¿Cómo se ve el perfil de investigación de un estudiante admitido para un doctorado en informática en un grupo de investigación superior?

Después de haber realizado recientemente un puñado de días de visitas en los mejores programas de doctorado de CS, parece que las personas que se encuentran entre las 10 mejores (Berkeley, Stanford, MIT, CMU, UW, Cornell, UUIC, etc.) son muy buenas, pero no lo es formulaico

Mi impresión es que los estudiantes que vienen de las mejores escuelas son sus cartas de recomendación.

Puede obtener buenas calificaciones y experiencia en investigación en cualquier universidad de investigación, pero contar con un par de expertos bien conocidos en su campo que lo recomienden es invaluable. Sé que mis redactores de cartas definitivamente ayudaron a que mi solicitud fuera examinada, y la abrieron a una consideración seria, pero creo que serían aún más efectivos si fueran de alguien reconocido como uno de los investigadores más famosos en el campo.

Hablar con la gente en los días de visita reveló que había una gran variación en lo que la gente había hecho, algunos recién salidos de la universidad como yo, otros habían estado trabajando durante años, pero en general la gente había hecho cosas interesantes.

Para darle datos empíricos, decidí principalmente entre UC Berkeley y UW. Era un estudiante de quinto año de MS / BS, había realizado tres años de investigación de pregrado en dos grupos de investigación, tenía un GPA de CS relativamente bueno (3.8), trabajé en múltiples startups, enseñé un par de coloquios de pregrado, trabajé como TA, Ayudé a preparar el plan de estudios para cursos de posgrado, tomé muchos cursos de posgrado tanto antes como durante mi maestría, publiqué 2 artículos (de segundo autor), tuve dos más en presentación, trabajé en el lenguaje de programación Rust e hice mucho código abierto.

Habiendo visto cómo se maneja el reclutamiento en UCSB, parece que ser lo más importante es diferenciarse y demostrar aptitud para hacer investigación, su trabajo principal como estudiante graduado. Por supuesto, debe alcanzar todas las marcas estándar para que su aplicación sea examinada a fondo y no solo eliminada de la pila.

Esto depende del campo. Por lo que puedo ver en Computer Vision, la mayoría de los estudiantes de posgrado admitidos para trabajar con los líderes mundiales ya deben tener al menos una publicación CVPR / ECCV / ICCV, acompañada de una pasantía en Google / Facebook / Microsoft en proyectos relacionados con la visión por computadora.

Sin embargo, en campos como Machine Learning, este es posiblemente el caso. Sé de casos excepcionales de personas que tienen publicaciones ICML o NIPS antes de comenzar la escuela de posgrado, pero dado que la investigación de Machine Learning suele ser más teórica que la visión por computadora (dependiendo del problema que esté resolviendo), el factor principal son las referencias sorprendentes de la parte superior profesores en el campo que puedan dar fe de su sólida base matemática.

Entrar en estos campos es extremadamente competitivo en estos días, ya que el modelo de publicación de las actas de la conferencia está haciendo que el campo vaya más rápido, y el nivel de entrada algo ‘mínimo’ es tener cierto conocimiento del aprendizaje profundo y administrar grandes datos para problemas de visión por computadora como el objeto reconocimiento, comprensión de la escena y estructura del movimiento.

Casi todos los estudiantes nuevos tienen una cartera de investigación realmente poco impresionante. Y eso está bien. Es posible que tengan una publicación o dos (lo hice cuando comencé), pero serán documentos relativamente simples que dirigió el alumno o documentos más sustanciales en los que el alumno hizo una pequeña contribución. Hay excepciones, por supuesto, y serán más comunes en matemáticas que, por ejemplo, los sistemas operativos, pero no es inusual que los estudiantes de los principales grupos de investigación comiencen con cero publicaciones.

Según mi propia experiencia y la experiencia de los profesores con los que colaboro, buscamos dos características: curiosidad y competencia.

Curiosidad:
Muchos estudiantes abordan el trabajo de clase como un conjunto de aros que se deben saltar para obtener la calificación que desean. El futuro Ph.D. el estudiante debe estar luchando con el material, haciendo preguntas más allá de lo que se cubre en el libro de texto, llegando al horario de oficina para hacer más preguntas, haciendo su propia investigación para rastrear las respuestas y continuar participando con el material después de que la clase haya terminado y hecho.

Competencia:
Debido a su curiosidad, el futuro Ph.D. el estudiante debe ser excepcionalmente bueno en algunas habilidades relacionadas con CompSci. Podría ser la sofisticación matemática, la programación del sistema, la visualización de datos o la capacidad de pasar por un montón de publicaciones y extraer el estado actual de la técnica y dónde están los agujeros. Esta habilidad no se desarrolla en clase, y el estudiante habrá desarrollado estas fortalezas durante los últimos años de forma independiente.

Está bien tener algunos estudiantes con alta competencia y poca curiosidad; la curiosidad se puede recoger en el camino y su competencia puede llevarlos hasta que eso suceda. Los estudiantes con alta curiosidad y baja competencia son mucho más de alto riesgo / alta recompensa: si pueden adquirir la competencia lo suficientemente rápido, les irá bien.

Los grados no siguen muy bien la competencia y la curiosidad no. Las publicaciones pueden realizar un seguimiento de ambos dependiendo de la contribución del estudiante, pero generalmente no obtienes una buena lectura hasta que lees las cartas de recomendación.

En los sistemas, el estudiante “ideal” comienza la conversación de admisión diciendo: “Quería saber cómo funcionan los compiladores, así que escribí uno solo por diversión. ¡Y funciona!” Un profesor que conozco permite que sus alumnos tengan mucha libertad en su proyecto final de Sistemas Operativos, y premia a los dos o tres proyectos principales con “entrevistas” para unirse a su grupo si quieren continuar como estudiantes graduados en esa universidad.

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