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- 그.. 설령 맞는말이어도 그런식으로 말하면 욕먹을텐데요..
좀 세상을 순수하게 보면서 삽시다. 꼬아보지말고요.
애들이 징징거릴수도 있죠 열심히 하는 학생들도 있을거고요.
박사하는게 뭐 대단한거 하는줄 아네
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- 솔직히 너무 맞는 말임 ㅋㅋㅋ
박사하는게 뭐 대단한거 하는줄 아네
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- KY는 이미 서로 간격이 너무 많이 벌어졌네... 노벨상도 그렇고
2023, 2024 세계대학 순위 (4곳의 평가순위 합산)
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- 의대가 없는곳이 불리한건 어쩔수 없죠.
이유를 갖다 붙일 필요는 없다고 봅니다.
대학순위가 저렇게 나온건 결과인데
그것이 본인 마음에 안든다고
이래서저렇고 저래서저렇고
거리는건 옳은 태도가 아님
2023, 2024 세계대학 순위 (4곳의 평가순위 합산)
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- 대학랭킹은 각 학교 본부들의 로비실력에 지대한 영향을 받는 지표입니다.
저런 랭킹 백날 들이대도 연대-성대가 PK보다 좋은 학교고 세종대-영남대가 지스트-디지스트보다 좋은 학교라고 생각하는 사람 없잖아요?
세계대학랭킹이 이름 첨듣는 외국대학들 순위 궁금할때나 찾아보는거지 SPK가 어쩌고 YKSSH가 어쩌고 훤히 꿰고있는 우리가 저걸 참고할 이유가 있나요? 저거 평가한 외국 할배들이 연세대랑 카이스트 중 어디가 더 좋은 학교인지에 대해 한국 대학원생들보다 더 잘 알 이유가 있나요?
우리는 저기 나열된 학교들의 수준을 이미 너무 잘 알고 있습니다.
그렇기에 이 순위는 국내대학들의 실력을 나타내는 게 아니라 대학랭킹들의 부질없음을 나타내는 지표라고 보는 게 맞습니다.
2023, 2024 세계대학 순위 (4곳의 평가순위 합산)
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- PK는 이공계 대학이라 종합대학이 아닌점에서 오는 순위하락은 누구나 이해할 것입니다. 의대가 갖는 이점도 대부분 알고 있을 것이구요.
서연고 서성한 중경외시 이런건 예전부터 이어져오는 한국인들의 순서인건데, 그런 인식상의 순위보다는 실제 대학들의 논문실적 등에 기반한 순위를 생각해볼 필요가 있습니다.
관습적인 순위와 실제 대학경쟁력은 차이가 있기 마련입니다.
위의 대학랭킹을 맹신하지는 않지만, 20위안에 서강대, 디지스트, 지스트가 없다는 점에서 충분히 신뢰성이 있다고 생각을 합니다.
왜냐고요? 서디지 세 대학은 한국인의 관습적인 랭킹은 10위 안에 무조건 들지만 실제 논문실적 등의 논문경쟁력은 그보다 훨~~씬 아래거든요.
네이처인덱스와 레이든랭킹을 보면 적나라하게 드러납니다.
위의 대학랭킹들도 그런 실제경쟁력을 많이 반영하고 있구요.
본인들이 생각하는 관습상의 순위가 맞다고 맹신하지 말고, 실제 대학경쟁력이 어떤지에 대해서도 눈뜨길 바랍니다.
제가 생각했을때 한국에서 대학원 경쟁력으로는 SKP와 연고성한유 까지가 탑8이고 (8개대학 적은 순서는 꼭 랭킹순이라기보단 생각나는대로 적은것입니다.) 나머지 대학은 확실한 격차가 있습니다. 물론 저 8개대학 내에도 격차가 크지만요. 다른 대학에도 S급에 해당하는 교수님들 당연히 있지만 그 수가 압도적으로 적다는겁니다.
반박을 하려거든 뇌피셜말고 제대로된 근거를 가져오기 바랍니다. 제 근거는 네이처인덱스와 레이든랭킹입니다.
2023, 2024 세계대학 순위 (4곳의 평가순위 합산)
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- 전적으로 동감하는데 다만 딱 한가지 아주 중요하게 지적하고 싶은건 논문 척척 잘쓰는 사람도 빡치는건 매한가지입니다. 다만 징징거거리느라 날리게 되는 시간과 기회비용이 아까울 뿐이죠. 혹여나 이 논리가 연구계에 돈을 더 안넣어도 된다라는 채용되길 바랍니다.
연구 힘들다 월급이 어쩌고 징징징
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- 고대다니다 반수해서 포스텍 들어가 졸업했는데 제 인생에서 가장 잘한 선택입니다.두학교 학부 모두 다녀본 경험상 비교급의 학교가 아님
포스텍 v 고컴
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- 그러게 열심히좀 하시지.. 초중고 열심히 살아서 대학 잘 갔으면 끝날 문제를
석사후 취업 너무 힘듭니다.
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- 벽하고 이야기해도 이것보다는 낫겠다
석사후 취업 너무 힘듭니다.
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인공지능 대학원 진학 시 여기에 추가적으로 공부하면 좋은 부분이 있을까요?
2022.06.08
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지금까지 공부해온 것은
1. 선형대수학
2. 통계학
3. 머신러닝
4. 딥러닝
5. 미분적분학
6. 프로그래밍(PL- 파이썬, C, Java 자료구조/알고리즘)
선대, 통계, 미적분은 원서 2~3회 이상 정독해서 어느 정도 실력이 됬다고 생각하고
머신러닝과 딥러닝은 계속 관련 프로젝트와 논문을 구현하면서 실력을 쌓아나가고 있습니다.
위에 쓴 것 외에 더 공부해야 할 것이 있을까요?
1. 선형대수학
2. 통계학
3. 머신러닝
4. 딥러닝
5. 미분적분학
6. 프로그래밍(PL- 파이썬, C, Java 자료구조/알고리즘)
선대, 통계, 미적분은 원서 2~3회 이상 정독해서 어느 정도 실력이 됬다고 생각하고
머신러닝과 딥러닝은 계속 관련 프로젝트와 논문을 구현하면서 실력을 쌓아나가고 있습니다.
위에 쓴 것 외에 더 공부해야 할 것이 있을까요?
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