Застрял с посредственной темой для моей магистерской диссертации

Я учусь в магистратуре в Германии. В отличие от того, как выглядит дипломная работа большинства людей, моя выглядит так, будто она довольно далека от того, в чем я планировал получить опыт, поскольку кажется, что это слишком упрощенная тема. Я хотел работать с машинным обучением как с центром внимания (прошел кучу курсов по интеллектуальному анализу данных, поиску информации), но после почти 5 месяцев стажировки в институте мне предложили тему. с оптимизацией попарных пересечений списков, для которых мне не нужно использовать какие-либо инструменты машинного обучения.

Боюсь, это сильно затруднит мне получение работы в отрасли, а также, как мне кажется, эта тема на самом деле не дает мне много чего написать в рамках обзора литературы в моем тезисном отчете. Все это меня очень беспокоит.

Я был бы очень признателен за любые указания о том, где я стою и на что мне следует обратить внимание.

Это может быть просто вопрос того, как далеко вы продвинулись с тех пор, как начали. Вы многому научились, поэтому то, что раньше казалось трудным, теперь кажется легким. Это естественный прогресс, на который можно надеяться.
«Все это меня очень беспокоит». Возможно, вы испытываете тревогу. Пожалуйста, посетите специалистов в области психического здоровья в консультационном центре вашего университета. Испытывать трудности во время работы над магистерской диссертацией — это нормально.

Ответы (2)

Работодателя не обязательно будет волновать тема диссертации , а то, как вы ее выполнили и выполнили.

Большинство работодателей ищут возможности и способности ...

Мой совет на ближайшее время — отделить текущую тему исследования от более широких исследовательских интересов. Вы можете поддерживать широкий круг исследовательских интересов и даже взять на себя инициативу в чтении статей по этим темам или изучении области, даже если ваша текущая тема исследования (оптимизация в списках) вас не удовлетворяет. Затем вы можете искать возможности расширить свой опыт в своих реальных исследовательских интересах (машинное обучение) в будущем.

Что касается работы в отрасли, вас может удивить, что работодатели были бы рады, если бы вы знали о своих интересах в машинном обучении, даже если вы не работали над ними напрямую. В целом, отрасли не так педантичны в отношении конкретной темы, над которой вы работаете, они просто хотят знать, какими отраслевыми навыками вы обладаете и в каких проектах вам интересно работать в их компании.

Однако в долгосрочной перспективе, если вы не чувствуете, что можете получить какой-либо опыт в данной ситуации, работая самостоятельно, возможно, стоит подумать о том, как вы можете изменить свою карьеру и работать с другим консультантом или над другой темой. . Серьезно поговорите со своим консультантом о том, что вас не устраивает ваша текущая тема исследования, и обсудите возможные решения.