이라고 하진않죠 학력이지
박사까지 하고나면 학사학위는 전혀 상관 없나요?
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- 박사급은 사실상 대학원이 학벌입니다. 학부 학벌 아무도 안 물어봄
박사까지 하고나면 학사학위는 전혀 상관 없나요?
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- 자기가 연구하고싶어서 대학원 간거 아닌가? 연구가 적성 안맞는다고 느끼면 그만두고 취업하면 되는데 취업해서 하기싫은일하면서 돈버는 학부졸업들은 호구인가? 연구를 하는데 왜 성과가 안나오지? 평소에 게임하다가 미팅직전에 벼락치기로 밤새고 열심히 한다고 착각하는건가? 게임을 접으면되잖아?
대학원은 정말 우울에 매몰되기 쉬운 환경인 것 같습니다
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- 평생 따라 다니고 학부 말 못하는 사람이랑 엮이지 마셈
학부가 창피했으면 편입을 하건 수능을 치건 했어야지
실적 안좋고 애매한 애들이 꼭 세탁한 학벌 말하고 다님
박사까지 하고나면 학사학위는 전혀 상관 없나요?
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- 의대 가신 것은 당연히 대단한 것입니다. 근데 다른 업종을 비하하는 것은 다른 문제가 아닐까요? 생각은 그것으로 끝내시는 것이 향후 글쓴이 님의 앞길에 아무 일 없으실 거 같습니다.
대학원 때려치고 의대 간 사람으로서 묻고 싶음
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- 박사 졸업하면 학부는 의미없음… 그런거 신경쓰는 사람들이 이성한거죠 ㅋㅋㅋ 박사 졸업이면 실적으로 증명해야죠.
박사까지 하고나면 학사학위는 전혀 상관 없나요?
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- 박사 하는 사람 혹은 한 사람 중에 학부 학벌이 중요하다 한다면, 그저 실패한 것.
꼭 학부 학벌 좋은데 막상 대학원오니까 국영수사과 달달 외워너 하는거랑 너무 다르고 뒤쳐져서 그렇게 얘기함.
탑스쿨 대학원 때 잘하면, 학부 학벌은 거의 따지질 않음.
박사까지 하고나면 학사학위는 전혀 상관 없나요?
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- 온/오프로 보는 것은 실패하기 매우 좋은 마음가짐임.
확률로 생각을 하길 추천함.
질문 : 님 선배중에 다라고 하면, 100프로 정출연 취업함?
추측 : 분명 그렇지 않을 것임.(취업보장되는 서성한도 학과성적으로 취업하려면, 학점이 좋아야 가능한 현실을 고려하면, 정출연 정규직이라면, 매우 경쟁이 치열할 것임)
유명 학교라고 보장되는 것은 없고, 유리함을 가지는 것임.(확률이 조금 더 높다 정도) 얼마전에 S대 2.3과 건국대 4.5 중 어느쪽 회사에서 뽑을지에서 50:50 나왔다는 것 어디서 봤는데, 대략 그런 개념으로 보면 유리함. 대학입학으로 끝나는 것이 아니고, 꾸준히 열심히 해서 쌓아간다면 유리함이 있는 것임.
그리고, 남의 노력을 존중하면 좋을 것 같음. 선배가 안유명학교에서 정출연 정규직으로 갔다면, 엄청난 노력을 했을 가능성이 매우 높음. 학교만 같다고 다 같이 될 것이다가 아니라, 이후의 노력을 보고, 참고하여 가능성을 높여가야 할 것임.
근데 솔직히 학교가 어쩌니 근무가 어쩌니 다 의미없음
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- 궁금한게 있는데 도대체 이런건 어디학교 어디과정임?? 논문지도비를 회당 내는건 어디 화성에 있는 대학원인가?
박사 논문 심사 2학기 밀리면서
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- 3년하셨으면 논문 쓰고 나갈 만 하지 않나요?...
교수도 투자한 비용을 회수는 해야죠..
졸업생인데 학교에 매일 나가고 있는 학생입니다
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- 생각보다 다들 B라고 하셔서 놀랍네요. 제가 CS/AI분야이긴 하지만 실 작업량은 A가 훨씬 많거든요. (10배이상 많은 것 같네요) 통상 컨퍼런스페이퍼가 짧아서 그런 것도 있는 것 같습니다. 최소 공동저자는 될 줄 알았는데..
둘 중 1저자는 누가하나요 보통?
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어디가 더 나은 선택일까요?
2020.10.05
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VS
대학급은 첫번째 오각형이 한 단계 위입니다. 첫 오각형은 한줄평이 굉장히 많고 한 70%가 안 좋은 얘기, 20%가 좋은 얘기, 10%는 뭔지 모르겠음 입니다. 두 번째 오각형은 한줄평이 적고 다 정말 짧습니다.
김박사넷의 새로운 거인, 인공지능 김GPT가 추천하는 게시물로 더 멀리 바라보세요.
김GPT
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