На мероприятии, которое я недавно посетил, ровно 100% нынешних студентов и выпускников в комнате, у которых не было докторской степени в области машинного обучения, заявили, что они хотят получить докторскую степень в области машинного обучения, и все они хотели знать, как и где для достижения этой цели. Честно говоря, я не уверен, что большинство из этих студентов могут даже описать, что такое машинное обучение. Были длинные очереди, чтобы поговорить с докторами компьютерных наук, которые являются руководителями исследований либо в университете, либо в промышленности, например, Google, Goldman Sachs — все были настолько увлечены идеей попасть в науку о данных.
Может ли какая-либо область в прошлом сравниться с современной областью науки о данных с точки зрения модности и важности?
Была ли это теория вероятности? Анализ Фурье? Теория чисел? Механика? Юридическая школа?
В этом предстоящем семестре я действительно хотел следовать своим интересам и изучать теорию мер и функциональный анализ — просто бегло пролистывать оглавление книги по функциональному анализу Рида и Саймона было само по себе довольно увлекательно. Тем не менее, трудно заглушить влияние науки о данных, и я чувствую, что должен быть «мудрее» и вместо этого пройти курсы по машинному обучению / науке о данных.
Уважаемый аспирант-математик на нашем факультете сказал мне, что «если вы глубоко изучите какой-то раздел алгебры, то в будущем, возможно, дюжина человек сможет понять вашу работу. на десятилетия вперед, и если вы попадете в промышленность, а не в науку, все навыки можно будет передавать другим, в отличие от навыков, полученных при изучении алгебры».
Да. Это было раньше, это происходит сейчас и будет снова. В 80-х и 90-х годах было программирование. Затем программная инженерия... В конце 40-х и 50-х годах был большой бум в ядерной физике и ядерной инженерии.
Не получайте степень, потому что вы думаете, что там может быть хорошая работа. Делайте то, что вам интересно (и то, что, вероятно, даст вам работу). Если вам нравится наука о данных, тогда делайте это. Если нет, то не надо. вам придется жить, выполняя работу весь день, каждый день в течение многих, многих лет, чтобы получить докторскую степень. Если вы не влюблены в это, то у вас ничего не получится.
Поскольку докторская степень требует долгосрочных обязательств, требует большого терпения, стоит больших денег и занимает много времени в течение срока, она не должна быть предпринята путем ответа в Интернете. Это твое решение.
Пол Гаррет
Шион
Пит Л. Кларк
Пит Л. Кларк
ДжеффЭ
пользователь11599
FirefoxMetzger