Eu iniciei meu doutorado em estatística este ano e estou procurando suas melhores práticas, conselhos e (meta-conselhos) sobre como crescer e se tornar um bom pesquisador acadêmico nas áreas de estatística / ML.
Considerações e links gerais são bem-vindos, mas, para começar a bola rolar, aqui estão algumas perguntas reunidas no excelente artigo de Michael Steele " Conselhos para estudantes de pós-graduação em estatística " (se estou perdendo perguntas importantes ou se algumas das perguntas não fazem sentido - comente também):
- Artigos vs Tese - quanto deve-se concentrar na publicação de artigos durante seu trabalho de doutorado? Quantos papéis alguém realmente deseja aspirar a escrever?
- Em que periódicos devemos nos esforçar para ser publicados? (questões relevantes link1 , link2 )
- Quantas horas por dia deve-se gastar em pesquisa (desenvolvendo / lidando com sua pergunta de pesquisa) e em aprendizado (lendo novos artigos / participando de cursos)
- Onde é que se vai encontrar um "tópico quente", ou melhor ainda - um "tópico em breve"? ( link1 , link2 )
- Depois que um "tópico importante é encontrado", como equilibrar a aprendizagem dos conceitos básicos de muitos aspectos do problema, com foco em um aspecto?
Obviamente, essas perguntas são MUITO genéricas e existem muitos ângulos para pensar / respondê-las - espero ler sua perspectiva de como pensar sobre essas questões gerais.
Desde já, obrigado!