Nếu bạn đang cân nhắc theo đuổi bằng tiến sĩ. trong lĩnh vực máy học, hoặc mới tham gia vào lĩnh vực này mà không có nền tảng “thích hợp”, dưới đây là một số thông tin chi tiết quan trọng mà bạn nên biết trước khi đưa ra quyết định. Học viện so với Công nghiệp: Theo đuổi bằng tiến sĩ trong có thể là một cách tuyệt vời để thâm nhập vào lĩnh vực này và đạt được các mục tiêu nghiên cứu cụ thể. học máy Tuy nhiên, điều quan trọng là phải xem xét những ưu và nhược điểm của học viện so với ngành. Các con đường thay thế như tham gia các tổ chức nghiên cứu nguồn mở hoặc làm việc trong các dự án phụ thực sự có thể hữu ích hơn so với nghiên cứu sau đại học đối với một số cá nhân. Dưới đây là danh sách rõ ràng về một số mẹo hay nhất từ cuộc phỏng vấn của Brian: : Khi nói đến công việc đầu tiên của bạn trong lĩnh vực máy học, điều quan trọng là phải thể hiện những tác động có thể định lượng được mà bạn đã tạo ra. Điều này có thể tăng tốc dịch vụ, cải thiện hiệu suất của mô hình hoặc tạo doanh thu cho người sử dụng lao động. Cá nhân hóa sơ yếu lý lịch của bạn để làm nổi bật những thành tựu này là chìa khóa. Cá nhân hóa sơ yếu lý lịch : Đừng đánh giá thấp ảnh hưởng của thương hiệu cá nhân mạnh và hồ sơ trực tuyến khi tuyển dụng. Chia sẻ công việc của bạn, cộng tác và sử dụng phương tiện truyền thông xã hội để tạo lợi thế cho bạn. Sức mạnh của thương hiệu và sự hiện diện trực tuyến : Kết nối mạng là điều cần thiết trong bất kỳ lĩnh vực nào và học máy cũng không ngoại lệ. Đi sâu vào mạng xã hội trường học cũ và bắt đầu tạo kết nối trong ngành. Tiếp cận với mọi người trên LinkedIn, tham dự các sự kiện kết nối mạng, tham gia và nỗ lực hết mình để trở nên nổi bật trong thị trường cạnh tranh. Xây dựng kết nối các cộng đồng trực tuyến : Khi bạn tham gia cuộc phỏng vấn, điều quan trọng là chia sẻ câu chuyện của bạn. Các nhà tuyển dụng đã đọc sơ yếu lý lịch của bạn, vì vậy hãy nói về một dự án bạn đã thực hiện và những thách thức bạn đã vượt qua. Bất cứ điều gì làm cho bạn, bạn! Chia sẻ câu chuyện Những hiểu biết sâu sắc này đã được chia sẻ bởi , Ph.D. ứng cử viên tại Đại học Washington và là người sáng lập tài khoản Twitter . Để tìm hiểu thêm thông tin chi tiết về cách tham gia vào AI, phát triển trang Twitter, lưu trữ podcast, phỏng vấn xuất sắc và xây dựng sơ yếu lý lịch tốt hơn, hãy theo dõi toàn bộ podcast bên dưới! Brian Burns AI Pub Xem podcast https://youtu.be/M0aLFZegaec?embedable=true&transcript=true (cũng có sẵn trên hoặc ). Spotify Apple Podcasts

The best videos on the Internet archived and shared on HackerNoon.

The best podcasts on the Internet archived and shared on HackerNoon.

Watch more on YouTube: https://www.youtube.com/c/WhatsAI

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Xem phần này trước khi theo đuổi bằng tiến sĩ. trong học máy

dài quá đọc không nổi

Louis Bouchard

STORY’S CREDIBILITY

Video

Podcast

About Author

chuyên mục

Languages

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI...