학부 : SSH 컴공, 3.29/4.0 대학원 : 설카포 석사, 3.57/4.3 학부2 (두번째 학사 입니다): 미국 주립대 (non-플래그쉽), 생물학과, 3.5/4.0
논문 : SCI 급 Q1, 1저자 2편, 국제학회 1저자 2편 (모두 의료AI 분야, 혹은 인접한 분야), 현재 citation : 60+, H-index : 4 어학 : 토플 110/120 경험 : 회사 의료AI 연구/개발직 2+년, 대학교 시간강사 2년차 (SKY 중 두곳), AI 쪽 전공 & 교양 과목
아래와 같이 희망하는학교들 list up 을 해 보았습니다. 저에게 과분하게 너무 좋은 학교들 위주이긴 한데.. 혹시 랭킹을 좀더 낮춰서 더 다양하게 써야할까요?
School Program Harvard CS Penn Biomedical Informatics Yale Computational Biology & Biomedicine Stanford CS MIT-Harvard HST UCLA Biomathematics NYU Comp. BioMed Berkeley-UCSF Comput.Prec.Health Northwestern BMI UCSD Data Science Caltech Medical Engineering Oxford Health DS Cornell BME Columbia BMI UW Biomed.Info UCSF BMI UT Austin BME UT Health BMI GT-Emory BME Emory CSI U. Michigan Computational Medicine Duke Computational biology & bioinformatics Dartmouth Quantitative Biomedicine
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댓글 6개
2025.08.28
이런저런 경험과 교육이 풍부하니 이젠 오로지 연구가 중요하겠는데요.. 예상하건대 이 sci 페이퍼들이 AI 모듈 돌려서 바이오데이터를 분석한다 이런거 하신거겠죠? 그럼 비슷한 지원자가 10:1로 많겠죠. 거기서 내 아이덴티티를 강하게 정해서 맞춰야할거에요.
리스트를 보니 실용연구를 강조하는 학교/프로그램과 이론적인 곳들이 혼재한 것으로 보입니다. 저는 ucla라 biomathmatics애들하고 얘기 많이 하는데 수학을 많이들 잘합니다. 비슷한 이유로 스탠포드 cs도 깊이있는 공부가 아니라 데이터 만지고 응용하겠다고 찾아오면 지원서를 볼 것 같지 않습니다.
반대로 health, medicine, informatics 들어간 프로그램들에서는 핏이 맞아 확률이 높아지겠죠. 다만 자격을 떠나 지원자가 엄청 많이 있는 분야긴 합니다만, 그래도 리스트 중에서는 하나 합격하지않을까요? 스스로의 프로그램을 통해 성취하고픈 목표를 잘 설정해두면 좋겠습니다. Cohort들의 성격이 같은 이름의 프로그램이라도 학교마다 다 다르더라고요. 졸업 후 취업하는 인맥이나 장소, 성격 등등 말이죠..
2025.08.28
대댓글 2개
2025.08.28
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