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안녕하세요 현 박사학위 2년차 찐따입니다.
저는 전직장에서 대학원진학했다가 노예가된 바보입니다.
먼저 LG 1차협력업체 인가요?
그럼 직장에서 협력대학원이 있는지 먼저 알아보시는걸 추천드립니다. 있는경우 회사에 신청하여 대학원 진학이 매우 쉬운편이며, 간단한 협의와 만남 서류제출 면접으로 쉽게 들어갈수 있습니다. 가장 좋은건 저와같은 노예가아닌 진짜 수업만듣는 학생이 될수 있다는거...
대학원 진학준비시면, 어떻한걸 준비하셨는지 모르겠지만 성대나 한양대 같은경우 컨택만 잘하신다면 진학가능성이 생각보다 높습니다.(일단 많이 뽑음)
다만 서울대 카이스트 포항공대 3곳은 추천서 있어도 힘들고 연대 고대등을 노리신다면 현직장보다 좋은 방법이 있긴합니다.
(연고대를 보실경우)
연구원 취칙을 추천드립니다. 물론 쉽지 않고요 교수님들의 도움으로 들어가거나 대학생 혹은 막 졸업하는 학생들을 대상으로하는 자체 교육및 계약직 프로그램으로 먼저들어가시는걸 추천드립니다.
이경우 지원서와 면접도 있으며 교육의 경우도 60명 내외로 뽑으니 잘보고 지원하셔야 합니다.
그렇게 들어가신다면? 네! 수많은 박사님들이 당신을 반겨주시며, 노예로 부려먹어 주실거에요. 대학원은 연구원장추천서 받으면 한국에서 서울대 카이스트 포항공대 빼고는 대부분 프리패스입니다. 학점도 갠춘하시니 더욱 좋구요.
스타트업 석박출신 추천서는... 별힘이 없어 패스
근데 대학원 왜가시려구? ㅎ
저는 전직장에서 대학원진학했다가 노예가된 바보입니다.
먼저 LG 1차협력업체 인가요?
그럼 직장에서 협력대학원이 있는지 먼저 알아보시는걸 추천드립니다. 있는경우 회사에 신청하여 대학원 진학이 매우 쉬운편이며, 간단한 협의와 만남 서류제출 면접으로 쉽게 들어갈수 있습니다. 가장 좋은건 저와같은 노예가아닌 진짜 수업만듣는 학생이 될수 있다는거...
대학원 진학준비시면, 어떻한걸 준비하셨는지 모르겠지만 성대나 한양대 같은경우 컨택만 잘하신다면 진학가능성이 생각보다 높습니다.(일단 많이 뽑음)
다만 서울대 카이스트 포항공대 3곳은 추천서 있어도 힘들고 연대 고대등을 노리신다면 현직장보다 좋은 방법이 있긴합니다.
(연고대를 보실경우)
연구원 취칙을 추천드립니다. 물론 쉽지 않고요 교수님들의 도움으로 들어가거나 대학생 혹은 막 졸업하는 학생들을 대상으로하는 자체 교육및 계약직 프로그램으로 먼저들어가시는걸 추천드립니다.
이경우 지원서와 면접도 있으며 교육의 경우도 60명 내외로 뽑으니 잘보고 지원하셔야 합니다.
그렇게 들어가신다면? 네! 수많은 박사님들이 당신을 반겨주시며, 노예로 부려먹어 주실거에요. 대학원은 연구원장추천서 받으면 한국에서 서울대 카이스트 포항공대 빼고는 대부분 프리패스입니다. 학점도 갠춘하시니 더욱 좋구요.
스타트업 석박출신 추천서는... 별힘이 없어 패스
근데 대학원 왜가시려구? ㅎ
고민이 많으신 시기네요.
저도 지방대 나오고 뒤늦게 과기원으로 들어가 석박 졸업하고 현재 S사 연구원으로 재직중입니다.
일단 여쭤보고 싶은건, 왜 석박을 하고 싶으냐 입니다. 이미 취직이 확보된 상태에서 학위를 더 하고 싶은 이유가 있을까요?
정말 연구를 하고 싶으신게 맞으실까요?
뚜렷한 목표가 없다면 추천드리지 않습니다. 면접시 분명 구체적으로 물으실꺼에요.
통합과정시 최소 5년, 길면 7-8년까지도 바라봐야하는 과정이기도 하고.. 졸업후 나와보면 또 기업들이 선호하는 분야가 변경되어 있을수도 있습니다. 지금이야 나라의 연구자금이나 기업들 관심이 빅데이터이고 ai가 맞지만..5년뒤는 또 모르거든요.. 그런걸 감안하고 시작해도 괜찮은가.. 한번 질문 해보면 좋을거 같아요.
그리고 학부 학벌 봅니다.. 그치만 본인이 어필이 가능한 CV가 있다면 인맥을 통해 원하능 랩실에 사전컨택 꼭 하시길 바랍니다. 원하는 교수님으로 부터 사전에 긍정적인 싸인을 얻고 지원하면 합격은 당연하니깐요.. 경영학을 전공하셨는데요.. 면접 준비는 충분히 하셨을까요? 대학원도 물론 수업을 하지만 기본적인 소양은 이미 있다는 가정하에 시작합니다. 죽, 전자공학과이나 컴공 베이스인 학생을 선호 합니다. 들어와서 노력으로 커버할수 있겠지만.. 4년 내내 학부에서 그것만 배운 학생들과는 출발부터 차이가 나게 됩니다.. 학업방향에 대한 명확한 계획을 제시하거나 관련 공모전 입상은 있어야 실력증명이 될거 같네요. 뭔가 특별한 이력이 있어야 어필이 됩니다.
만약 이부분이 본인의 약점이라면 경영학 지식을 어떻게 빅데이터나 AI에 적용하여 이러이러한 연구성과를 얻겠다 라는 연구계획서를 CV에 쓰신다면 교수님들이 조금은 관심 가지실 거에요. 혹은 갓 연구를 시작하시는 열정있으신 신입 교수님 연구실쪽을 컨택하는것도 좋은 방법입니다. 지금은 학생에 대한 편견이 없으시고 열정이 있으셔서 괴수가 되기전이랄까요??. ㅎ
참고로 대학원은 일하시면서 파트타임으로 하시면 졸업장만 얻거나..그것도 못하면 그냥 수료입니다.. 풀타임으로 연구해서 그 분야의 좋은 논문을 많이 쓰겠다는 생각으로 임해야 합니다. 메이저 논문없이 졸업장 가진 국내박사는 경쟁력이 없어요. 그전 박사학위 가진 백수가 될뿐 입니다. 국내 박사 졸업자 수 추이 통계를 한번 찾아보시길 추천합니다. 그 분들이 졸업시 글쓴이분의 취업 경쟁자 입니다. 많이들 착각하시는..박사 학위는 취업문이 더 좁습니다. 연구분야와 현업과 적합도가 매우 중요합니다. 그래서 취업이 더 어려워요. 만약 졸업시 갑자기 바이오 산업이 흥한데 빅데이터 인력은 넘쳐나면 어떻게 될까요?.. 이런것도 사전에 모두 조사하고 시작해야 합니다...
글로 쓰다보니 잘 전달이 된지 모르겠는데요.. 모쪼록 잘 준비해서 좋은 결과 얻길 바랍니다.
저도 지방대 나오고 뒤늦게 과기원으로 들어가 석박 졸업하고 현재 S사 연구원으로 재직중입니다.
일단 여쭤보고 싶은건, 왜 석박을 하고 싶으냐 입니다. 이미 취직이 확보된 상태에서 학위를 더 하고 싶은 이유가 있을까요?
정말 연구를 하고 싶으신게 맞으실까요?
뚜렷한 목표가 없다면 추천드리지 않습니다. 면접시 분명 구체적으로 물으실꺼에요.
통합과정시 최소 5년, 길면 7-8년까지도 바라봐야하는 과정이기도 하고.. 졸업후 나와보면 또 기업들이 선호하는 분야가 변경되어 있을수도 있습니다. 지금이야 나라의 연구자금이나 기업들 관심이 빅데이터이고 ai가 맞지만..5년뒤는 또 모르거든요.. 그런걸 감안하고 시작해도 괜찮은가.. 한번 질문 해보면 좋을거 같아요.
그리고 학부 학벌 봅니다.. 그치만 본인이 어필이 가능한 CV가 있다면 인맥을 통해 원하능 랩실에 사전컨택 꼭 하시길 바랍니다. 원하는 교수님으로 부터 사전에 긍정적인 싸인을 얻고 지원하면 합격은 당연하니깐요.. 경영학을 전공하셨는데요.. 면접 준비는 충분히 하셨을까요? 대학원도 물론 수업을 하지만 기본적인 소양은 이미 있다는 가정하에 시작합니다. 죽, 전자공학과이나 컴공 베이스인 학생을 선호 합니다. 들어와서 노력으로 커버할수 있겠지만.. 4년 내내 학부에서 그것만 배운 학생들과는 출발부터 차이가 나게 됩니다.. 학업방향에 대한 명확한 계획을 제시하거나 관련 공모전 입상은 있어야 실력증명이 될거 같네요. 뭔가 특별한 이력이 있어야 어필이 됩니다.
만약 이부분이 본인의 약점이라면 경영학 지식을 어떻게 빅데이터나 AI에 적용하여 이러이러한 연구성과를 얻겠다 라는 연구계획서를 CV에 쓰신다면 교수님들이 조금은 관심 가지실 거에요. 혹은 갓 연구를 시작하시는 열정있으신 신입 교수님 연구실쪽을 컨택하는것도 좋은 방법입니다. 지금은 학생에 대한 편견이 없으시고 열정이 있으셔서 괴수가 되기전이랄까요??. ㅎ
참고로 대학원은 일하시면서 파트타임으로 하시면 졸업장만 얻거나..그것도 못하면 그냥 수료입니다.. 풀타임으로 연구해서 그 분야의 좋은 논문을 많이 쓰겠다는 생각으로 임해야 합니다. 메이저 논문없이 졸업장 가진 국내박사는 경쟁력이 없어요. 그전 박사학위 가진 백수가 될뿐 입니다. 국내 박사 졸업자 수 추이 통계를 한번 찾아보시길 추천합니다. 그 분들이 졸업시 글쓴이분의 취업 경쟁자 입니다. 많이들 착각하시는..박사 학위는 취업문이 더 좁습니다. 연구분야와 현업과 적합도가 매우 중요합니다. 그래서 취업이 더 어려워요. 만약 졸업시 갑자기 바이오 산업이 흥한데 빅데이터 인력은 넘쳐나면 어떻게 될까요?.. 이런것도 사전에 모두 조사하고 시작해야 합니다...
글로 쓰다보니 잘 전달이 된지 모르겠는데요.. 모쪼록 잘 준비해서 좋은 결과 얻길 바랍니다.
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