Ho iniziato il mio dottorato di ricerca in statistica quest'anno e sto cercando le tue migliori pratiche, consigli e (meta-consigli) su come crescere e diventare un buon ricercatore accademico nel campo della statistica / ML.
Sono accolti con favore pensieri e collegamenti generali, ma per iniziare a far rotolare la palla, ecco un mucchio di domande raccolte dal grande articolo di Michael Steele " Consigli per studenti laureati in statistica " (se mi mancano domande importanti o se alcune domande sono privi di significato - si prega di commentarlo anche)
- Papers vs Thesis - quanto dovrebbe concentrarsi sulla pubblicazione di articoli durante il suo dottorato di ricerca? Quanti documenti si dovrebbe aspirare realisticamente a scrivere?
- In quali riviste si dovrebbe sforzarsi di essere pubblicati? (domande pertinenti link1 , link2 )
- Quante ore al giorno si dovrebbe dedicare alla ricerca (sviluppo / gestione della domanda di ricerca) e all'apprendimento (lettura di nuovi documenti / corsi di frequenza)
- Dove si va a trovare un "argomento caldo", o ancora meglio - un "argomento che presto sarà hot"? ( link1 , link2 )
- Una volta trovato un "argomento caldo", come si dovrebbe bilanciare l'apprendimento delle basi di molti aspetti del problema, concentrandosi su un aspetto?
Ovviamente queste domande sono MOLTO generali, e ci sono molti punti di vista per pensare / rispondere - spero di leggere la tua prospettiva su come pensare a questi problemi generali.
Grazie in anticipo!