PYTANIE: Kwalifikacje do programów doktoranckich
Yann LeCun wspomniał w swoim AMA, że uważa, że posiadanie doktoratu jest bardzo ważne, aby uzyskać pracę w jednej z najlepszych firm. Mam mistrzów w dziedzinie statystyki, a mój student studiował ekonomię i matematykę stosowaną, ale teraz zajmuję się programami doktoranckimi. Większość programów mówi, że nie ma absolutnie niezbędnych kursów CS; jednak wydaje mi się, że większość przyjętych studentów ma co najmniej bardzo dobre zaplecze CS. Obecnie pracuję jako naukowiec / statystyk danych, ale moja firma zapłaci za kursy. Czy powinienem wziąć udział w kursach inżynierii oprogramowania na lokalnym uniwersytecie, aby stać się silniejszym kandydatem? Jakie jeszcze masz rady dla osoby ubiegającej się o przyjęcie na studia doktoranckie spoza dziedziny CS?
Wziąłem kilka MOOC (Machine Learning, systemy polecające, NLP) i codziennie koduję R / python. Mam duże doświadczenie w programowaniu w językach statystycznych i codziennie wdrażam algorytmy ML. Bardziej interesują mnie rzeczy, gdzie mogę założyć aplikację.
ODPOWIEDŹ:
Gdybym był tobą, wziąłbym MOOC lub dwa, dobrą książkę o strukturach danych i algorytmach, a następnie po prostu koduj jak najwięcej. Możesz na przykład zaimplementować niektóre statystyki lub algorytmy ML; to byłaby dobra praktyka dla ciebie i przydatna dla społeczności. Jednak w przypadku programu doktoranckiego upewniam się również, jakiego rodzaju matematyki używają. Jeśli chcesz zobaczyć, jak to jest na głębokim końcu, przejrzyj dokumenty w JMLR. To pozwoli ci skalibrować się w odniesieniu do teorii; czy potrafisz postępować zgodnie z matematyką? Aha, i nie potrzebujesz doktora do pracy w najlepszych firmach, chyba że chcesz dołączyć do działów badawczych .Ale wtedy poświęcisz więcej czasu na programowanie i będziesz potrzebować dobrych umiejętności kodowania …
ODPOWIEDŹ:
Twój czas prawdopodobnie lepiej spędziłbyś na Kaggle niż na programie doktoranckim. Kiedy czytasz historie zwycięzców (blog Kaggle), zobaczysz, że wymaga to dużej ilości ćwiczeń, a zwycięzcy nie są tylko ekspertami jednej metody. Z drugiej strony bycie aktywnym i posiadanie planu w programie doktoranckim może zapewnić ci połączenia, których w innym przypadku prawdopodobnie byś nie uzyskał. Wydaje mi się, że prawdziwe pytanie dotyczy Ciebie – jakie są powody, dla których chcesz pracować w najlepszej firmie?
ODPOWIEDŹ:
Masz już tytuł magistra statystyki, co jest świetne! Zasadniczo sugerowałbym, aby ludzie wykonywali jak najwięcej statystyk, w szczególności analiza danych bayesowskich. W zależności od tego, co chcesz zrobić ze swoim doktoratem, skorzystasz z podstawowych kursów z dziedziny (dyscyplin) w swoim obszarze zastosowania. Masz już ekonomię, ale jeśli chcesz zajmować się nauką danych na temat zachowań społecznych, wówczas kursy socjologii byłyby cenne. Jeśli chcesz pracować w zapobieganiu oszustwom, to kursy bankowości i transakcji finansowych byłyby dobre. Jeśli chcesz pracować w zakresie bezpieczeństwa informacji, warto wziąć udział w kilku kursach bezpieczeństwa. Są ludzie, którzy twierdzą, że dla naukowców danych nie jest cenne spędzanie czasu na kursach z socjologii lub innych dyscyplin. Ale rozważ ostatni przypadek projektu Google Flu Trends. W tym artykule ich metody zostały ostro skrytykowane za popełnianie błędów, których można uniknąć. Krytycy nazywają to „Big Data Hubris”. Jest jeszcze jeden powód do budowania siły w dyscyplinach nauk społecznych: osobista przewaga konkurencyjna. Wraz ze wzrostem liczby akademickich programów studiów, programów certyfikatów i MOOCs, szalony pęd studentów w kierunku Data Science. Większość przyjdzie z możliwościami podstawowych metod i narzędzi uczenia maszynowego. Doktoranci będą mieli większą głębię i więcej wiedzy teoretycznej, ale wszyscy konkurują o te same rodzaje pracy, zapewniając taką samą wartość. Po tej fali absolwentów spodziewam się, że nie będą w stanie kierować pensjami premium. Ale jeśli potrafisz się wyróżnić dzięki połączeniu formalnego wykształcenia i praktycznego doświadczenia w określonej dziedzinie i obszarze zastosowania, powinieneś być w stanie wyróżnić się z tłumu. (Kontekst: Jestem doktorantem w dziedzinie obliczeniowych nauk społecznych, który kładzie duży nacisk na modelowanie, obliczenia ewolucyjne i dyscypliny nauk społecznych oraz mniejszy nacisk na ML i inne tematy analizy danych empirycznych).