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18/06/11 22:51
연구실마다 원하는게 다르긴 하겠지만 석사 지원이시면 본인이 수학을 잘 못해도 같이 일하는 박사의 끈기와 본인의 프로그래밍 실력으로 1인분 할 수 있습니다. 리서치 어시스턴트 같은 느낌으로 일하시면 되겠네요. 연구실은 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-mqaCYNaHk0C6MF3k0M7b0cz25tpragOPrlD5UzMCvc/edit?ouid=102170213430863226512&usp=sheets_home&ths=true 여기 기준으로 연구실에서 최근에 어떤 학회에 논문 내시는지 보시면 대략 도움이 되실 듯? ... 나머지는 뭐 교수님에 대한 정보를 잘 수집해보시는게 좋을거 같네요.
18/06/11 23:05
1. 석사만 하고 나오실 거면 교수님의 품성이구요.
2. 박사를 하실 거면 교수님의 품성과 연구실 아웃풋요. 김대원 교수님은 제가 존경하는 분이십니다. 그 분 덕분에 연구가 하고 싶다고 김대원 교수님께서 그리하셨듯 카이스트 대학원에 갔습죠. (그리고 연구는 내 길이 아니구나를 깨닫고 석사만 하고 도망칩니다)
18/06/12 00:15
학부 졸업한지가 꽤 되어 ... 이제는 잘 모르겠네요...
근데 적어주신 두 연구분야가 수학 못 하는건 크게 문제가 되는 연구 분야입니다. 물론 어찌저찌 졸업을 목표로 하는 석사수준이면 할 수는 있겠습니다만...
18/06/12 00:49
지나가다 다른 질문인데, 알고리즘을 잘한다는 건 구현된 알고리즘들의 원리들을 잘 알고 있어 여기저기 적용/응용 가능하다는 의미인가요 아니면 새로운 알고리즘을 만들어 내는 등의 재능이 있다는 건가요?
18/06/12 03:12
(수정됨) 거시적으로 두 가지가 크게 다르지 않다고 생각합니다. 어차피 완전히 새로운 패러다임의 알고리즘이란건 요즘 세상엔 발견하기 점점 더 어렵고, 기존 알고리즘을 줄줄이 꿰고 있어야 조합해서 문제를 풀거나 혹은 새로운 아이디어를 얻어서 알고리즘을 개선하거나 하기 때문에, 보통은 기존에 존재하는 알고리즘 응용/적용 잘하는 사람이 새로운 문제도 잘 풉니다.
18/06/12 06:16
컴공 전공생으로써 답변드리자면....
말씀하신 두 가지 합쳐야 알고리즘이라는 학문의 절반쯤 정도라고 생각합니다. “컴공과 학생이면 프로그래밍 잘 해?” 정도?? 제가 생각하는 알고리즘의 코어는 어떤 문제를 수학적으로 접근하는 방법에 대한 학문입니다. 특정 문제의 난이도에 대해 수학적으로 증명하는 게 메인이죠... 난이도에 대한 수학적 증명은 결과적으로 해결하는 방법을 제시하게 되죠.. (이 때 “해결하는 방법” 이 덧글에서 말씀하시는 알고리즘이 되겠네요)
18/06/12 01:08
데이터 사이언스를 하시는 분이면 대학원 내내 짬짬이 수학 공부는 하셔야 합니다. 대학원 다니시면서 학부 수학과 수업 청강하셔도 도움 될거에요.
18/06/12 19:40
데이터 사이언스면 기반 기술(알고리즘) 연구하는 쪽이 있고, 기존에 있던거 잘 활용해서 분석하거나 애플리케이션 만드는 쪽이 있을 것 같은데 연구실이 어느쪽을 추구하냐도 관계가 있을 것 같습니다. 응용하는 쪽은 수학을 잘 몰라도 따라갈 수 있는데, 알고리즘 개발 쪽은 수학이나 프로그래밍 적인 지식과 경험이 좀 필요해서 취향에 안맞으실 수도 있고 단기간에 적응하기 좀 어려울 수 있을 것 같습니다.
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