Comments 13
Хорошая статья, спасибо. Я так понимаю, что 75% всего написанного переносится на поступление и на bachelor degree?
Я думаю, что применима в лучшем случае треть написанного. Я не очень знаком с bachelor, но там при поступлении сдают SAT, который существенно проще GRE. Рекомендации нужны, но они ничего не должны говорить про научный потенциал (и их кажется две). Эссе тоже надо писать, но там не про науку, а я не знаю про что. В общем, я бы с осторожностью применял написанное к undergrad, если бы вообще применял.
UFO landed and left these words here
Если тебе в США дают funding, то тебе компенсируется стоимость обучения (зависит от университета и программы, $25-40 тыс в год) и предлагается работа учебного/научного ассистента примерно на 20 часов в неделю. Зарплата тоже сильно зависит от университета и программы, но обычно получается в диапазоне $1000-2000 чистыми на руки в месяц.
Спасибо за подробную статью!

Правда, я в последнее время правда перестал понимать, зачем нужно PhD. Это, похоже, даже не лицензия на исследовательскую деятельность — статьи писать можно и без степени.
Почётный титул и полезная строчка в резюме. Продвинутый PhD ML с 5 годами опыта легко претендует на 500к в гугле и ещё выкручивает эйчарам руки. Но есть один нюанс: получение этого PhD может занять ещё 5 лет в течении которых вам ничего не платят (те крохи не в счёт). А в то время как вы получаете PhD, ваш друг-обычный-продвинутый-кодер начинает с 150к, через 5 лет имеет 250к и через 10 лет те же самые 500к.
Есть еще один важный нюанс. Те, кто получает PhD для ухода в индустрию часто востребованы и после 50 (и в 50 диктуют свои условия эйчарам, переходя из компании в компанию), а те, кто избрал стратегию обычный-продвинутый-кодер намного чаще выходят в тираж, если не получается выйти в начальники.
На хабре много текстов про программистов после 40, там масса показательных моментов. Понятно, что есть и тексты, как перестать работать в 40 ))), тоже стратегия )))
Спасибо за крутейшую статью и ряд полезных ссылок, это невероятно круто.
Обязательно перечитаю еще раз когда (если) решусь подаваться на PhD.

Возможно, Вы могли бы посоветовать хорошие вузы в сфере Data Science? Больше интересуют канадские, но США тоже не отбрасываю.

Есть вообще направления, куда можно пойти на такой PhD с практически нулевым опытом/навыками в этой сфере? Может что-то посоветуете для меня.

Образование у меня финансовое, с программирования связан гораздо слабее чем основная аудитория хабра (Excel + VBA, Google Sheets + js, любая автоматизация пк/боты на скриптовых языках).

Я очень люблю анализировать — у меня бесконечное множество персональных расчетных проектов практически по любому чиху в моей жизни. По сути это те же исследования, но с 100% концентратом моего интереса в них.

Образование (ровно как и работа) в сфере финансов меня не сильно впечатлили — интересные моменты заканчиваются достаточно быстро, большая часть направления через чур легкая и очевидная, а рутину я обычно всю автоматизирую. Не совсем понятно что там делать столько лет. Научные работы в области финансов только повторяют этот вопрос. Но я рассматриваю этот вариант если не получится найти что-то другое, ибо куда еще?

Еще есть диплом переводчика, учится нравилось, и научные работы на эту тему весьма интересные. Но пока не вижу перспектив выхлопа с этого направления (занятие интересное, а вот работа довольно утомительная за свою оплату). Возможно, в комбинации с тем же Data Science зашло бы хорошо (пилить условный google translate было бы клево, я вообще фанат идеи создания настоящего ИИ)

Интересны темы ИИ, машинного обучения и анализа данных. Хотелось бы их освоить именно во время обучения, либо потратить минимум времени на предподготовку.

Или в моем случаи нужно начинать максимум с магистратуры в Data Science?
Отличная статья!
Про сроки поступления я всем всегда говорю: лучше не торопиться, пропустить год, но приготовиться отлично. Отточить SOP, сдать на максимум GRE, собрать много хороших рекомендаций.
Потратили бы год а не 2 месяца, глядишь поступили бы в топовый универ.
Спасибо, очень интересно. Смотрю с большим инетресом на ML и data sceence через призму своей професси.
Я довольно успешно работаю исследователем (Research & Development) в одной международной германсткой компании. В области software engineer и mechanical engineer. И у меня нет PhD. И я скажу что я повидал много людей с этой PhD которым приходилось объяснять что-то типа, что если развернуть цилиндр на плоскость то получится квадрат и координатную систему также можно преобразовать.

И про инглиш — есть еще IELTS не забывайте. А вообще все эти инглишы та еще хрень.
UFO landed and left these words here
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.

Information

Founded
Location
Россия
Website
ods.ai
Employees
5,001–10,000 employees
Registered