Saya telah memulai PhD dalam statistik tahun ini, dan saya mencari praktik terbaik, saran, dan (saran meta) mengenai cara tumbuh dan menjadi peneliti akademis yang baik di bidang statistik / ML.
Pikiran dan tautan umum disambut baik, tetapi untuk memulai penggulingan bola, berikut adalah banyak pertanyaan yang dikumpulkan dari artikel hebat Michael Steele " Nasihat Bagi Mahasiswa Pascasarjana dalam Statistik " (jika saya kehilangan pertanyaan penting, atau jika beberapa pertanyaan tidak ada artinya - silakan juga mengomentarinya):
- Makalah vs Tesis - seberapa banyak orang harus fokus pada penerbitan makalah selama pekerjaan PhD-nya? Berapa banyak karya tulis yang harus dicita-citakan secara realistis?
- Dalam jurnal apa seseorang harus berusaha menerbitkannya? (pertanyaan yang relevan link1 , link2 )
- Berapa jam sehari yang harus dihabiskan seseorang untuk penelitian (mengembangkan / menangani pertanyaan penelitian Anda), dan untuk belajar (membaca makalah baru / mengikuti kursus)
- Di mana orang pergi untuk menemukan "topik hangat", atau bahkan lebih baik - "segera menjadi topik hangat"? ( Link1 , link2 )
- Setelah "topik hangat ditemukan", bagaimana seharusnya seseorang menyeimbangkan mempelajari dasar-dasar dari banyak aspek masalah, dengan berfokus pada satu aspek?
Jelas pertanyaan-pertanyaan ini SANGAT umum, dan ada banyak sudut untuk berpikir / menjawabnya - Saya berharap dapat membaca perspektif Anda tentang bagaimana memikirkan masalah-masalah umum ini.
Terima kasih sebelumnya!