मैं कुछ समय के लिए डेटा-माइनिंग और मशीन-लर्निंग में बहुत रुचि रखता हूं, आंशिक रूप से क्योंकि मैंने स्कूल में उस क्षेत्र में पढ़ाई की है, लेकिन यह भी क्योंकि मैं वास्तव में उन समस्याओं को हल करने के लिए अधिक उत्साहित हूं, जिन्हें सिर्फ प्रोग्रामिंग की तुलना में थोड़ा अधिक विचार की आवश्यकता है ज्ञान और जिसके समाधान के कई रूप हो सकते हैं। मेरे पास एक शोधकर्ता / वैज्ञानिक पृष्ठभूमि नहीं है, मैं कंप्यूटर विज्ञान पृष्ठभूमि से डेटा विश्लेषण पर जोर देता हूं, मेरे पास एक मास्टर की डिग्री है और पीएचडी नहीं है। वर्तमान में मेरे पास डेटा विश्लेषण से संबंधित एक स्थिति है, भले ही मैं जो कर रहा हूं उसका प्राथमिक ध्यान नहीं है, लेकिन मेरे पास कम से कम कुछ अच्छा प्रदर्शन है।
जैसा कि मैं कुछ समय पहले कई कंपनियों के साथ नौकरी के लिए साक्षात्कार कर रहा था, और कुछ नियोक्ताओं के साथ बात करने के लिए मिला, मैंने एक सामान्य पैटर्न पाया कि लोगों को लगता है कि आपको मशीन सीखने के लिए पीएचडी करने की आवश्यकता है , भले ही मैं हो सकता हूं थोड़ा बहुत सामान्यीकरण करना (कुछ कंपनियां वास्तव में विशेष रूप से पीएचडी के लिए नहीं दिख रही थीं)।
जबकि मुझे लगता है कि उस क्षेत्र में पीएचडी करना अच्छा है, मुझे नहीं लगता कि यह बिल्कुल आवश्यक है । मुझे अधिकांश वास्तविक-विश्व मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का कुछ बहुत अच्छा ज्ञान है, उनमें से अधिकांश को खुद (या तो स्कूल में या व्यक्तिगत परियोजनाओं पर) लागू किया है, और मशीन-लर्निंग / डेटा-माइनिंग और सामान्य रूप से आँकड़ों से संबंधित समस्याओं का सामना करते समय बहुत आत्मविश्वास महसूस करते हैं। । और मेरे कुछ ऐसे ही प्रोफ़ाइल वाले दोस्त हैं जो इस बारे में बहुत जानकार भी हैं, लेकिन यह भी महसूस करते हैं कि अगर आप पीएचडी नहीं हैं तो सामान्य कंपनियों में डेटा-माइनिंग में हायर करने से कतराते हैं।
मैं कुछ प्रतिक्रिया प्राप्त करना चाहता हूं, क्या आपको लगता है कि उस क्षेत्र में बहुत ध्यान केंद्रित करने के लिए पीएचडी करना आवश्यक है?
(इस प्रश्न को यहां पोस्ट करने से पहले मैं थोड़ा हिचकिचाया, लेकिन चूंकि यह मेटा पर स्वीकार्य विषय लगता है , इसलिए मैंने इस प्रश्न को पोस्ट करने का फैसला किया है, जिस पर मैं कुछ समय से सोच रहा था।)