He comenzado mi doctorado en estadística este año, y estoy buscando sus mejores prácticas, consejos y (meta-consejos) con respecto a cómo crecer y convertirse en un buen investigador académico en los campos de la estadística/ML.
Las reflexiones generales y los enlaces son bienvenidos, pero para empezar a rodar la pelota, aquí hay un montón de preguntas recogidas del gran artículo de Michael Steele " Consejos para estudiantes de posgrado en estadística "(si me faltan preguntas importantes, o si algunas de las preguntas no tienen sentido - por favor, coméntelo también):
- Artículos vs. Tesis: ¿cuánto debe uno centrarse en la publicación de artículos durante su trabajo de doctorado? ¿Cuántos artículos debe uno aspirar a escribir de forma realista?
- ¿En qué revistas hay que esforzarse por publicar? (preguntas relevantes enlace1 , enlace2 )
- Cuántas horas al día hay que dedicar a la investigación (desarrollo/tratamiento de su pregunta de investigación), y al aprendizaje (lectura de nuevos artículos/asistencia a cursos)
- ¿Dónde se puede encontrar un "tema candente", o mejor aún, un "tema que pronto será candente"? ( enlace1 , enlace2 )
- Una vez que se encuentra un "tema candente", ¿cómo se debe equilibrar el aprendizaje de los fundamentos de muchos aspectos del problema, con la concentración en un aspecto?
Obviamente estas preguntas son MUY generales, y hay muchos ángulos para pensar/responderlas - espero leer su perspectiva sobre cómo pensar en estas cuestiones generales.
Gracias de antemano.