सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान नौकरियां क्या हैं?

Question

शिक्षाविदों के पास जो स्पष्ट रूप से सिद्धांतकारों का घर है, मैं सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान से संबंधित औद्योगिक नौकरियों के बारे में सोच रहा हूं, जो शुद्ध गणितीय पृष्ठभूमि की मांग करते हैं।

चियर्स!

Comments

ठीक है, शुद्ध या लगभग शुद्ध शोध करने वाली कंपनियों के लिए काम कर रहे हैं, लेकिन आप उन्हें शिक्षाविद का अपमान मान सकते हैं।

— usul

क्या आप कोड कर सकते हैं? क्या आप जानते हैं कि व्यावहारिक समस्याओं के लिए कुशल एल्गोरिदम डिजाइन करने के लिए आपने स्कूल में सीखे सामान का उपयोग कैसे किया? क्या आप जानते हैं कि इंजीनियरों से कैसे बात की जाती है और पता लगाया जाता है कि वास्तव में कम्प्यूटेशनल समस्याओं को व्यक्त करने के लिए वे किससे मदद माँग रहे हैं? क्या आप इस तरह की चीजें करने में रुचि रखते हैं?

— पीटर शोर

मैं एक भी नौकरी का वर्णन नहीं कर रहा हूँ। मैंने 17 साल तक बेल लैब्स / एटीएंडटी लैब्स में काम किया, और मैं उन क्षमताओं का वर्णन कर रहा हूं जो एक सैद्धांतिक कंप्यूटर वैज्ञानिक को उद्योग में उपयोगी बनाती हैं। यदि आपके पास इन क्षमताओं में से कोई भी नहीं है, तो आप शायद उद्योग में नौकरी नहीं पा सकेंगे (या यदि आप करते हैं, तो आप बहुत लंबे समय तक नहीं रहेंगे)। यदि आपके पास ये सभी क्षमताएं हैं, तो आप कई नियोक्ताओं के लिए मूल्यवान होंगे। यदि आप एक संभावित नियोक्ता को मना सकते हैं, तो आपको ठीक होना चाहिए।

— पीटर शोर

सलाह? यह शायद उद्योग के मेरे बेल लैब्स दृश्य के प्रति पक्षपाती है, लेकिन: बहुत सारे अभ्यास कोडिंग प्राप्त करें। बहुत सारे एल्गोरिदम जानें। शायद कुछ अनुकूलन। कुछ गणितीय / कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग पाठ्यक्रम लें (आपकी भौतिकी यहाँ मदद करेगी)। एक इंटर्नशिप का पता लगाएं। हो सकता है कि आपको अनुसंधान में उद्योग की नौकरी न मिले (हालाँकि आप भाग्यशाली हो सकते हैं), लेकिन आपको बौद्धिक रूप से दिलचस्प उद्योग की नौकरी पाने में सक्षम होना चाहिए। (यद्यपि यदि आप क्वांटम कंप्यूटिंग में जाने की योजना बना रहे हैं, तो यह सामान की एक अलग सूची है। और यदि आप जटिलता सिद्धांत का करियर चाहते हैं, तो आपको संभवतः

— पीटर शोर

@ स्टेला बिडरमैन: ये स्थान वर्तमान में उन लोगों के लिए बेताब हैं जो उन्नत कंप्यूटर विज्ञान और क्वांटम भौतिकी दोनों जानते हैं। आपको पीएचडी की आवश्यकता नहीं है; मुझे उम्मीद है कि स्नातक क्वांटम भौतिकी पाठ्यक्रमों के पूरे सूट पर्याप्त से अधिक होंगे।

— पीटर शोर

Answer 1

मेरे पास एक सीएस थ्योरी है और इंडस्ट्री में एक कंसल्टिंग फर्म में रिसर्च कर रही है। हमें उन लोगों द्वारा काम पर रखा जाता है जो विभिन्न प्रकार के कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं और उन्हें स्वयं बनाने के लिए विशेषज्ञता नहीं है। यह (आंशिक रूप से) एक शोध कार्य है क्योंकि हमारे ग्राहकों में आमतौर पर हितों की अकादमिक साहित्य में अनसुनी होती है, और इसलिए हमारे अनुबंध आमतौर पर नए मॉडल और तकनीक बनाते हैं जो उनके संदर्भ में काम करते हैं। मैं वर्तमान में एक शैक्षणिक सम्मेलन के लिए पोस्टर प्रस्तुति पर काम कर रहा हूं, हालांकि सीएस के बजाय राजनीतिक विज्ञान पद्धति में एक।

मेरा समूह मशीन सीखने और सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण में माहिर है, जिसे लागू रैखिक बीजगणित और ग्राफ सिद्धांत के रूप में भी जाना जाता है। हमारे ग्राहक इसे अंतर्राष्ट्रीय संबंधों, लॉजिस्टिक्स, अंतर्राष्ट्रीय व्यापार और साइबर सुरक्षा जैसे विषयों पर लागू करने में रुचि रखते हैं। मेरे सहकर्मियों के पास पृष्ठभूमि में लागू गणित में पीएचडी, कम्प्यूटेशनल सामाजिक विज्ञान में पीएचडी और कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान में परास्नातक है। मैं अपने समूह में सैद्धांतिक हूं और विशेष रूप से अपने शुद्ध गणित ज्ञान के लिए काम पर रखा गया। मैं मुख्य रूप से मॉडल डिजाइन और सत्यापन पर काम करता हूं, विशेष रूप से मॉडल डिजाइन को सूचित करने के लिए मॉडलिंग की जा रही घटनाओं में ग्राफ सिद्धांत संबंधी संरचनाओं का लाभ उठाना। मैं नए शोध की जांच करने और यह मूल्यांकन करने के लिए भी बिंदु व्यक्ति हूं कि यह वर्तमान में हम क्या काम कर रहे हैं।

मैं दृढ़ता से अनुशंसित कौशल की पीटर की शोर की सूची को दूसरा स्थान दूंगा। उद्योग में एक सफल सैद्धांतिक होने की कुंजी एक तरफ इंजीनियरों, डेटा विश्लेषकों, और डेवलपर्स के बीच पुल होने में सक्षम होना है।

Comments

"मेरा समूह मशीन सीखने और सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण में माहिर है, जिसे लागू रैखिक बीजगणित और ग्राफ सिद्धांत के रूप में भी जाना जाता है।" यह टिप्पणी इतनी रमणीय है कि मैं इसके लिए अपनी प्रशंसा व्यक्त करने के लिए मजबूर हूं। :)

— नील कृष्णस्वामी

"कंसल्टिंग फर्म", "शिक्षाविदों और इंजीनियरों के बीच पुल"। क्या आप और अधिक विस्तृत करेंगे? वे डोमेन क्या हैं जो फर्म आपके उदाहरण से अलग हैं?

@ स्टेला बिडरमैन, क्या आप मुझे गणित और तकनीकी कंप्यूटिंग के बीच के ओवरलैप से संबंधित डोमेन के कुछ सुझाव देंगे और समझाएंगे ?, अभिकलन के विशेष सिद्धांत में

ऑटोमेटा, औपचारिक भाषाओं, औपचारिक व्याकरण, अभिकलन के सिद्धांत के बारे में क्या .... औद्योगिक नौकरियों में इनकी कोई मांग / उपयोग है?

— केट

टीओसी आवेदन की एक टन या बहुत कम देख सकता है, इस पर निर्भर करता है कि वास्तव में किस बारे में बात की जा रही है। मेरे द्वारा मेरे उत्तर में दिए गए अनुप्रयोगों में अंतर्निहित विषय एक नेटवर्क संरचना का अस्तित्व है, इसलिए मैं ग्राफ सिद्धांत का बहुत उपयोग करता हूं। स्पेक्ट्रल ग्राफ सिद्धांत नेटवर्क विश्लेषण के लिए अत्याधुनिक दृष्टिकोणों पर आधारित है। सूचना सिद्धांत तेजी से विसंगति का पता लगाने में लोकप्रिय है। दूसरी ओर, जटिलता और कम्प्यूटेबिलिटी सिद्धांत बहुत कम अनुप्रयोग देखता है क्योंकि यह वास्तविक दुनिया कंप्यूटिंग से अपेक्षाकृत डिस्कनेक्ट है। बारीक दाने वाली जटिलता वह है जो GKR जैसे उपयोग को देखती है

— स्टेला

Answer 2

जॉन कुक एक डॉक्टर हैं, जो कंपनियों के समाधान https://johndcook.com पर गणित लागू करते हैं