Doktora Programlarının Nitelikleri

Yann LeCun yaptığı belirtilen AMA o bir üst şirketinde iş almak için çok önemli bir doktora sahip düşünüyor söyledi.

İstatistikte yüksek lisansım var ve lisans öğrenimim ekonomi ve uygulamalı matematikti, ancak şimdi ML Doktora programlarına bakıyorum. Çoğu program kesinlikle gerekli CS dersleri olmadığını söyler; ancak en çok kabul gören öğrencilerin en azından çok güçlü bir CS geçmişine sahip olduklarını düşünüyorum. Şu anda veri bilimci / istatistikçi olarak çalışıyorum, ancak şirketim kurslar için ödeme yapacak. Kendimi daha güçlü bir aday yapmak için yerel Üniversitemde bazı giriş yazılım mühendisliği dersleri almalı mıyım? CS alanının dışından doktora programlarına başvuran biri için başka ne gibi tavsiyeleriniz var?

edit: Ben günlük olarak birkaç MOOCs (Makine Öğrenme, Tavsiye Sistemleri, NLP) ve kod R / python aldım. İstatistiksel dillerle ilgili çok fazla kodlama deneyimim var ve günlük olarak ML algoritmaları uyguluyorum. Başvurularda kullanabileceğim şeylerle daha çok ilgileniyorum.

Eğer siz olsaydım bir MOOC ya da iki tane (örneğin Algoritmalar, Bölüm I , Algoritmalar, Bölüm II , Scala'daki Fonksiyonel Programlama İlkeleri ), veri yapıları ve algoritmalar hakkında iyi bir kitap alırdım , o zaman mümkün olduğunca kodlayın. Örneğin, bazı istatistikleri veya ML algoritmalarını uygulayabilirsiniz; bu sizin için iyi bir uygulama ve topluluk için yararlı olacaktır.

Bununla birlikte, bir doktora programı için kullandıkları matematik türüne aşina olduğumdan da emin olurum. Derin uçta neye benzediğini görmek istiyorsanız, JMLR'deki makalelere göz atın . Bu, kendinizi teori açısından kalibre etmenizi sağlar; matematiği takip edebilir misin?

Oh, ve onun gibi araştırma departmanlarına katılmak istemiyorsanız, en iyi şirketlerde çalışmak için bir doktora ihtiyacınız yok. Ama sonra geliştirme için daha fazla zaman harcayacaksınız ve iyi kodlama becerilerine ihtiyacınız olacak ...

Kaggle için zamanınız bir doktora programından daha iyi harcanacaktır. Kazananlar tarafından hikayeleri okuduğunuzda ( Kaggle blog ) bunun büyük miktarda pratik gerektirdiğini ve kazananlar sadece tek bir yöntemin uzmanı olmadığını göreceksiniz.

Öte yandan, aktif olmak ve bir doktora programında bir plana sahip olmak, aksi takdirde muhtemelen alamayacağınız bağlantıları alabilir.

Sanırım asıl soru sizin için - en iyi şirkette iş istemenin nedenleri nelerdir?

Zaten İstatistiklerde bir Master var, bu harika! Genel olarak, insanlara olabildiğince çok istatistik almasını öneririm, özellikle Bayesci Veri Analizi.

Doktora programınız ile ne yapmak istediğinize bağlı olarak, uygulama alanınızdaki disiplin (ler) deki temel derslerden yararlanabilirsiniz. Zaten Ekonominiz var, ancak sosyal davranış üzerine Veri Bilimi yapmak istiyorsanız, Sosyoloji dersleri değerli olacaktır. Sahteciliği önleme konusunda çalışmak istiyorsanız, bankacılık ve finansal işlemlerde bir kurs iyi olacaktır. Bilgi güvenliğinde çalışmak istiyorsanız, birkaç güvenlik kursu almak iyi olur.

Veri Bilimcilerinin sosyoloji veya diğer disiplinlerdeki derslere zaman ayırmanın değerli olmadığını iddia eden insanlar var. Ancak Google Grip Trendleri projesinin son günkü durumunu düşünün. Gelen bu makalede kendi yöntemleri şiddetle önlenebilir hatalar yapmak için eleştirilmişti. Eleştirmenler buna “Büyük Veri kibiri” diyor.

Sosyal bilim disiplinlerinde güç oluşturmanın başka bir nedeni daha var: kişisel rekabet avantajı. Akademik derece programlarının, sertifika programlarının ve MOOC'ların acelesi ile Veri Bilimi alanında çılgın bir öğrenci koşusu var. Çoğu temel Makine Öğrenimi yöntemleri ve araçları için yeteneklerle ortaya çıkacak. Doktora mezunları daha derin ve daha teorik bilgiye sahip olacaklar, ancak hepsi aynı tür işler için yarışıyor ve aynı değer türlerini sunuyorlar. Bu mezunlar ile, premium maaş veremeyeceklerini umuyorum.

Ancak, belirli bir alan ve uygulama alanındaki örgün eğitim ve pratik deneyim kombinasyonuyla kendinizi farklılaştırabiliyorsanız, kendinizi kalabalıktan ayırabilirsiniz.

(Bağlam: Modelleme, evrimsel hesaplama ve sosyal bilim disiplinlerine yoğun bir şekilde odaklanan ve ML ve diğer ampirik veri analizi konularına daha az vurgu yapan Hesaplamalı Sosyal Bilimler alanında doktora programındayım.

Yann LeCun'un AMA sayfasını da bulduğuna sevindim, çok faydalı.

İşte görüşlerim
S: Kendimi daha güçlü bir aday yapmak için yerel Üniversitemde bazı intro yazılım mühendisliği dersleri almalı mıyım?
C: Hayır, daha fazla matematik dersi almanız gerekiyor. Zor uygulanan şeyler değil, teori şeyler. Okulunuzun neler sunduğunu bilmiyorum. Bazı bilgisayar bilimleri dersleri ile birlikte teorik matematik dersleri alın.

S: CS alanının dışından doktora programlarına başvuran biri için başka ne gibi tavsiyeleriniz var?
C: Ne kadar yakından ilgili arıyorsunuz? Belirli bir soru olmadan, belirli bir cevap vermek zor.

İşletme okulu ve enformasyon okulunda da doktora programına katılma seçeneğiniz vardır. İşletme okullarında ve enformasyon okullarında nicel profesörler ve veri bilimcileri de vardır (ABD hakkında, pek çok okul olduğundan eminim). Bu şekilde, niceliksel ve teknik beceriler açısından kalifiye veya hatta fazla kalifiye olursunuz ve zamanınızı diğer becerileri güçlendirmek için harcayabilirsiniz.