私は今年、統計学の博士号を取得しました。統計学/ MLの分野で成長し、優れた学術研究者になる方法について、あなたのベストプラクティス、アドバイス、(メタアドバイス)を探しています。
一般的な考えとリンクを歓迎しますが、ボールを転がすために、マイケルスティールの優れた記事「統計学における大学院生へのアドバイス」から収集した一連の質問をここに示します(重要な質問がない場合、またはいくつかの質問がある場合意味がありません-コメントしてください):
- 論文vs論文-博士課程での論文の出版にどれだけ集中すべきですか?現実的に何本の論文を書きたいですか?
- どのジャーナルに掲載されるよう努力すべきですか?(関連質問のリンク1、リンク2)
- 研究(研究課題の開発/処理)と学習(新しい論文の閲覧/コースへの出席)に1日何時間を費やすべきか
- 「ホットな話題」を見つけるためにどこへ行くのか、それとももっと良いこと-「すぐにホットな話題になる」ですか?(リンク1、リンク2)
- 「話題のトピック」が見つかったら、問題の多くの側面の基本を学ぶことと、1つの側面に焦点を当てることとのバランスをどのようにとればよいでしょうか。
明らかに、これらの質問は非常に一般的であり、それらを考えたり答えたりするための多くの角度があります-これらの一般的な問題についてどう考えるかについてのあなたの視点を読んでもらいたいと思います。
前もって感謝します!