센테니얼 1-2주차 정리

# 현재까지 정리

1. 하이브리드 강의

온라인 + 오프라인 수업이 섞인 강의들이 대부분이고, 온라인이라고 하더라도 직접 수업 시간에 시간에 맞춰서 들어야 하는 과목도 있지만, 내가 시간이 있을 때 따로 듣고 과제들만 업로드하면 되는 과정들도 많다. 온라인 수업은 대부분 줌을 통해서 이뤄진다. 컴퓨터에 익숙해야 하는 것도 있지만, 학교 사이트에 적응이 필요하다. 시간이 조금 소요된다. 매주차별로 교수님들이 해당 섹션을 열어주면 그 메뉴탭에 가서 확인하고, 해당 내용들을 숙지하면 된다. 모든 파일들이 올라가 있고, 과정들이 수업 커리큘럼대로 정리되어 있어서 하나씩 열어보고 확인하는데 도움이 된다. 학점도 여기 사이트에서 확인이 가능하며, 과제들도 여기다가 다 올리면 교수님이 확인을 해주신다.

2. 과제 + 수업 양이 너무 많다.

한학기에 7과목을 수강해야 하며, 거의 과목들이 3시간짜리 수업들로 이뤄져 있다. 3시간 수업을 듣고, 해당 과목을 따라가야 하고, 그리고 그 내용들을 하나씩 따로 공부해야 하는 시간들이 필요하다. 영어로 일단 수업을 듣는 것도 부담이 되지만, 수업을 듣고 복습은 필수, 그리고 매시간마다 쏟아져 나오는 과제들을 해내야 한다. 해당 과정이 1년짜리라서 짧아서 그런 이유도 있지만, 대체적으로 모든 과목들이 과제가 많다고 한다. 

 

3. 95% 인도, 여기는 인도

학교에 거의 95%가 인도인이다. 학교에 가자마자 깜짝놀랬다. 인도인들도 자기들끼리도 이렇게 인도인들이 많은지 몰랐다고 한다. 인도 전역에서 공부하러 센테니얼에 왔나 싶을 정도이다. 피부색, 말투, 행동, 성격, 민족, 종교 서로 인도인이지만 모든 것들이 다른 인도인들도 구성되어 있다. 교수님들 2분도 인도인이다. 캐나다에서 살려면 결국 인도영어를 배워야 한다는데, 인도 영어를 배우기에 최적의 장소이다. 우리 과정은 대부분 졸업생, 그리고 다들 어디서 일을 하다가 와서 그런지 모든 애들이 똑똑하고, 자기주장을 수업시간에 잘 표현한다. 또한, 영어가 모국어처럼 거의 하다 보니 영어로 말하고 쓰고 토론하는데 부담이 없다고 한다. 나로서는 조금은 어려운 점이 있지만, 네이티브(?)에게 둘러싸였으니 또 영어를 배우기에 좋은 기회가 아닐까 싶다.

 

 

4. 수학, 컴퓨터 용어가 낯설다.

수학, 컴퓨터 용어를 항상 한국어로만 배우다 보니 수업시간에 기능 또는 그 공식들이 의미하는 바는 알고 있는데, 그것을 영어로 표현하는데 어려웠다. 소수점, 뭐뭐가 뭐뭐보다 크다. 곱셈, 뺄셈, 나눗셈, 제곱근, 분수 그 세세한 기본부터 익히지 않으면 안될 것 같다. 시간을 내서라도 따로 공부가 필요한 것 같다. 또한, 엑셀도 영어로 배우다 보니, 그 기능에 대해서 설명을 하는데, 분명 아는 기능인데 모르는 기능 같아서 낯설다. 공부를 하면서 따라가야겠다. 하나씩 빠개네야 한다.

 

 

5. 목표의 변경 - 학점을 잘 받자 -> 버티고 졸업을 일단 해보자.

학교 시작 전에 호기롭게 학점을 높게 받아보자라고 생각을 했는데, 조금은 어려운 미션인 것 같다. 팀과제도 너무 많을뿐더러 아직 영어로 뭔가를 하는 게 조금 어색하고 불편한 내가 영어가 모국어인 친구들 사이에서 그 미션을 이뤄내는 것은 조금은 부담스러웠다. 그래서 일단은 목표를 변경하였다. 이번 학기는 적어도 다 패스를 목표로 하고, 학교 과정에 충분히 녹아들 수 있도록 공부하는 게 더 현명할 것 같다. 목표를 낮춘다고 해서 열심히 안 하겠다는 것은 아니니, 최선을 다해봐야지.

 

#수강과목

Marketing Research and Analytics

1학기

1. Marketing Sector

  - Marteting

  - Marketing Project Management

 

2. Research

  - Applied Qualitative Research

  - Applied Quantiative Research

 

3. Analytics

  - Statistics for Marketing Reserach

  - Computer Applications for Mareting Analytics

2학기

Web and Conversion Analytics

Case Analysis and Marketing Metrics

Big data and Predictive Anlaytics

Marketing Analysis and Planning

Database Mining and Visualizations

research and Analytics - Capstone