পিএইচডি প্রোগ্রামের জন্য যোগ্যতা


10

ইয়ান লেকুন তার এএমএ-তে উল্লেখ করেছিলেন যে শীর্ষস্থানীয় একটি প্রতিষ্ঠানে চাকরি পাওয়ার জন্য তিনি পিএইচডি করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করেন।

আমার পরিসংখ্যান বিষয়ে স্নাতকোত্তর রয়েছে এবং আমার আন্ডারগ্র্যাড অর্থনীতিতে এবং প্রয়োগিত গণিতে ছিল, তবে আমি এখন এমএল পিএইচডি প্রোগ্রামগুলি সন্ধান করছি। বেশিরভাগ প্রোগ্রাম বলে যে একেবারে প্রয়োজনীয় সিএস কোর্স নেই; তবে আমার মনে হয় বেশিরভাগ গৃহীত শিক্ষার্থীদের কমপক্ষে একটি খুব শক্ত সিএস ব্যাকগ্রাউন্ড রয়েছে। আমি বর্তমানে তথ্য বিজ্ঞানী / পরিসংখ্যানবিদ হিসাবে কাজ করছি তবে আমার সংস্থাটি কোর্সের জন্য অর্থ প্রদান করবে। নিজেকে আরও শক্তিশালী প্রার্থী করার জন্য আমার স্থানীয় বিশ্ববিদ্যালয়ে কিছু ইন্ট্রো সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং কোর্স করা উচিত? সিএস ক্ষেত্রের বাইরে থেকে কেউ পিএইচডি প্রোগ্রামগুলিতে আবেদন করার জন্য আপনার আর কী পরামর্শ আছে?

সম্পাদনা করুন: আমি প্রতিদিন কয়েকটি ভিত্তিতে কয়েকটি এমওওসি (মেশিন লার্নিং, সুপারিশকারী সিস্টেমস, এনএলপি) এবং কোড আর / পাইথন নিয়েছি। আমার কাছে পরিসংখ্যানমূলক ভাষাগুলির সাথে প্রচুর কোডিংয়ের অভিজ্ঞতা রয়েছে এবং প্রতিদিন এমএল অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে। আমি অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে রাখতে পারি এমন জিনিসগুলির সাথে আমি আরও উদ্বিগ্ন।


2
তিনি যদিও গবেষণা কাজ সম্পর্কে এটি বিশেষত বলেছেন।
আরটি

উত্তর:


10

আমি যদি আপনি হয়ে থাকি তবে আমি একটি এমওওসি বা দুটি (উদাহরণস্বরূপ, অ্যালগরিদমস, প্রথম খণ্ড , অ্যালগরিদমস, দ্বিতীয় খণ্ড , স্কালায় ফাংশনাল প্রোগ্রামিং নীতিগুলি ) নেব , ডাটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদম সম্পর্কিত একটি ভাল বই, তবে যতটা সম্ভব কোড ঠিকঠাক করুন। আপনি কিছু পরিসংখ্যান বা এমএল অ্যালগরিদম প্রয়োগ করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ; এটি আপনার পক্ষে ভাল অনুশীলন এবং সম্প্রদায়ের পক্ষে উপকারী হবে।

পিএইচডি প্রোগ্রামের জন্য, তবে আমি এটিও নিশ্চিত করব যে তারা যে ধরণের গণিত ব্যবহার করে আমি তার সাথে পরিচিত ছিলাম। আপনি যদি গভীর প্রান্তে দেখতে দেখতে চান তবে JMLR এ কাগজগুলি ব্রাউজ করুন । এটি আপনাকে তত্ত্বের ক্ষেত্রে নিজেকে ক্রমাঙ্কিত করতে দেয়; আপনি গণিত অনুসরণ বাছাই করতে পারেন?

ওহ, এবং শীর্ষস্থানীয় সংস্থাগুলিতে কাজ করার জন্য আপনার পিএইচডি দরকার নেই, যদি না আপনি তাঁর মতো গবেষণা বিভাগগুলিতে যোগদান করতে চান। তবে তারপরে আপনি উন্নয়ন করতে আরও সময় ব্যয় করবেন এবং আপনার কোডিংয়ের দক্ষতা প্রয়োজন ...


ধন্যবাদ, আমার সম্পাদনা দেখুন। আমার প্রচুর কোডিং অভিজ্ঞতা আছে এবং এমওওসি নিয়েছি। আমার কাছে স্ট্যাটিস্টিক্সে স্নাতকোত্তর এবং প্রয়োগিত গণিতে একটি অপ্রাপ্তবয়স্ক, আমি গণিতকে আমার বৃহত্তম শক্তি হিসাবে বিবেচনা করব। আমি সত্যিই পিএইচডি অ্যাপ্লিকেশন লাগানোর জন্য জিনিসগুলি খুঁজছি।
বস্টকটন

2
তারপরে কিছু কাগজপত্র লিখুন এবং সেগুলি একটি ভাল সম্মেলনে প্রকাশ করুন: এটিই সেরা সংকেত যে আপনি গবেষণার জন্য উপযুক্ত - এবং একটি পিএইচডি প্রোগ্রাম। মাল্টি-এজেন্ট লার্নিংয়ের উপর একটি কাগজ লেখার জন্য আপনি নিজের অর্থনীতির পটভূমি ব্যবহার করতে পারেন । আপনি একবার গ্রহণযোগ্য হয়ে উঠলে আপনাকে একই বিষয়ে আটকে থাকতে হবে না; এটি কেবল আপনার ক্ষমতা প্রদর্শন করার জন্য।
এমরে

7

আপনার সময় সম্ভবত পিএইচডি প্রোগ্রামের চেয়ে কাগলকে আরও ভালভাবে ব্যয় করতে পারে। আপনি যখন বিজয়ীদের দ্বারা গল্পগুলি পড়েন ( কাগল ব্লগ ) দেখতে পাবেন এটি প্রচুর পরিমাণে অনুশীলন নেয় এবং বিজয়ীরা কেবল একটি একক পদ্ধতির বিশেষজ্ঞ নয়।

অন্যদিকে, সক্রিয় থাকা এবং পিএইচডি প্রোগ্রামে কোনও পরিকল্পনা থাকার ফলে আপনি এমন সংযোগ পেতে পারেন যা আপনি অন্যথায় পাবেন না।

আমার ধারণা আসল প্রশ্নটি আপনার জন্য - কোনও শীর্ষ প্রতিষ্ঠানে চাকরি চাওয়ার কারণগুলি কী কী?


7

আপনার ইতিমধ্যে পরিসংখ্যানগুলিতে মাস্টার্স রয়েছে, যা দুর্দান্ত! সাধারণভাবে, আমি লোকদের যতটা সম্ভব পরিসংখ্যান, বিশেষত বায়েশিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিস নেওয়ার পরামর্শ দিই।

আপনার পিএইচডি নিয়ে আপনি কী করতে চান তার উপর নির্ভর করে আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশন অঞ্চলে শৃঙ্খলা (স) এর ফাউন্ডেশনাল কোর্সগুলি থেকে উপকৃত হবেন। আপনার ইতিমধ্যে অর্থনীতি রয়েছে তবে আপনি যদি সামাজিক আচরণের উপর ডেটা সায়েন্স করতে চান তবে সমাজবিজ্ঞানের পাঠ্যক্রমগুলি মূল্যবান হবে। আপনি যদি জালিয়াতি প্রতিরোধে কাজ করতে চান, তবে ব্যাংকিং এবং আর্থিক লেনদেনের একটি কোর্স ভাল হবে। আপনি যদি তথ্য সুরক্ষায় কাজ করতে চান তবে কয়েকটি সুরক্ষা কোর্স নেওয়া ভাল হবে।

এমন লোকেরা আছেন যে যুক্তি দিয়ে থাকেন যে ডেটা বিজ্ঞানীদের পক্ষে সমাজবিজ্ঞান বা অন্যান্য বিভাগের কোর্সে সময় ব্যয় করা মূল্যবান নয়। তবে গুগল ফ্লু ট্রেন্ডস প্রকল্পের সাম্প্রতিক কেসটি বিবেচনা করুন। ইন এই নিবন্ধটি তাদের পদ্ধতি জোরালোভাবে পরিহার্য ভুল করার জন্য সমালোচিত হয়েছে। সমালোচকরা এটিকে "বিগ ডেটা হুব্রিস" বলে থাকেন।

সামাজিক বিজ্ঞানের শাখাগুলিতে শক্তি গঠনের আরও একটি কারণ রয়েছে: ব্যক্তিগত প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা। একাডেমিক ডিগ্রি প্রোগ্রাম, শংসাপত্র প্রোগ্রাম এবং MOOC এর ভিড়ের সাথে, ডেটা সায়েন্স ক্ষেত্রে শিক্ষার্থীদের উন্মাদ ভিড়। মূল মেশিন লার্নিং পদ্ধতি এবং সরঞ্জামগুলির সক্ষমতা নিয়ে বেশিরভাগই বেরিয়ে আসবে। পিএইচডি স্নাতকদের আরও গভীরতা এবং আরও তাত্ত্বিক জ্ঞান থাকবে তবে তারা সকলেই একই ধরণের কাজের জন্য প্রতিযোগিতা করছে, একই ধরণের মূল্য প্রদান করে। স্নাতকদের এই বন্যার সাথে, আমি আশা করি তারা প্রিমিয়াম বেতন কমান্ড করতে সক্ষম হবে না।

তবে আপনি যদি কোনও নির্দিষ্ট ডোমেন এবং অ্যাপ্লিকেশন ক্ষেত্রে প্রথাগত শিক্ষা এবং ব্যবহারিক অভিজ্ঞতার সংমিশ্রণের সাথে নিজেকে আলাদা করতে পারেন তবে আপনার ভিড় থেকে আলাদা হওয়া উচিত।

(প্রসঙ্গ: আমি কম্পিউটেশনাল সোস্যাল সায়েন্সের পিএইচডি প্রোগ্রামে আছি, যার মডেলিং, বিবর্তনীয় গণনা, এবং সামাজিক বিজ্ঞানের শাখাগুলিতে এবং এমএল এবং অন্যান্য অভিজ্ঞতাবাদী ডেটা বিশ্লেষণের বিষয়গুলিতে কম জোর দেওয়া) has


5

আমি আনন্দিত যে আপনি ইয়ান লেকুনের এএমএ পৃষ্ঠাটি পেয়েছেন এটি খুব দরকারী useful

এখানে আমার মতামত
প্রশ্ন: নিজেকে আরও শক্তিশালী প্রার্থী করার জন্য আমার স্থানীয় বিশ্ববিদ্যালয়ে কিছু ইন্ট্রো সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং কোর্স নেওয়া উচিত?
উত্তর: না, আপনার আরও গণিত কোর্স নেওয়া দরকার। এটি প্রয়োগ করা স্টাফ নয় যা শক্ত, এটি তত্ত্বের জিনিস। আমি জানি না আপনার স্কুল কি অফার করে। কিছু কম্পিউটার সায়েন্স কোর্সের সাথে তাত্ত্বিক গণিত কোর্সও নিন।

প্রশ্ন: সিএস ক্ষেত্রের বাইরে থেকে কেউ পিএইচডি প্রোগ্রামগুলিতে আবেদন করার জন্য আপনার আর কী পরামর্শ আছে?
উত্তর: আপনি কতটা নিবিড়ভাবে সন্ধান করছেন। নির্দিষ্ট প্রশ্ন ব্যতীত একটি নির্দিষ্ট উত্তর দেওয়া শক্ত।


উত্তরের জন্য ধন্যবাদ. আমার কাছে প্রয়োগিত গণিতে একটি নাবালিকা এবং পরিসংখ্যানের স্নাতকোত্তর রয়েছে। আমি পরিসংখ্যানে আমার স্নাতকোত্তর হিসাবে আমি গত দুই বছর ধরে স্নাতক গণিত কোর্স নিচ্ছি। আমার কি কোন নির্দিষ্ট ক্লাস নেওয়া উচিত? আমি আমার ক্যালক সিকোয়েন্স, লিনিয়ার বীজগণিত, ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ, ফুরিয়ার বিশ্লেষণ, স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া, উন্নত সম্ভাবনা, স্ট্যাটাসটিক্যাল ইনফারেন্স, বায়সিয়ান বিশ্লেষণ, সময়ের সিরিজ এবং আরও কয়েকটি নিয়েছি। বিশেষত অন্য যে কোনও
বস্টকটন

পরিসংখ্যান এমএস / এমএ এই দিন সর্বত্র দেওয়া হয়, তারা আপনাকে স্ট্যাটাস পিএইচডি করতে সহায়তা করে না। স্ট্যাট পিএইচডি কঠিন গণিতের আন্ডারগ্র্যাডগুলি সন্ধান করছে: আসল বিশ্লেষণ, অপ্টিমাইজেশন, সংখ্যা বিশ্লেষণ। সিএস পিএইচডি সিএস এবং গণিতের আন্ডারগ্রাডের সন্ধান করছে। আপনি অর্থনীতিতে চালিয়ে যান না কেন?
13985

যখন আমি আন্ডারগ্রাড ছাড়ি তখন আমি গণিতের মেজর থেকে 12 ক্রেডিট ঘন্টা কম ছিল। আমি স্ট্যাটাসে আমার এমএস শেষ করার পরে আমি পিএইচডি করতে পারতাম যেখানে আমি আমার এমএস (শীর্ষ 30 স্কুল) পেয়েছি, তবে আমি এমএল সম্পর্কে আরও আগ্রহী। আমি সত্যিই ভাবি না যে আমার গণিতের পটভূমি কোনও সমস্যা হবে, কারণ আমি অনুভব করি যে এটি খুব শক্তিশালী। আমি অর্থনীতি ছেড়ে স্নাতক স্কুলে খাঁটি পরিসংখ্যানগুলিতে গিয়েছিলাম কারণ অর্থনীতিগুলি এখন আর আমাকে আগ্রহী করে না, তাই এটি অবশ্যই বাইরে। সুতরাং আপনি কি মনে করেন আমার একটি গণিতের আন্ডারগ্রাড শেষ করার চেষ্টা করা উচিত? এটি দুটি সেমিস্টারের চেয়ে কম সময় লাগবে
বস্টকটন

না, আপনাকে সেই গণিতের মেজরটির পিছনে খোঁড়াখুঁজি করা উচিত নয়, তবে বাস্তব বিশ্লেষণ এবং অপ্টিমাইজেশানের মতো আপনার প্রয়োজনীয় কোর্সগুলি নেওয়া উচিত। আমি জানি এই কোর্সগুলি অপ্রাসঙ্গিক বলে মনে হচ্ছে, তবে পিএইচডি প্রোগ্রামগুলি এটি দেখতে চায়, তাদের দয়া করে দয়া করে। তারা জানতে চান আপনার কী তত্ত্বগুলি নীচে আছে। আপনি নিউরাল নেটওয়ার্ক ভালভাবে বুঝতে না পারলে তারা উদ্বিগ্ন হন না। যেমনটি প্রফেসর লেকন বলেছিলেন, আপনি যতটা গণিত কোর্স নিতে পারেন।
13985

2

আপনার পাশাপাশি বিজনেস স্কুল এবং ইনফরমেশন স্কুলে পিএইচডি প্রোগ্রামে যোগদানের বিকল্প রয়েছে। ব্যবসায় বিদ্যালয় এবং তথ্য বিদ্যালয়েও পরিমাণগত অধ্যাপক এবং তথ্য বিজ্ঞানীরা রয়েছেন (মার্কিন সম্পর্কে, আমি নিশ্চিত যে এখানে প্রচুর স্কুল রয়েছে)। আপনি পরিমাণগত এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতার ক্ষেত্রে আপনি যোগ্য বা এমনকি অত্যধিক যোগ্য এবং আপনি অন্যান্য দক্ষতা শক্তিশালীকরণে আপনার সময় ব্যয় করতে পারেন।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.