Estou à procura de alguns conselhos e feedback.
Formação: Sou estudante de matemática, com interesse em ciência da computação teórica (complexidade computacional, teoria de grafos, combinatória). Quero fazer um doutorado em Ciência da Computação e focar na teoria.
Minha formação é em áreas matematicamente intensivas da ciência da computação, mas me falta uma formação mais aplicada em ciência da computação. Especificamente, preciso concluir cursos de programação, algoritmos, sistemas operacionais e bancos de dados como trabalho obrigatório para um programa de doutorado. Não consigo encaixar esses cursos antes da formatura. Para remediar isso, pretendo entrar na força de trabalho e concluir um MS em meio período (para que eu possa pagar pelo MS); em seguida, após a conclusão do mestrado, ingressar em um programa de doutorado em período integral.
Pergunta: Eu ficaria em desvantagem ao concluir um diploma de mestrado em meio período, antes de ingressar em um programa de doutorado, em oposição aos estudantes de CS que ingressam em um programa de doutorado imediatamente após a conclusão do curso de graduação? A posição em que trabalho estaria relacionada ao CS e me daria habilidades transferíveis para um programa de CS, além de ajudar a me levar a uma pesquisa mais focada. Só espero que esse caminho não me coloque em desvantagem (em termos de aceitação de um programa de doutorado). Estou interessado em fazer a trilha da tese de mestrado e percebo que pode demorar um pouco mais para concluir o mestrado (já que isso seria em meio período). Após a conclusão do MS, como indicado, eu entraria em um programa de doutorado em tempo integral.
Estou apenas procurando algum feedback e conselho. Obrigado pela ajuda!
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Respostas:
Certamente não há desvantagem em estudar um pouco mais e trabalhar no mundo real antes de iniciar um programa de doutorado. Ter um histórico mais amplo é sempre uma vantagem, pois você tem um conhecimento mais diversificado para lidar com os problemas. Trabalhar no mundo real o tornará mais fundamentado e talvez ajude a direcionar sua pesquisa para problemas realistas (que podem ajudar o mundo em geral).
Por outro lado, muitas pessoas entraram diretamente nos programas de doutorado e conseguiram. Você pode facilmente pegar qualquer material que tenha perdido (exceto, talvez, as sessões práticas de laboratório), lendo um ou dois livros na área. De qualquer forma, você fará muito disso no seu doutorado, portanto, ler um pouco menos sobre a leitura não será prejudicial.
Em certo sentido, a resposta real depende do país em que você planeja fazer seu doutorado. Os doutorados no estilo dos EUA são muito diferentes dos de outros países (por exemplo, Bélgica, Austrália, Holanda). Os PhDs no estilo americano envolvem muitos cursos nos primeiros anos. Alguns outros países não têm cursos nos primeiros anos.
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Se você quer um Ph.D. em teoria, você certamente deve conhecer algoritmos e provavelmente deve saber programação . Por outro lado, duvido que você precise conhecer sistemas operacionais ou bancos de dados - apesar de conhecê-los nunca é demais.
Por exemplo, como estudante de graduação, me formei em CS, mas nunca usei o SO e não senti que isso afetasse meu Ph.D. aplicação (embora quem sabe). Eu peguei o SO para cumprir algum requisito na pós-graduação, mas praticamente esqueci a maior parte agora. Acabei fazendo a maioria dos principais cursos de sistemas entre graduação e pós-graduação, mas acho que minha pesquisa não teria sofrido.
Tenho certeza de que obter o MS não prejudicará seu aplicativo, mas verifique se você não está desperdiçando seu tempo e dinheiro.
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Quero discordar um pouco de Dave Clarke e Lev Reyzin. Pelo menos no meu departamento, os padrões de admissão de doutorado para estudantes com mestrado são mais altos do que para estudantes com apenas diploma de bacharel. Experiência adicional pode ser uma desvantagem, se não houver experiência adicional suficiente .
Tudo o mais é igual, meu departamento espera que qualquer candidato com um MS tenha uma publicação, ou pelo menos um resultado publicável, antes de considerá-los para admissão no programa de doutorado. (E por "publicado", refiro-me a um respeitável processo de conferência ou revista, acessível pela Web, com revisão por pares, não apenas uma tese de mestrado, um relatório técnico interno, uma conferência de pesquisa de estudantes ou o Inacessível Jornal Chinês de Ciência da Computação .) É improvável que o emprego temporário lhe permita tempo suficiente - ou mais importante, energia mental suficiente - para realizar pesquisas publicáveis.
Obviamente, Ceterus nunca é paribus. Atenuamos o requisito de publicação de fato para os candidatos a EM que mudaram os campos principais. Mas então você está na posição desconfortável de explicar uma fraqueza percebida. (Por outro lado, não tenho certeza se a mudança da matemática para a ciência da computação é considerada "importante".)
Meu conselho é não colocar seus ovos em uma cesta. Primeiro, converse com as pessoas com quem você pode trabalhar nos programas nos quais está interessado. Deixe-me enfatizar os plurais aqui - fale com várias pessoas em vários departamentos . Segundo, na ausência de aconselhamento contraditório específico dos departamentos-alvo, aplique-se aos programas de MS e PhD. (Algumas universidades, ou pelo menos seus formulários on-line, fazem com que você escolha estupidamente um ou outro; nesse caso, você deve conversar diretamente com o escritório de admissões do departamento de destino.) Os programas de doutorado em Sane permitem que estudantes de outras áreas façam cursos de graduação em ciências da computação para remediação.
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Eu sou estudante de doutorado também interessado em estudar ciência da computação teórica, não realmente interessado em outras áreas do CS. O caminho que tomei foi entrar em um programa de doutorado em Matemática Aplicada. (A matemática pura também pode funcionar, mas isso pode exigir mais cursos de matemática do que você deseja). Isso oferece muito mais flexibilidade nos cursos. Na verdade, estou fazendo mais cursos do TCS do que seria permitido como um estudante puro de CS. Minha dissertação será no TCS e trabalharei com um consultor de CS.
Descobri que essa era basicamente a melhor maneira de sair do dilema que você está enfrentando.
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Supondo que você já tenha selecionado o Ph.D. programa em que estiver interessado, meu conselho é conversar diretamente com a pessoa que pode ser seu futuro consultor. Ele conhece exatamente o embasamento teórico e as coisas práticas necessárias para cada um dos tópicos de pesquisa disponíveis, para que seja mais fácil decidir o que fazer em seguida.
Basicamente, o conhecimento dos tópicos de pesquisa e suas habilidades pré-requisitos permitirá que você priorize o material que precisa cobrir. Eu abrangeria primeiro algoritmos e, em seguida, bancos de dados, sistemas operacionais e programação em um ou mais idiomas. Isso ocorre porque é provável que você precise de algoritmos em todos os tópicos de pesquisa, mas não necessariamente SO, banco de dados e programação, a menos que os tópicos sejam estritamente focados neles ou exijam uma implementação. Mais uma vez, conversar com seu futuro consultor é a chave para entender isso.
Como afirma @Dave Clarke, se você preferir adiar a inscrição no Ph.D. programa, isso não vai doer: experiência adicional nunca é uma desvantagem. Se você preferir se matricular imediatamente, esteja preparado para um tipo diferente de estudos em tempo integral, levando em consideração que você não sabe algo que pode ser necessário, mas conhece melhor a matemática.
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Concordo com Jɛ ff que os diplomas de mestrado são vistos como "prêmios de consolação" nas ciências dos EUA porque as pessoas geralmente os tomam quando são reprovados nos exames de qualificação em programas de doutorado. E quem paga para fazer um MS quando eles pagam para você fazer um doutorado diretamente?
Também concordo com David Harris que a matemática pode ser o caminho mais eficiente para se fazer um trabalho teórico sério, mas isso depende inteiramente do programa. Pergunte qualquer matemática ou comp. sci. departamentos que fazem ofertas como se sentem sobre os alunos que fazem cursos fora do departamento.
Eu recomendo que você amplie seus interesses em ciência da computação mais aplicada, é claro, mas faça isso lendo alguma coisa. Existem tópicos matematicamente divertidos em torno de bancos de dados, como filtros Bloom , além de papéis aplicados divertidos, como os artigos do CryptDB .
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