Recibo muchos correos electrónicos donde los estudiantes piden temas de tesis o disertación. Mientras que para una tesis de maestría que puede estar centrada en la tecnología, podemos proporcionar alguna orientación, para el doctorado, es importante que encuentre / defina la pregunta usted mismo, con alguna orientación de su asesor.
El doctorado implica auto exploración; Proporciona un proceso para convertirse en un investigador / innovador independiente y seguro. La mayoría de los buenos asesores no hacen preguntas a sus estudiantes de doctorado (excepto tal vez en los primeros años cuando se centran en resolver preguntas específicas que conducen a publicaciones que pueden o no formar parte de la tesis), proporcionan un ecosistema (financiación, propuestas y proyectos que tienen algunas preguntas definidas pero tienen flexibilidad para hacer más preguntas, grupos de investigación con la capacidad de interactuar con estudiantes y posdoctorados senior y junior, amplio intercambio de ideas y lluvia de ideas, trabajo en red, preferiblemente con la industria, acceso a problemas y datos del mundo real ) en el que incuba y refina su propia persona de investigación / innovación.
Recuerde, cuando elige un tema de doctorado, se dirige a resolver un problema que será relevante e importante dentro de 2 a 4 años en el futuro, cuando completará su disertación y buscará un trabajo. En esta duración, continuará refinando y haciendo correcciones de curso a medida que continúe la nueva investigación en áreas dinámicas como la ciencia de datos. Lo que no está resuelto, es importante o está de moda hoy en día puede no estar ni 3 años en el futuro (por ejemplo, la computación en la nube estuvo de moda hace 3 años, pero ahora es un gran dato; de manera individual, su tema de doctorado debería resolver problemas importantes que sobrevivirán a las modas y los cambios en el futuro). Curva de tecnología de Gartner).
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Aquí hay una cita importante (Uri Levine): “Enamórate del problema y no de la solución”. ¡Un corolario es que necesitas encontrar el problema (pregunta de investigación) que te apasiona!
Con todas las advertencias anteriores sobre la respuesta a la pregunta: aquí hay dos de mis estudiantes que están respondiendo algunas preguntas de ciencia de datos en su doctorado (que implica principalmente un análisis cuantitativo de grandes cantidades de datos diversos, interesantes y del mundo real): mire las preguntas que tienen trató de responder:
Hemant Purohit, Investigación en Computación Social, Kno.e.sis, Universidad Estatal de Wright
Lu Chen @ Kno.e.sis
Wenbo Wang @ Kno.e.sis
