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读博士的意义何在?是为了更深入学习知识,还是为了给自己的履历镀金?博士在学术上能带来什么? 第1页

  

user avatar   zhang-tie-shan-18 网友的相关建议: 
      

读博士的意义,这是个非常千人千面的问题... 个人觉得,最重要的是“喜欢”。马洛里说:为什么要登山,因为山就在那里。那为什么要读博,因为就是喜欢整活(bushi)。

比如,我喜欢整数据科学的问题,我喜欢挖掘出来看有没有什么规律,喜欢做算法搞自动化的统计推断... 喜欢这个方向,想知道更多,想参与到这个领域的前沿研究里、想让自己的成果得到别人认可或者应用...

换成其他的学科也是一样的。“为了深入学习知识”其实不是目标,一个自由人,可以学习,也可以不学习,学习是一种手段、路径。“喜欢这个领域”、“想知道更多”,又或者“对自己有更高的要求,希望自己越来越强”,这个才是目标。如果你的目标也是这样,那么读博士很有意义的。

当然读博的意义不只是遵从对研究的兴趣。希望获得博士头衔,一辈子可以被称为XX博士,这种精神上的荣誉感也很香~ (玩明日方舟的时候,双倍加成yeah)

甚至是,因为暂时不想工作来读博,因为保研读硕士比较悬选择读博,纯粹想躺平选择读博,都可以有,只不过... 这样进入读博可能会非常痛苦,因为会发现最后的结果和最开始想的差着十万八千里,如果不是真的喜欢研究、整活,读博的每一周、每一天都可能是煎熬,导师的push、毕业压力、peer press、放弃工作带来的沉没成本、漫长的时间周期,都会让人抑郁。


所以个人理解,读博的意义就在于,让一个有志于科学研究的青年,在ta最有精力,风华正茂的时候大干一场。对个人来说,这是释放研究兴趣,激发聪明才智,努力实现自我价值(如果做出了成果),至少不枉此行,遂了自己的心愿(如果没做出成果)。对社会来说,让有志向、有才华的青年全职进行研究,不一定每个博士都能带来大的进步,但是集腋成裘,每个小论文、小创新,都是在为科学发展积蓄力量。学术的进步就好像是一个幂律分布,大量研究者的工作是小步快跑,少数大佬是一鸣惊人。但是咱们不能光靠大佬哈哈,大佬撕开学术边界的口子,咱们就猛冲猛打,快速推进、充分试错,也是不可缺少的贡献。再者,假设就是一个幂律分布,那如果想要更多的成果,肯定需要更多的人力投入。如果博士里面1%才能成为真正的人才,那至少俺还贡献了一个投进去的分母,让出人才的可能性大了一丢丢哈哈


题主说的“博士学术上能带来什么”,这个可不能小看hh 其实很多学者,学术的巅峰就是博士/博士后期间+后面的若干年,因为这个时期通常是能够直接投入学术研究(包括参加会议讨论)的时间精力最充分的时候,还有导师指导。很多大佬博士期间的论文,甚至是博士毕业论文,比如人工智能大神Hinton的博士们,就真真是屌炸天的成果(而且博士毕业论文内容量很大,一次追个够哈哈)很多进入高校任教的博士,任教后需要分出相当比例的时间教学、处理行政事务,能用在学术上的时间大减,所以,千万不要小瞧了博士的成果hh。(和很多老师聊,他们都有这么一个观点,一个博士,博士毕业的时候publication list有什么水准,那么他后面的上限可能也就在这个水准附近了)


最后关于题主的问题“本科学生和研究生的知识都可以在网上找到资料进行学习。那博士呢?还能从网上找到资料吗?去大学学习和自己学有什么区别吗?”,有一说一,博士很多问题靠百度、谷歌、CSDN这些是解决不了的... 本人是初中、高中如果作业不会就直接百度的,重度搜索依赖患者hh,但是硕士博士之后,真的是,搜索引擎,力不从心啊

  1. 博士硕士很多问题是领域的精、钻问题,关注的人不多,有讨论的人更少的可怜,大部分时候很难搜到想要的内容,还不如去researchgate开个讨论,但是讨论也不一定有大佬来响应解答,难啊。
  2. 大部分能搜到的内容,要么比较浅显、要么有错误,要么理解有问题。一方面是,很多时候我想搜一个XXX问题,但是能找到的都是相关领域的基础教程啊,入门介绍啊啥的,不满足需要;另一方面,互联网内容是良莠不齐的,很多内容的作者可能是本科、硕士,在这个领域上的认识和知识客观上还不如自己,如果光靠互联网的内容,恐怕要误人子弟。举个栗子,比如线性回归,很多搜到的帖子说,线性回归多简单,就是 y = ax + b 。 呃,但其实这里还有误差项 y = ax + b + ,别小看这个误差项啊啊啊!它是什么分布,它和x有没有相关,是非常重要的问题... 虽然说三人行必有我师,但是也要看师的是啥内容对不对。比如,你可以问小学生的表弟脑筋急转弯怎么解释,但你肯定不会问他反常微积分的题目怎么解。
  3. 在大学里,是系统性的学习。啥叫系统性的学习,就是想要把你培养成一个领域人才,是需要给你讲很多门课,而且不同的课之间有铺垫的关系,比如大一你得先学数学分析、线性代数,还有概率论,不然后面机器学习巴拉巴拉各种课都没法上,必要的概念和处理工具都没有。每个学校都有自己的课程培养方案,这个方案怎么设计,设计完了上课的师资强不强,都是对一个人毕业后的水平有超级大的影响的。就好像在网上上网课,也得看下评价好不好,老师厉害不厉害一样,学校的培养水平也是不一样的。
  4. 导师的指导,不只是知识。前提还是导师比较nice,肯带哈。然后博士几年下来,会发现从导师那里学到最多的,其实是处理问题的思维,看问题的方式,怎么从实际的、复杂的、繁冗的信息里提炼出核心目标。然后对这个目标,怎么下手,怎么解。这些东西,不是跟着一起动手,真的学不会。虽然导师也会经常出去讲座啊,给同学们讲讲,给些研究的建议啊,但是80%以上的内容,还是只有师门的弟子才能get到。具体到搞学术,论文怎么写,按什么逻辑走;PPT怎么做、怎么讲,怎么让别人理解我在做啥,我做的好在那里;还有推导证明的套路...细节特别多,这个应该是博士收获最大的地方,所以要读的话一定要选好导师!

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谢邀,

基本上所有高复杂性的问题,比如说天气预报、地球洋流、股票预测、大型生态系统演化、癌症、狂犬病等等。

具体一点的,湍流、堆积固体颗粒的流动计算。




  

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