コンピュータサイエンスの大学院へのアドバイス

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背景：私は理論計算機科学（計算の複雑さ、グラフ理論、組み合わせ論）に興味がある学部の数学の学生です。コンピューターサイエンスの博士号を取得し、理論に焦点を当てたいと思います。

私のバックグラウンドは、コンピューターサイエンスの数学的に集中した分野にありますが、コンピューターサイエンスのより応用されたバックグラウンドが不足しています。具体的には、PhDプログラムの前提条件として、プログラミング、アルゴリズム、オペレーティングシステム、およびデータベースのコースを完了する必要があります。私はこれらのコースを卒業前に合わせることができません。これを改善するために、私は労働力を入力し、MSパートタイムを修了し（MSの費用を支払うことができます）、MS学位を取得したらフルタイムのPhDプログラムに入ります。

質問：学部課程を修了するとすぐに博士課程プログラムに入学するCS学生とは対照的に、博士課程プログラムに入学する前にパートタイムで修士課程を修了すると不利になりますか？私が働いている職務はCSに関連しており、CSプログラムに移行可能なスキルを与え、より集中的な研究に導くのに役立ちます。私はこの道が私にどんな種類の不利益も与えないことを願っています（博士課程プログラムへの受け入れという点で）。私はMS論文の追跡に興味があり、MSの学位を取得するのに少し時間がかかるかもしれないことを理解しています（パートタイムだからです）。述べたように、MSが完了すると、私はフルタイムの博士課程プログラムに入ります。

フィードバックとアドバイスを探しています。ご協力いただきありがとうございます！

PhDプログラムを開始する前に、実世界でもう少し勉強し、いくつかの作業を行うのは確かに不利なことはありません。問題に対処する際に活用できる多様な知識があるため、幅広い背景を持つことは常に利点です。現実の世界で働くことは、あなたをよりしっかりしたものにし、おそらくあなたの研究を現実的な問題に向けるのに役立つでしょう（そしてそれは世界全体に役立つかもしれません）。

一方、多くの人が博士課程プログラムに直接飛び込んで成功しました。このエリアで1冊か2冊の本を読むことで、見逃した資料（ハンズオンラボセッションを除く）を簡単に拾うことができます。とにかく博士号でこれの多くを行うので、少し関連性の低い読書をすることは害になりません。

ある意味では、実際の答えは、どの国で博士号を取得するかによって異なります。米国スタイルの博士号は、他の国（ベルギー、オーストラリア、オランダなど）の博士号とは大きく異なります。米国スタイルの博士号は、初期の段階で多くのコースワークを伴います。他の一部の国では、初期段階で授業がありません。

博士号が必要な場合 理論的には、あなたは確かにアルゴリズムを知っている必要があり、おそらくプログラミングを知っている必要があります。一方で、オペレーティングシステムやデータベースを知る必要があるとは思いませんが、それらを知っていても痛いことはありません。

例えば、私は学部生としてCSを専攻しましたが、OSを取得したことはなく、博士号に影響を与えるとは感じませんでした。アプリケーション（ただし誰が知っている）。私は大学院でOSを利用して要件を満たしましたが、今ではほとんど忘れていました。最終的には、学部生と大学院生の間で主なシステムコースのほとんどを受講しましたが、私が研究していなければ苦労することはなかったでしょう。

MSを使用してもアプリケーションが損なわれることはないと確信していますが、時間とお金を無駄にしないようにしてください。

Dave ClarkeとLev Reyzinには少し意見が異なります。少なくとも私の学部では、修士号を取得した学生の博士号取得基準は、学士号のみを取得した学生よりも高くなっています。 追加の経験が十分でない場合、追加の経験は不利になる可能性があります。

他のすべてが同じであれば、私の学部は、MSの申請者がPhDプログラムへの入学を検討する前に、出版物、または少なくとも出版可能な結果を​​持つことを期待しています。（そして「公開」とは、修士論文、内部技術報告、学生研究会議、The Inaccessible Chinese Journal of Computer Scienceだけでなく、評判の高い査読済みのWebアクセス可能な会議議事録またはジャーナルを意味します。）タイムジョブは、出版可能な研究を行うのに十分な時間、またはより重要なことに、十分な精神的エネルギーをあなたに残すことはまずありません。

もちろん、盲腸は決してパリバスではありません。主要分野を切り替えたMS申請者に対する事実上の出版要件を緩和します。しかし、その後、あなたは知覚された弱点を説明する不快な立場にいます。（一方で、数学から理論的なコンピューターサイエンスへの切り替えが「メジャー」と見なされるかどうかはわかりません。）

私のアドバイスは、卵を1つのバスケットに入れないことです。 まず、あなたが興味を持っているプログラムで働くかもしれない人々と話してください。 ここで複数を強調してみましょう- 複数の部門の複数の人々と話してください。第二に、対象部門からの特定の矛盾するアドバイスがない場合、MSプログラムとPhDプログラムの両方に適用します。 （一部の大学、または少なくともそのWebフォームでは、どちらかを選ぶようにバカにされます。その場合は、対象学部の入学事務局に直接話をする必要があります。）改善のため。

私は理論計算機科学の研究にも興味があり、CSの他の分野にはあまり興味がありません。私が取ったルートは、応用数学の博士課程に入ることでした。（純粋な数学も同様に機能する場合がありますが、これには必要以上に数学のコースワークが必要になる場合があります）。これにより、コースの柔軟性が大幅に向上します。実際、私は純粋なCS学生として許可されるよりも多くのTCSコースを受講しています。私の論文はTCSにあり、CSアドバイザーと協力します。

基本的に、これがあなたが直面しているジレンマから抜け出す最善の方法であることがわかりました。

すでに博士号を選択していると仮定します。あなたが興味を持っているプログラム、私のアドバイスは、あなたの将来のアドバイザーになる可能性のある人と直接話をすることです。彼/彼女は、利用可能な各研究トピックに必要な理論的背景と実用的なものを正確に知っているので、次に何をすべきかを簡単に決定できます。

基本的に、研究トピックとその前提スキルの知識は、カバーする必要のある資料に優先順位を付けることを可能にします。最初にアルゴリズム、次にデータベース、オペレーティングシステム、1つ以上の言語でのプログラミングについて説明します。これは、すべての研究トピックでアルゴリズムが必要になる可能性が高いためです。ただし、トピックがこれらに厳密に焦点を当てているか、実装が必要でない限り、必ずしもOS、DB、およびプログラミングではありません。繰り返しますが、将来のアドバイザーと話すことがこれを理解するための鍵です。

@Dave Clarkeが述べたように、博士号への登録を遅らせたい場合。プログラム、これは傷つきません：追加の経験は決して不利ではありません。代わりに、すぐに登録したい場合は、必要なことはわからないが、より良い数学を知っていることを考慮して、別の種類のフルタイムの研究に備えてください。

私はJɛff Eに同意します。MSの学位は、米国の科学では「慰安賞」と見なされます。なぜなら、人々は通常、博士課程の資格試験に合格しなかったときに受験するからです。そして、博士号を直接取得するためにあなたに支払うときに、誰がMSをするために支払うのですか？

私はまた、数学が真剣な理論的研究を行うための最も効率的なルートを証明するかもしれないとデビッド・ハリスに同意しますが、これはプログラムに完全に依存します。数学やコンプを聞いてください。サイエンス。ただし、作成する学部は、学部外のコースを受講する学生についてどのように感じているかを示しています。

もちろん、より応用されたコンピュータサイエンスへの関心を広げることをお勧めしますが、何かを読むことでそうします。Bloom filterのようなデータベースの周りには数学的に面白いトピックがあり、CryptDBの記事のような楽しい応用論文もあります。