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私はしばらくの間、データマイニングと機械学習に非常に興味がありました。その理由の1つは、学校でその分野を専攻していましたが、プログラミングだけでなく、知識とそのソリューションが複数の形式を持つことができます。私には研究者/科学者のバックグラウンドはありません。データ分析に重点を置いたコンピューターサイエンスのバックグラウンドから来ました。博士号ではなく修士号を取得しています。私は現在、データ分析に関連する立場を持っています。たとえそれが私がしていることの主な焦点ではないとしても、少なくともある程度はそれをよく知っています。 数年前にいくつかの企業と仕事をするためにインタビューし、数人のリクルーターと話をするようになったとき、機械学習を行うには博士号が必要だと人々が考える一般的なパターンを見つけました。少し一般化しすぎています（一部の企業は、特に博士号を本当に探していませんでした）。 その分野で博士号を取得するのは良いことだと思いますが、これが絶対に必要だとは思いません。私はほとんどの現実世界の機械学習アルゴリズムについてかなり適切な知識を持ち、それらのほとんどを自分で（学校でも個人プロジェクトでも）実装しており、機械学習/データマイニングおよび統計一般に関する問題に取り組む際にかなり自信を持っています。また、似たようなプロフィールを持っている友人もいますが、これについても非常に精通しているようですが、博士号を取得していない場合、一般的に企業はデータマイニングの採用についてかなり恥ずかしがっていると感じています。 フィードバックをもらいたいのですが、その分野に非常に焦点を当てた仕事をするためには、博士号が絶対に必要だと思いますか？ （ここでこの質問を投稿する前に少し迷いましたが、メタに関する許容可能なトピックであると思われるため、私はしばらくの間考えていたこの質問を投稿することにしました。）

73 machine-learning  data-mining  careers  phd 

私は統計学の栄誉を終えようとしています。数学の統計学は非常に興味深いと思うので、本当に博士号を取得したいと思っています。私が最も博士号を取得したい研究分野は、確率過程と時系列です。 しかし、私は博士号取得後、民間部門でのキャリアも追求したいと考えています。私は、数学統計のどの分野が民間部門で最も使用されているのか、どのような職種で使用されているのか疑問に思っていました。 雇用できるという理由だけで博士号を取得するつもりはありませんが、それは間違いなく検討する必要があると感じているので、アドバイスをお願いします。

13 mathematical-statistics  careers  phd 

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！

9 careers  phd  academia 

私は生物統計学の博士論文の研究トピックを選ぶことを考えてきました。近年のホットな研究トピックを知りたいです。私の知る限り、注目の研究トピックは次のとおりです。 高次元データ分析; 実験と観察研究における因果関係; 傾向スコアマッチング; ベイジアン統計。 時系列; モデルの選択。 生存データ分析; 私の質問は： 生物統計学の最近の研究動向をまとめた優れた文献レビューはありますか？ これらのトピックの必読のレビューペーパーは何ですか？

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