Поради для аспірантури з інформатики

Я шукаю поради та відгуки.

Передумови: Я студент математики, що цікавиться теоретичними інформатикою (обчислювальна складність, теорія графів, комбінаторика). Я хочу здобути ступінь доктора комп'ютерних наук і зосередитись на теорії.

Мій досвід роботи в математично інтенсивних областях інформатики, але мені не вистачає більш прикладного досвіду в галузі інформатики. Конкретно мені потрібно пройти курси програмування, алгоритмів, операційних систем та баз даних, як обов'язкової роботи для докторантської програми. Я не можу вмістити ці курси до закінчення навчання. Щоб виправити це, я планую вступити в робочу групу і закінчити час роботи в МС (щоб я міг оплачувати МС), а потім після закінчення ступеня MS вступити на денну докторську програму.

Питання: Чи можу я опинитися в невигідному становищі, якщо закінчувати заочну ступінь магістра, перед вступом в докторантуру, на відміну від студентів, які вступають у докторантуру відразу після закінчення ступеня бакалавра? Позиція, в якій я працюю, була б пов'язана з CS та дала б мені передавальні навички для програми CS, а може допомогти привести мене до більш цілеспрямованого дослідження. Я просто сподіваюсь, що цей шлях не ставить мене в будь-який недолік (з точки зору прийняття до аспірантури). Мені цікаво прослуховувати дисертацію з MS та розумію, що для завершення ступеня магістра може знадобитися трохи більше часу (оскільки це буде неповний робочий день). Після закінчення MS, як було зазначено, я би вступив на повну докторську програму.

Я просто шукаю відгуки та поради. Спасибі за вашу допомогу!

Безумовно, немає недоліків перед тим, як розпочати докторську програму, трохи більше вивчити та попрацювати в реальному світі. Наявність більш широкого досвіду - це завжди перевага, оскільки ви маєте більше різноманітних знань, щоб звертатись до проблем. Робота в реальному світі зробить вас більш обґрунтованими і, можливо, допоможе направити свої дослідження на реалістичні проблеми (що може потім допомогти світові взагалі).

З іншого боку, багато людей перейшли прямо на докторські програми та досягли успіху. Ви можете легко забрати будь-який матеріал, який ви пропустили (крім, можливо, практичних сесій), прочитавши одну чи дві книги в цьому районі. Ви все одно зробите багато цього в докторантурі, тому читання менш пов'язаного читання не зашкодить.

В деякому сенсі фактична відповідь залежить від того, в якій країні ви плануєте робити докторську ступінь. Кандидати в стилі США сильно відрізняються від тих, що в інших країнах (наприклад, Бельгія, Австралія, Нідерланди). Американські кандидати наук передбачають багато курсових робіт у перші роки. Деякі інші країни не мають курсових робіт у перші роки.

Якщо ви хочете доктор наук. теоретично, тоді ви, звичайно, повинні знати алгоритми і, ймовірно, повинні знати програмування . З іншого боку, я сумніваюся, що вам потрібно буде знати Операційні системи чи бази даних - хоча знання їх ніколи не шкодить.

Наприклад, як студент з нижчих класів, я брав участь у програмі CS, але ніколи не брав ОС, і не відчував, що це вплинуло на мій кандидат наук. додаток (хоча хто знає). Я брав ОС, щоб виконати якусь вимогу в школі, але я вже майже забув більшість із них. В кінцевому підсумку я взяв більшість основних системних курсів між середньою школою та школою, але не думаю, що мої дослідження зазнали б, якби не я.

Я впевнений, що отримання MS не зашкодить вашій заявці, але переконайтеся, що ви не витрачаєте свій час і гроші.

Я хочу трохи не погодитися з Дейвом Кларком та Левом Рейзіном. Принаймні на моєму факультеті стандарти прийому кандидатів для студентів із ступенями МС вищі, ніж для студентів, які мають лише ступінь бакалавра. Додатковий досвід може бути недоліком, якщо його недостатньо додаткового досвіду.

За умови рівності, мій відділ очікує, що будь-який претендент із МС опублікує публікацію або хоча б опублікований результат, перш ніж ми розглянемо їх для вступу до програми доктора наук. (І під "опублікованим" я маю на увазі під поважним рецензованим веб-доступом конференцію чи журнал, а не лише магістерську дисертацію, внутрішній технічний звіт, студентську науково-дослідну конференцію або "Недоступний китайський журнал комп'ютерних наук" .) Часова робота навряд чи залишить у вас достатньо часу або, що ще важливіше, достатньої ментальної енергії, щоб зробити публікаційні дослідження.

Звичайно, цетер ніколи не є парусом. Ми пом'якшуємо фактичну вимогу щодо публікації для заявників, які перейшли на основну сферу. Але тоді ви опинилися в незручному становищі пояснити сприйняту слабкість. (З іншого боку, я не впевнений, що перехід від математики до теоретичної інформатики вважається "головним".)

Моя порада - не класти яйця в один кошик. По-перше, поговоріть з людьми, з якими ви можете працювати в програмах, які вас цікавлять. Дозвольте наголосити на множині тут - поговоріть із багатьма людьми у кількох відділах . По-друге, за відсутності конкретних суперечливих порад від цільових кафедр, зверніться як до програм MS, так і докторантури. (Деякі університети або, принаймні, їх веб-форми, нерозумно змушують вас обрати ту чи іншу. У такому випадку ви повинні безпосередньо поговорити з приймальною службою вашого цільового відділу.) Зразкові програми доктора філософії дозволяють студентам з інших галузей приймати курси нижчих курсів CS на санацію.

Я аспірант також зацікавлений у вивченні теоретичних інформатик, не дуже цікавий іншими напрямами КС. Маршрут, який я пройшов, - це вступити на докторську програму з прикладної математики. (Чиста математика може також працювати, але це може зажадати більше курсових робіт з математики, ніж ви хочете). Це дає набагато більше гнучкості в курсах. Насправді я беру більше курсів з ТКС, ніж мені дозволено як чистий студент CS. Моя дисертація буде в TCS, і я буду працювати з радником з CS.

Я виявив, що це в основному найкращий вихід із дилеми, з якою ви стикаєтесь.

Якщо припустити, що ви вже обрали доктора наук. Програма, яка вас цікавить, моя порада - поговорити безпосередньо з людиною, яка може стати вашим майбутнім радником. Він / вона точно знає теоретичну основу та практичні матеріали, необхідні для кожної з наявних тем дослідження, так що буде легше вирішити, що робити далі.

В основному, знання теми дослідження та їх необхідні навички дозволять вам розставити пріоритетні матеріали, які потрібно висвітлити. Я б охоплював спочатку алгоритми, а потім бази даних, операційні системи та програмування однією або декількома мовами. Це тому, що вам, ймовірно, потрібні алгоритми в кожній темі дослідження, але це не обов'язково ОС, БД і програмування, якщо теми чітко не зосереджені на них або не потребують впровадження. Знову ж таки, розмова з вашим майбутнім радником - це ключ до розуміння цього.

Як зазначає @Dave Clarke, якщо ви віддаєте перевагу затримати вступ до кандидата наук. Програма, це не зашкодить: додатковий досвід ніколи не є недоліком. Якщо ви, натомість, вважаєте за краще вступити негайно, просто будьте готові до різних видів денної форми навчання, враховуючи, що ви не знаєте чогось, що може знадобитися, але ви краще знаєте математику.

Я погоджуюсь з Jɛ ff E, що ступінь MS розглядаються як «притішні призи» в науках у США, тому що люди, як правило, приймають їх, коли вони не здають кваліфікаційних іспитів на докторські програми. А хто платить зробити MS, коли вони заплатять вам зробити докторську ступінь безпосередньо?

Я також погоджуюся з Девідом Харрісом, що математика може виявитись найбільш ефективним шляхом до серйозних теоретичних робіт, але це повністю залежить від програми. Запитайте будь-яку математику чи комп. наук. кафедри, які пропонують пропозиції, як вони почуваються щодо студентів, які проходять курси поза кафедрою.

Я рекомендую вам, звичайно, розширити свої інтереси до більш прикладної інформатики, але зробити це, прочитавши щось. Навколо баз даних є математично розважальні теми, такі як фільтри Bloom , а також цікаві прикладні документи, як- от статті CryptDB .