कंप्यूटर विज्ञान में ग्रेजुएट स्कूल के लिए सलाह


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मैं कुछ सलाह और प्रतिक्रिया के लिए देख रहा हूँ।

पृष्ठभूमि: मैं सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान (कम्प्यूटेशनल जटिलता, ग्राफ सिद्धांत, संयोजन विज्ञान) में रुचि के साथ एक स्नातक गणित का छात्र हूं। मैं कंप्यूटर साइंस में पीएचडी करना चाहता हूं और सिद्धांत पर ध्यान केंद्रित करना चाहता हूं।

मेरी पृष्ठभूमि कंप्यूटर विज्ञान के गणितीय रूप से गहन क्षेत्रों में है, लेकिन मुझे कंप्यूटर विज्ञान में अधिक लागू पृष्ठभूमि की कमी है। विशेष रूप से मुझे पीएचडी कार्यक्रम के लिए आवश्यक कार्य के रूप में प्रोग्रामिंग, एल्गोरिथम, ऑपरेटिंग सिस्टम और डेटाबेस में पाठ्यक्रम पूरा करने की आवश्यकता है। मैं स्नातक होने से पहले इन पाठ्यक्रमों में फिट नहीं हो सकता। इसे मापने के लिए मैं कार्य बल में प्रवेश करने की योजना बना रहा हूं और एक एमएस पार्ट टाइम (इसलिए मैं एमएस के लिए भुगतान कर सकता हूं) को पूरा कर सकता हूं, फिर एमएस डिग्री पूरा करने के बाद एक पूर्णकालिक पीएचडी कार्यक्रम में प्रवेश कर सकता हूं।

प्रश्न: क्या मैं पीएचडी कार्यक्रम में प्रवेश करने से पहले एक एमएस डिग्री अंशकालिक पूरा करके नुकसान में रहूंगा, सीएस छात्रों के लिए जो अपनी स्नातक की डिग्री पूरी होने पर तुरंत पीएचडी कार्यक्रम में प्रवेश करते हैं? जिस स्थिति में मैं काम करता हूं वह सीएस से संबंधित होगा और मुझे एक सीएस कार्यक्रम में हस्तांतरणीय कौशल देगा और मुझे बेहतर केंद्रित अनुसंधान के लिए नेतृत्व कर सकता है। मैं सिर्फ यह उम्मीद कर रहा हूं कि यह रास्ता मुझे किसी भी तरह के नुकसान (पीएचडी कार्यक्रम के लिए स्वीकृति के संदर्भ में) में न रखे। मैं एमएस थीसिस ट्रैक करने में दिलचस्पी रखता हूं, और महसूस करता हूं कि एमएस डिग्री को पूरा करने में मुझे थोड़ा अधिक समय लग सकता है (क्योंकि यह पार्ट टाइम होगा)। एमएस पूरा होने पर, जैसा कि कहा गया है, मैं एक पूर्णकालिक पीएचडी कार्यक्रम में प्रवेश करूंगा।

मैं बस कुछ प्रतिक्रिया और सलाह के लिए देख रहा हूँ। आपकी सहायताके लिए धन्यवाद!


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यदि आपका वास्तविक लक्ष्य पीएचडी है और यदि आप इसे सिद्धांत रूप में करना चाहते हैं, तो मुझे यकीन नहीं है कि स्वामी के साथ यह पूरी बात आवश्यक है (शायद यह चोट नहीं होगी, या तो)। यदि आप अपने दम पर OS और डेटाबेस का अध्ययन करने के लिए कुछ समय बिता सकते हैं, तो आप COMP GRE को ले सकते हैं और सीधे phd पर आवेदन कर सकते हैं। अमेरिका में भी कुछ विश्वविद्यालय संभवतः एक मजबूत गणित के स्नातक के साथ अधिक ठीक हैं जो सिद्धांत करना चाहते हैं। लेकिन मैं उत्सुक हूं कि एल्गोरिदम लिए बिना कंप्यूटर विज्ञान के किन गणितीय क्षेत्रों का आपने अध्ययन किया है?
साशो निकोलेव

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मैंने कम्प्यूटेशनल जटिलता सिद्धांत, कम्प्यूटेबिलिटी सिद्धांत, असतत (ज्यादातर ग्राफ सिद्धांत), और वर्तमान में क्रिप्टोग्राफी (अमूर्त बीजगणित / जटिलता पहलू) में दिलचस्पी दिखाई है। मुझे इन चीजों की बहुत बुनियादी समझ है और मैं इन क्षेत्रों में अपनी समझ की गहराई को और बढ़ाना चाहता हूं। लेकिन मैं ज्यादातर सीएस के भीतर कुछ भी करने के लिए खुला हूं, मैं जितना सीखना चाहता हूं उतना सीखना चाहता हूं। मैं आपकी प्रतिक्रिया और आपकी सलाह की सराहना करता हूं।
क्वाटरनरी

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मैं पीएचडी कार्यक्रमों में सीधे आवेदन करने की सलाह देता हूं। यदि आप यह स्पष्ट करते हैं कि आप सिद्धांत में रुचि रखते हैं, तो आपकी गणित पृष्ठभूमि आपकी मदद करेगी, और सिस्टम पाठ्यक्रमों की आपकी कमी बहुत अधिक चोट नहीं पहुंचाएगी। (खासकर अगर आपने सीएस जीआरई लिया है)। आपको अपने पीएचडी कार्यक्रम में सिस्टम पाठ्यक्रम लेने का अवसर मिलेगा - एक स्वामी पर पैसा क्यों बर्बाद करें? आपको कम से कम पीएचडी कार्यक्रमों में आवेदन करना चाहिए और यह देखना चाहिए कि आप किस स्थान पर हैं।
हारून रोथ

मैं समझता हूं कि यदि कोई छात्र पीएचडी की डिग्री हासिल करना चाहता है, तो उन्हें अपनी बीएस की डिग्री पूरी करने पर सीधे पीएचडी प्रोग्राम में आवेदन करना चाहिए, लेकिन मेरा प्रश्न यह है कि क्या उस छात्र को Google या Microsoft जैसी कंपनी में नौकरी की पेशकश की गई थी (एक कंपनी एक एमएस डिग्री के ट्यूशन प्रतिपूर्ति करने के लिए तैयार है)? मैं यह पूछ रहा हूं कि क्या यह एक एमएस को पूरा करने के दौरान 2-3 साल के लिए Google / MS जैसी कंपनी में काम करने के लिए छात्र को नुकसान पहुंचाएगा, तो पीएचडी पूर्ण समय में प्रवेश करने के लिए छोड़ दें। अधिकांश प्रतिक्रियाओं से मुझे विश्वास होता है कि उत्तर "नहीं" है, लेकिन जैसा कि ff ई ने बताया कि कुछ कार्यक्रम प्रकाशनों के लिए दिखते हैं।
क्वाटरनरी

जवाबों:


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पीएचडी कार्यक्रम शुरू करने से पहले निश्चित रूप से थोड़ा अधिक अध्ययन और वास्तविक दुनिया में कुछ काम करने से कोई नुकसान नहीं है। एक व्यापक पृष्ठभूमि होने से हमेशा एक फायदा होता है, क्योंकि समस्याओं को संबोधित करते समय आपको आकर्षित करने के लिए अधिक विविध ज्ञान होता है। वास्तविक दुनिया में काम करने से आप अधिक ग्राउंडेड हो जाएंगे, और शायद यह आपके शोध को यथार्थवादी समस्याओं के लिए निर्देशित करने में मदद करेगा (जो तब बड़े पैमाने पर दुनिया की मदद कर सकता है)।

दूसरी ओर, बहुत से लोग सीधे पीएचडी कार्यक्रमों में कूद गए हैं और सफल हुए हैं। क्षेत्र में एक या दो किताबें पढ़कर आप आसानी से अपने द्वारा छोड़ी गई किसी भी सामग्री को चुन सकते हैं। आप अपने पीएचडी में वैसे भी बहुत कुछ कर रहे होंगे, इसलिए कम संबंधित पढ़ने पर थोड़ा भी नुकसान नहीं होगा।

कुछ अर्थों में वास्तविक उत्तर इस बात पर निर्भर करता है कि आप किस देश में अपनी पीएचडी करने की योजना बना रहे हैं। यूएस-शैली के पीएचडी अन्य देशों (जैसे, बेल्जियम, ऑस्ट्रेलिया, नीदरलैंड) से बहुत अलग हैं। यूएस-शैली के पीएचडी में शुरुआती वर्षों में बहुत से शोध कार्य शामिल हैं। कुछ अन्य देशों में शुरुआती वर्षों में कोई शोध कार्य नहीं हुआ है।


आपके उत्कृष्ट दृष्टिकोण के लिए धन्यवाद। मुझे यह बहुत ताज़ा लग रहा था। मुझे यह जानकर खुशी हुई कि पीएचडी करने से पहले उद्योग में अनुभव फायदेमंद हो सकता है। आपकी टिप्पणी ने मुझे मेरे भविष्य के अवसरों के बारे में बहुत अवसरवादी बना दिया।
क्वाटरनरी

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वास्तव में, एक यूएस-शैली पीएचडी कार्यात्मक रूप से एक एमएस है जो यूरोपीय शैली की पीएचडी
सुरेश वेंकट

जिससे पता चलता है कि ओपी स्वामी को छोड़ देता है, अगर वह अमेरिका में है।
डेव क्लार्क

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अगर आप पीएच.डी. सिद्धांत रूप में, तो आपको निश्चित रूप से एल्गोरिदम को जानना चाहिए और शायद प्रोग्रामिंग को जानना चाहिए । दूसरी ओर, मुझे संदेह है कि आपको ऑपरेटिंग सिस्टम या डेटाबेस को जानना होगा - हालांकि उन्हें जानने से कभी नुकसान नहीं होता है।

उदाहरण के लिए, एक अंडरग्रेजुएट के रूप में, मैंने सीएस में पढ़ाई की, लेकिन मैंने कभी ओएस नहीं लिया, और मुझे नहीं लगा कि इससे मेरी पीएचडी प्रभावित हुई है। आवेदन (हालांकि कौन जानता है)। मैंने ग्रेड स्कूल में कुछ आवश्यकता को पूरा करने के लिए ओएस लिया, लेकिन मैं अब तक इसे भूल गया। मैंने अंडरग्रेजुएट और ग्रेड स्कूल के बीच मुख्य प्रणालियों के अधिकांश पाठ्यक्रमों को लेना समाप्त कर दिया है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि मेरे अनुसंधान का सामना करना पड़ा होगा, मैं नहीं।

मुझे पूरा यकीन है कि एमएस आपके आवेदन को नुकसान नहीं पहुंचाएगा, लेकिन सुनिश्चित करें कि आप अपना समय और पैसा बर्बाद नहीं कर रहे हैं।


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यही कारण है कि हम एमएल के लोगों का मज़ाक उड़ाते हैं :) - वे डेटाबेस नहीं सीखते हैं और चीजों को समझाना नहीं समझते हैं :)
सुरेश वेंकट

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मैं डीबी ले लिया और यहां तक कि बी + पेड़ कार्यान्वित कंपकंपी । मुझे याद है कि हमने कुछ चर्चा की ... स्केलिन ... या बड़े दा ... कभी नहीं-मन, मैं याद नहीं कर सकता। जो भी था सब इस शांत सीखने सिद्धांत :) द्वारा ओवरराइड मिल गया है चाहिए
लेव Reyzin

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अजीब बात है, यही वजह है कि हममें से कुछ लोग डीबी लोगों का मजाक उड़ाते हैं।
जेफ

क्या हम सब साथ नहीं मिल सकते?
लेव Reyzin

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मैं डेव क्लार्क और लेव रेइज़िन से थोड़ा असहमत होना चाहता हूं। कम से कम मेरे विभाग में, एमएस डिग्री वाले छात्रों के लिए पीएचडी प्रवेश मानक केवल स्नातक डिग्री वाले छात्रों की तुलना में अधिक हैं। अतिरिक्त अनुभव एक नुकसान हो सकता है, अगर यह पर्याप्त अतिरिक्त अनुभव नहीं है

बाकी सभी समान हैं, मेरा विभाग एमएस के साथ किसी भी आवेदक से अपेक्षा करता है कि उसके पास एक प्रकाशन, या कम से कम एक युवा परिणाम हो, इससे पहले कि हम उन्हें पीएचडी कार्यक्रम में प्रवेश के लिए विचार करेंगे। (और "प्रकाशित" द्वारा, मेरा मतलब है कि एक प्रतिष्ठित सहकर्मी की समीक्षा की जाने वाली वेब-सुलभ सम्मेलन की कार्यवाही या पत्रिका, न कि केवल एक मास्टर की थीसिस, आंतरिक तकनीकी रिपोर्ट, छात्र अनुसंधान सम्मेलन, या कंप्यूटर की दुर्गम चीनी पत्रिका ।) एक पूर्ण काम करना। समय की नौकरी आपको पर्याप्त समय छोड़ने की संभावना नहीं है - या इससे भी महत्वपूर्ण बात, पर्याप्त मानसिक ऊर्जा - युवा शोध करने के लिए।

बेशक, क्रेटरस कभी भी पेरिबस नहीं होता है। हम एमएस आवेदकों के लिए वास्तविक वास्तविक प्रकाशन आवश्यकता को नरम करते हैं जिन्होंने प्रमुख क्षेत्रों को बदल दिया है। लेकिन फिर आप एक कथित कमजोरी को समझाने की असहज स्थिति में हैं। (दूसरी ओर, मुझे यकीन नहीं है कि गणित से सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान में "प्रमुख" के रूप में गिना जाता है।)

मेरी सलाह है कि अपने अंडे एक टोकरी में न रखें। सबसे पहले, उन लोगों से बात करें जिन्हें आप उन कार्यक्रमों में काम कर सकते हैं जिनमें आप रुचि रखते हैं। मुझे यहां के लोगों पर जोर देना चाहिए - कई विभागों में कई लोगों से बात करें । दूसरा, लक्ष्य विभागों से विशिष्ट विरोधाभासी सलाह के अभाव में, दोनों एमएस और पीएचडी कार्यक्रमों पर लागू होते हैं। (कुछ विश्वविद्यालय, या कम से कम उनके वेब फॉर्म, मूर्खता से आपको एक या दूसरे को चुनते हैं, जिस स्थिति में आपको अपने लक्षित विभाग के प्रवेश कार्यालय से सीधे बात करनी चाहिए ।) साने पीएचडी कार्यक्रम आने वाले छात्रों को दूसरे क्षेत्रों में अंडरग्रेजुएट सीएस पाठ्यक्रम लेने देते हैं। विमुद्रीकरण के लिए।


अच्छी सलाह J mind, E, इसने मेरे मन को MS / PhD दोनों कार्यक्रमों में लागू करने के लिए कभी भी पार नहीं किया। मुझे यह जानकर खुशी हुई कि sane पीएचडी कार्यक्रमों को आने वाले छात्रों को अन्य क्षेत्रों से आने वाले छात्रों को हटाने के लिए सीएस पाठ्यक्रम लेने की अनुमति देता है। जैसा कि आपने सुझाया है मैं कई विभागों के कई लोगों से बात करूंगा। क्या यूआईयूसी आवेदकों को एमएस और पीएचडी कार्यक्रम दोनों के लिए आवेदन करने की अनुमति देता है?
क्वाटर्नेरी

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UIUC में तंत्र एमएस कार्यक्रम पर लागू होता है और पीएचडी जारी रखने के लिए अपने इरादे की घोषणा करता है। प्रवेश समिति कभी-कभी ऐसे आवेदकों को सीधे पीएचडी कार्यक्रम में प्रवेश देती है।
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मैं पीएचडी छात्र हूं, सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन करने में रुचि रखता हूं, वास्तव में सीएस के अन्य क्षेत्रों में दिलचस्पी नहीं रखता। मेरे द्वारा लिया गया मार्ग एप्लाइड गणित में पीएचडी कार्यक्रम में प्रवेश करने के लिए था। (शुद्ध गणित के रूप में अच्छी तरह से काम कर सकते हैं, लेकिन यह आप चाहते हैं की तुलना में अधिक गणित शोध की आवश्यकता हो सकती है)। यह पाठ्यक्रमों में बहुत अधिक लचीलापन देता है। वास्तव में मैं अधिक टीसीएस पाठ्यक्रम ले रहा हूं क्योंकि मुझे एक शुद्ध सीएस छात्र के रूप में अनुमति दी जाएगी। मेरा शोध प्रबंध टीसीएस में होगा और मैं सीएस सलाहकार के साथ काम करूंगा।

मैंने पाया कि यह मूल रूप से आपके सामने आने वाली दुविधा का सबसे अच्छा तरीका था।


अच्छी सलाह, मैं लागू गणित कार्यक्रमों के साथ-साथ सीएस कार्यक्रमों में भी देखूंगा। मैं हमेशा ODE / PDEs एट अल के साथ "लागू गणित" से जुड़ा रहा।
क्वाटर्नेरी

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@Quaternary: लागू गणित कार्यक्रम ODE / PDEs के लिए अभिप्रेत हैं। हालांकि, इन कार्यक्रमों में अक्सर बहुत अधिक लचीलापन होता है। आप इन कार्यक्रमों को TCS कार्यक्रमों में बदल सकते हैं, भले ही यह उनका इरादा न हो।
डेविड हैरिस

@ डेविडविअरिस मैं पूछ सकता हूं, वह कौन सा विश्वविद्यालय है जिसमें आप एक लागू गणित कार्यक्रम को टीसीएस कार्यक्रम में झुकते हैं?
PALEN

@ पैलेन, मैरीलैंड विश्वविद्यालय। (इसमें उत्कृष्ट अनुप्रयुक्त गणित और सीएस कार्यक्रम हैं)
डेविड हैरिस

इसके अलावा, आपको कभी भी ODEs और PDEs, या यहाँ तक कि SDEs, आदि की एक फर्म पकड़ प्राप्त करने पर पछतावा नहीं होगा। अगर कुछ भी, शुद्ध गणितज्ञ, एल्गोरिदम या कॉम्बिनेटरिक्स के आसपास काम करने वालों सहित, गणित के ऐसे महत्वपूर्ण क्षेत्र में अक्सर बहुत कमजोर होने पर अफसोस करते हैं।
जेफ बर्ड्स

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मान लें कि आपने पहले ही पीएच.डी. आप जिस कार्यक्रम में रुचि रखते हैं, मेरी सलाह है कि उस व्यक्ति के साथ सीधे बात करें जो आपके भविष्य का सलाहकार हो सकता है। वह / वह उपलब्ध शोध विषयों में से प्रत्येक के लिए आवश्यक सैद्धांतिक पृष्ठभूमि और व्यावहारिक सामान जानता है, ताकि यह तय करना आसान हो जाए कि आगे क्या करना है।

मूल रूप से, शोध विषयों और उनके पूर्वापेक्षा कौशल का ज्ञान आपको उस सामग्री को प्राथमिकता देने की अनुमति देगा, जिसे आपको कवर करने की आवश्यकता है। मैं पहले एल्गोरिदम, और फिर डेटाबेस, ऑपरेटिंग सिस्टम और प्रोग्रामिंग को एक या अधिक भाषाओं में कवर करूंगा। ऐसा इसलिए है क्योंकि आपको प्रत्येक शोध विषय में एल्गोरिदम की आवश्यकता है, लेकिन जरूरी नहीं कि ओएस, डीबी और प्रोग्रामिंग जब तक कि विषय इन पर सख्ती से केंद्रित न हों या कार्यान्वयन की आवश्यकता न हो। फिर, अपने भविष्य के सलाहकार के साथ बात करना यह समझने की कुंजी है।

जैसा कि @Dave Clarke ने कहा है, यदि आप पीएचडी में दाखिला लेने में देरी करना चाहते हैं। कार्यक्रम, यह चोट नहीं पहुंचेगी: अतिरिक्त अनुभव कभी नुकसान नहीं है। यदि आप, इसके बजाय, तुरंत दाखिला लेना पसंद करते हैं, तो बस एक अलग तरह के पूर्णकालिक अध्ययन के लिए तैयार रहें, यह ध्यान में रखते हुए कि आपको कुछ ऐसा नहीं पता है जिसकी आवश्यकता हो, लेकिन आप बेहतर गणित जानते हैं।


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मैं J conc that E के साथ सहमत हूँ कि MS डिग्री को अमेरिका में विज्ञान में "सांत्वना पुरस्कार" के रूप में देखा जाता है क्योंकि लोग आमतौर पर पीएचडी कार्यक्रमों में योग्यता परीक्षा में असफल होने पर उन्हें लेते हैं। और जो एक एमएस करने के लिए भुगतान करता है जब वे आपको सीधे पीएचडी करने के लिए भुगतान करेंगे?

मैं डेविड हैरिस के साथ भी सहमत हूँ कि गणित गंभीर सैद्धांतिक काम करने के लिए सबसे कुशल मार्ग साबित हो सकता है, लेकिन यह पूरी तरह से कार्यक्रम पर निर्भर करता है। किसी भी गणित या COMP से पूछो। विज्ञान। विभाग जो प्रस्ताव देते हैं कि वे छात्रों को विभाग के बाहर पाठ्यक्रम लेने के बारे में कैसा महसूस करते हैं।

मैं अनुशंसा करता हूं कि आप अपने रुचियों को अधिक व्यावहारिक रूप से लागू कंप्यूटर विज्ञान में व्यापक करें, लेकिन कुछ पढ़कर ऐसा करें। डेटाबेस के आसपास गणितीय रूप से मनोरंजक विषय हैं, जैसे कि ब्लूम फ़िल्टर , साथ ही साथ क्रिप्टीडी लेखों की तरह मज़ेदार आवेदन पत्र ।

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