일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
- 하이퍼 파라미터
- pandas
- 주가데이터
- 사이킷런
- 데이터사이언티스트
- 파이썬
- AutoML
- 데이터분석
- 파라미터 튜닝
- 퀀트 투자 책
- 퀀트
- 커리어전환
- 베이지안 최적화
- 판다스
- 주식데이터
- 경력 기술서
- 주요 파라미터
- sklearn
- 코딩테스트
- 데이터 사이언스
- 데이터사이언스
- 자기소개서
- 머신러닝
- 이력서 첨삭
- 랜덤포레스트
- 대학원
- 경력기술서 첨삭
- 하이퍼 파라미터 튜닝
- 데이터사이언스학과
- 데이터 사이언티스트
- Today
- Total
GIL's LAB
대학원 입학 자기소개서 작성시 고려할 사항 본문
이번 포스팅에서는 대학원 입학 자기소개서 작성시에 많은 분들이 놓치는 사항에 대해 간단히 알아보겠습니다.
여기서는 이공계 일반 대학원에 석사 과정으로 지원하고자 하는 분에게 한정했으며, 문과 혹은 박사 과정에게는 유효하지 않을 수 있습니다.
대학원은 뭘 하는 곳인가?
대학원은 연구를 하는 곳입니다.
간혹 무엇을 더 배우기 위해 대학원에 가겠다라는 분들이 있는데, 대학원에서는 특별한 무언가를 가르쳐주지 않습니다.
학부 과정에서는 여러 수업을 듣고 좋은 학점을 받는 것이 지상 목표였겠지만, 석사 과정부터는 수업을 들어서 무엇을 배운다기보다 자신의 연구에 필요한 것을 스스로 찾아서 공부하는게 중요합니다.
물론 대학원도 수업이 개설되지만 학부때에 비해 크게 신경쓰지 않습니다.
따라서 무엇을 더 배우기 위해 진학한다라기보다 무엇을 더 공부하기 위해 혹은 더 연구하기 위해 진학한다가 적절한 표현입니다.
교수가 석사 과정에게 바라는 것
조금 세게 이야기하면 석사 과정은 교수님한테 이렇게 보입니다.
학부 과정은 매달려있는 아기 오랑우탄 정도로 보일거고요.
아무튼 중요한 것은 교수는 석사과정에게 대단한 것을 바라지 않는다는 것입니다.
더군다나 이제 학부를 갓 마친 학생에게는 더더욱 그렇겠죠.
그래서 구체적인 연구 계획을 써오는 것은 기대하지 않고, 내가 트레이닝시키면 전공 분야에서 사람 역할(...)은 하겠다 정도만 보이면 충분합니다.
그래서 교수가 대학원 입학 서류를 볼 때 보는 주요 스펙은 순서대로 다음과 같을 수 밖에 없습니다.
1. 학교
2. 학점
3. 주요 이수 과목 및 학점
4. 연구 경험 (있다면 1 ~ 3을 뒤집을 수 있지만, 없는게 보통)
5. 전공 프로젝트 경험
6. 영어
....
등외: 자격증, 한국사, 대외활동 등
학교와 학점은 이 친구가 전공에 대해 얼마나 알고 있는지를 알려주는 좋은 지표라서 변하지 않는 1, 2 등일 것입니다.
또 영어는 상대적으로 낮은 순위를 줬는데, 영어는 논문을 읽고 작성할 수준만 되면 충분합니다.
엄청난 영어 실력이 필요할 것 같지만, 논문에서 쓰는 영어는 많이 보다보면 익숙해집니다.
사실 저도 회화는 많이 약한데 영어로 논문은 쓸 수 있는 괴상한 영어실력을 갖고 있습니다.
학회에서 영어로 논문을 소개할 순 있지만, 제 취미에 대해서는 설명하기 어려운 그런 실력이요...
그래서 자기 소개서를 어떤 논조로 써야 하는가?
한 마디로, 저는 OO 분야의 전문가가 되고 싶어, OO를 더 공부/연구하고 싶다는 것을 어필할 수 있도록 작성해야 합니다.
회사에 입사 서류를 쓰는 것처럼, 어떤 리더 경험이 있고 어떤 프로젝트 경험이 있고 이런 것보다, 이런 것에 관심이 있어 공부해왔고 이런게 훨씬 더 효과적이다라고 할 수 있겠습니다.
대학원 입학 서류 작성 문의는 아래 링크로!
'데이터사이언스 > 커리어' 카테고리의 다른 글
데이터 분석/사이언스 분야 프로젝트 기술서 작성 방법 (0) | 2024.03.12 |
---|---|
데이터사이언티스트 취업을 위한 지원서 준비 방법 (1) | 2023.09.21 |
[데이터 코딩테스트 대비 #2] 교통사고 통계 (0) | 2022.12.28 |
[데이터 코딩테스트 대비 #1] 미세먼지 농도 (0) | 2022.12.28 |
데이터 분석가와 사이언티스트를 위한 코딩테스트/사전과제 (4) | 2022.12.27 |