MS/PhD Computer Science?

[AK]

Ну вот, выяснилось, что я сломал себе карьеру, теперь меня в приличное место не возьмут.

[Hamster]

Я права ориентируюсь на нагрузку в два класса в семестр, чтобы уложиться PhD в три года.

Дело не в классах. Дело в том, что вам нужно делать исследования и писать диссертацию. Это само по себе занимает 3-4 года. Когда вы начнете это делать - зависит от конкретной специализации. Я не знаю про CS, но в физике часто бывают специализации, в которых вы два года должны брать ряд зависящих друг от друга классов, потом еще год-два full-time учите по статьям и книгам более специализированный материал, по которому не дают классы; и только после этого вы можете реально заняться исследованиями.

[Dweller]

Ну я отучился на MS at Univ of WA
• Какие вступительные экзамены от Вас требовались?
• Наличие или отсутствие online или вечерних классов в университете?
• Удалось ли найти программы финансирования обучения и как; если нет то какова полная цена класса?
все это на их сайте, гуглите "PMP CS UW"

• Какие классы из undergraduate level пришлось взять как приреквест? никаких т.к. опыт работы покрывал
• Сколько часов в неделю требуется на выполнение домашних заданий по одному классу? 10-20ч в неделю но все индивидуально
• Какова академическая нагрузка на студента и сколько классов можно вытянуть при полной занятости? мне удалось 3 класса не совмещая с работой и 2 совмещая (ессно без никакой жизни с максимально оптимизированным бытом)

[Hamster]

Вообще первый вопрос, который должен задаваться при упоминании PhD в науках, это "зачем?"

Об этом в интернете написано много, поэтому я только резюмирую.

Система PhD в США представляет собой в сущности пирамиду. Профессора учат PhD студентов, которые надеются потом стать профессорами. Поскольку один профессор за карьеру может выпустить 10-20 студентов, а число профессорских мест примерно постоянно, это значит, что для большинства студентов мест нет. Среди выпускников высококлассных университетов типа Гарварда или Беркли шанс стать профессором выше, и может доходить до 20-30%. Для выпускников провинциальных университетов этот шанс практически равен нулю.

В США практически нет такого понятия, как "научно-исследовательский институт". Реальные карьерные перспективы для PhD это или образование (см. выше), или индустрия.

Американская (и не только) система PhD полностью оторвана от индустрии. Шансы заниматься в индустрии тем, что вы изучаете/исследуете в университете, очень малы. В Computer Science ситуация чуть получше, чем в других науках, но тоже плоха.

Коренные американцы часто осознают все жульничество ситуации, поэтому они на PhD идут редко. Вместо них на PhD идут иммигранты (китайцы и индусы), для которых это шанс заработать гринкарту. По последним данным, процент граждан США среди PhD-студентов в точных науках (включая математику, физику, CS и некоторые другие, детальная разбивка по наукам не дается) примерно 45%. Среди PhD-студентов в engineering - 30%.

[Dweller]

Американская (и не только) система PhD полностью оторвана от индустрии. Шансы заниматься в индустрии тем, что вы изучаете/исследуете в университете, очень малы. В Computer Science ситуация чуть получше, чем в других науках, но тоже плоха.

Не сказал бы этого насчет CS, очень многие вполне успешно идут в индустрию, много позиций требуют или желают PhD.

[Hamster]

Не сказал бы этого насчет CS, очень многие вполне успешно идут в индустрию, много позиций требуют или желают PhD.

Из математики и физики многие тоже успешно идут в индустрию. Люди с PhD вообще редко остаются без работы, если есть мозги, работа рано или поздно находится. Вопрос в том, имеет ли эта работа что-то общее с тем, что человек изучает в университете. Например, самая популярная сфера в современном академическом CS это искусственный интеллект и робототехника. Как часто в индустрии появляются вакансии, для которых требуется опыт научно-исследовательской работы в ИИ или робототехнике? На дайсе сейчас 77 тысяч вакансий, из них термин "artificial intelligence" упомянут в 62 и "robotics" в 116, и даже среди этих 62+116 у абсолютного большинства в "requirements" стоит BSCS/BSEE. Реальных вакансий, для которых НУЖЕН PhD CS с такой специализацией, вероятно, штук 5, из 77 тысяч. Выпускается в этой специализации только в США 250 человек в год.

Но вообще, конечно, сам факт наличия таких вакансий это огромный плюс CS по сравнению с другими науками, потому что для PhD в физике со специализацией в теории струн, или в астрономии, или в большинстве специализаций математики, шансы найти профильную работу в индустрии равны нулю.

[kyk]

для PhD в физике со специализацией в теории струн.

струнных музыкальных инструментов?

[Dweller]

все можно найти при желании...
правильный человек может и свою индустрию создать если надо
вопрос в том что именно и как человек делает в процессе PhD

[Hamster]

все можно найти при желании...
правильный человек может и свою индустрию создать если надо
вопрос в том что именно и как человек делает в процессе PhD

То, что ему скажет делать адвайзор.

[Lisa]

Не сказал бы этого насчет CS, очень многие вполне успешно идут в индустрию, много позиций требуют или желают PhD.

Из математики и физики многие тоже успешно идут в индустрию. Люди с PhD вообще редко остаются без работы, если есть мозги, работа рано или поздно находится. Вопрос в том, имеет ли эта работа что-то общее с тем, что человек изучает в университете. Например, самая популярная сфера в современном академическом CS это искусственный интеллект и робототехника. Как часто в индустрии появляются вакансии, для которых требуется опыт научно-исследовательской работы в ИИ или робототехнике? На дайсе сейчас 77 тысяч вакансий, из них термин "artificial intelligence" упомянут в 62 и "robotics" в 116, и даже среди этих 62+116 у абсолютного большинства в "requirements" стоит BSCS/BSEE. Реальных вакансий, для которых НУЖЕН PhD CS с такой специализацией, вероятно, штук 5, из 77 тысяч. Выпускается в этой специализации 250 человек в год.

Но вообще, конечно, сам факт наличия таких вакансий это огромный плюс CS по сравнению с другими науками, потому что для PhD в физике со специализацией в теории струн, или в астрономии, или в большинстве специализаций математики, шансы найти профильную работу в индустрии равны нулю.

Науки бывают прикладные и теоретические. С PhD в прикладной науке из сильного универа вам буду рады во многих компаниях, эту облась использующих. С PhD в прикладной науке из слабого универа идут в third-tier универы или teaching colleges. С PhD в теоретической науке из сильного универа идут или в сильные же универы профессорами или в ресерч лабы монстров типа ИБМ, ну или в индустрию в смежную область. С PhD в теоретической науке из слабого универа... даже и не знаю. Думаю мало кто по специальности работает.

Дайс, кстати, совсем не показатель. Людей с PhD через Дайс/Монстр обычно не ищут.

[valeriypi]

Однако. Вы себе вообще представляете что такое PhD? В три года даже и при учебе full-time уложиться практически нереально, если вы не гений.

Я не гений – я трудоголик!
Именно поэтому я так детально просчитываю нагрузку, чтобы иметь хотя бы 7 часов на сон.

Ето напоминает мне советское "мы пахали-мы пахали ... а получилось как всегда".

PhD нужно или есть тяга к исследованиям, или работать в специфических областях где ето требуется для роста (посмотрите например Kotelok), или хочется работать в университете с последуюшим tenure. Но тогда и университет должен быть не любой какой попало.
По статистике ООН меньше 10% окончивших PhD имеет такую работу (и в большинстве случев зарплату). В Германии чуть лучше в Сша много хуже.

Забыл, еше талант бы надо иметь, что-бы реально стричь купоны с ПхД, в науке ли, в производстве ли.

[Lolla]

А что касается online степени в University of Phoenix, то это не то образование которое стоит получать, с такой строчкой в резюме оно во многих нормальных местах отправится сразу в корзину.

Кстати правда. Раньше я только о таком слышала, сейчас - наблюдаю периодически.

[Hamster]

С PhD в теоретической науке из сильного универа идут или в сильные же универы профессорами или в ресерч лабы монстров типа ИБМ, ну или в индустрию в смежную область

Как вы считаете, Caltech это сильный универ?

В particle theory group @ Caltech сейчас учится 15 студентов. Если считать, что средняя продолжительность PhD это 5 лет, то эта группа выпускает 3 студентов в год.

За 15 лет с 1994 по 2008 год 7 выпускников Caltech в этой специализации получили tenure-track positions: в среднем 0.5 позиции в год.

Вероятность попадания в универ (любой, не обязательно сильный) 1 из 6. Остальные уезжают обратно в Китай или уходят в смежные индустрии типа Wall Street.

Система устроена так, что примерно то же соотношение будет в любой другой науке и специализации.

[brrdrr]

Науки бывают прикладные и теоретические.

Гениально! Ни одного слова не выбросишь. Я под впечатление!

Уважаемая аудитория, может все-таки сосредоточимся на практических (определённых в начальной спецификации) вопросах, так хочется простой повседневной практики.

[RrM]

Ну я не знаю, кого вы имеете в виду под "аудиторией", но мне как читатели хочется сказать спасибо всем, кто здесь поделился опытом про PhD и ее применимость.

Такого рода информацию - так просто не нагуглишь. В отличие от информации насчет эмм... проблем с транспортировкой в University of Phoenix или возможности сделать PhD по физике за три года, трудоголически навалив на себя неимоверную нагрузку в 2 класса/семестр.