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지구땜에 한지하려고하고 막전위 근수축이 사문도표라길래
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어차피 할거면 그냥 좀 하면되지 자꾸 핑계 붙이고, 그건 이래서 어떻고 저건 저래서...
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백분위 97뜰만할까요???
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아직 표본이 부족해서 그런가?
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현역이고 재수할건데 화1 3뜸 생1 공부 하나도 안해봄 선택과목도 안했었음 그래서...
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어 그래그래 05 형이야 반가워
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물지는 2년 꼬라박아도 수능은 항상 2등급이 최대였어요.
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아닌가,
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도와주세오ㅠㅠ
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어떻게하면 설대합격 의대합격합니까?
밀도 있되 많은 양의 시간 투자가 필요하죠
아님 압도적인 재능이 있든가
공부 하기 싫을때는 어떻게 하시나요
빡 집중 하는 방법 궁금해요
전 학교 공부는 항상 하기 싫어하는데 그냥 해야 될 양 정해놓고 냅다 머리 박고 합니다
집중하는 방법따윈 없습니다
그냥 하는 거예요..
저도 재밌는 공부 하기 싫은 공부가 있는데 후자의 경우는 머리 박고 하는 수밖에 없습니다
“하기싫어도 그냥해야하는정신”
서강대 -> 연세대 응용통계 일반편입 가치있다고 보시나요? 편입 성공하면 시간 손실은 없어요
통계 쪽 대학원 가고싶은데 편입 안하게 되면 서강대 내에서 수학과 복전할거같아요 지금은 그냥 인문계열임
우린 경제학자가 통계학을쓰는거라
“계량경제”라고함 ㅋㅋ
그냥 이거 통계학이라보면됨
제가 방금 찾아봤는데 통계나 데이터사이언스 쪽으로 진학하고 싶으면 통계과로 편입하는 게 맞는 것 같습니다. 서강대에 통계 관련 과목이 없네요..
맞아요.. 저도 찾아보니까 통계학 입문 경영경제통계학 계량경제학 확률론 이정도 밖에 안보이더라구요..
혹시 대학원 진학 시 분야는 뭐 생각하시나요
일단 통계학이라곤 고등학교 통계밖에 모르는 수준이고, 1학년 2학기인지라 대학에서도 미적분학만 수강한 상태라서 아직은 모르겠습니다. 어떤 분야를 연구하고싶다!의 단계가 아니라 배우고싶다가 맞는 것 같아요. 경제통계쪽도 좋고 데이터 사이언스 쪽도 좋고 통계학 자체도 좋습니다
아직 진로에 대한 고민이 많긴하다만 통계에 대해서 제대로 배워보고 싶은 마음은 있었어서 고민됩니다. 편입을 할 경우에 전공과목으로 수리통계학, 경제 수학을 편입 필기로 보게 되는데 해당 과목을 공부해보고 적성을 판단해볼까도 생각중이에요
경제수학은 어차피 쉽고 기껏해야 다변수미적 선대 최적화 찍먹이니 상관 없고
수리통계 과목에 대해 어느 정도 이해를 요구하는지는 잘 모르겠습니다만 지금 당연히 다변수미적분에 해당하는 과목을 듣고 계셔야 하고
2학년 때 선형대수학, 해석학, 확률론 (+전산통계나 통계 관련 프로그래밍 과목)을 수강해보시는 걸 추천합니다. 솔직히 이 세 가지 과목을 모르면 수리통계를 제대로 이해할 수도 없을 뿐더러 그렇게 되면 추후 통계학 연구를 하기에는 어려움이 많이 있을 겁니다. 물론 학부만 졸업하고 취업을 생각하면 그렇게까지 수학적인 성숙도가 필요하진 않을 거니까 그냥 알아서 판단해서 과목 고르시길 바랍니다.
선형대수와 해석학은 서강대 인문계열 학생이 수학과 수학에 대한 적응 없이 제대로 이해하기엔 많이 벅찬 과목이라 괜히 학점만 버릴 수 있습니다.
추후에 사회과학 냄새 나는 전공을 하게 되면 잘 모르겠는데 (전 솔직히 이건 진정한 통계학이라고 생각 안 합니다 그냥 사회과학이지) 기계학습이나 이론통계(확률론 계열)을 하고 싶다면 무조건
다변수미적 선형대수 해석학 수리통계 회귀분석 (+수치해석, 실해석, 위상수학)
은 제대로 해야 됩니다
조언 정말 감사합니다
아니면 아예 4학기이상다니면
님이원하는거 들을수있게하는제도가 있던데
학생설계전공인가 거기에 있음
거기서 빅데이터 사이언스나
수리응용통계 신청하면
관련 과에서 들을 수있는 통계관련은 모조리 수강가능한듯
오 감사합니다 그것도 생각해보고있어요
경제수리통계학이 있긴함
이거그냥 참고하셈
계량경제는 그냥 통계학임사실상
이쪽으로파다가 대학원을 통계학으로 진학하는경우도 많다더라고
서강대는 경제에 통계가 포함임
대신이제 경제 필수과목에 통계가있음
그 심화트랙에 응용통계가있고
좋아하는 노래?
박효신 성시경 노래 좋아하는데
요새는 버즈 노래도 많이 들어요
와 이분 말씀하시는거 처음 봄
요즘 수학 실력 자체가 늘지 않는 느낌인데 이런건 어떻게 극복해야 할지 모르겠어요..
수학이 원래 정체기가 아주 오래 가는 과목입니다. 문제를 많이 풀어서 데이터가 쌓이고 문제를 푸는 최적화된 알고리즘을 스스로 만들지 않는 이상 스스로 힘으로 빠른 시간 내에 극복하기는 힘듭니다.
미적분 잘하는 법 ..!!