Để theo nghiên cứu trong 5 năm một sinh viên CS cần phải đạt được những gì?

Discussion in 'Computer science & Electrical Engineering' started by seeker, Mar 31, 2007.

  1. fluidmech

    fluidmech Thèm thuồng

    Thực ra ý mình chỉ là để có được 1 good publication từ khi còn học undergrad là điều hoàn toàn có thể. Chuyện khó thì là chuyện đương nhiên rồi, ai muốn làm phd mà không chịu được khó khăn thì nghỉ ở nhà cho khỏe. Mình nghĩ bạn sẽ thành công thôi, vì bạn chịu khó tìm hiểu và chuẩn bị từ sớm. Chúc bạn đạt được những gì mình mong muốn.
     
  2. riquelme

    riquelme Thèm thuồng

    Em muốn hỏi, phân biệt giữa paper và publication là ở chỗ nào, nếu bài conference (đã được đăng kỷ yếu hoặc chỉ mới báo cáo) thì được gọi là gì? Thực ra, được 1 bài báo nước ngoài có lẽ là quá sức đối với sinh viên Việt nam khi mới ra trường, đó là chưa nói đến đánh giá "good" như anh đánh giá ở trên.
     
  3. fluidmech

    fluidmech Thèm thuồng

    Chào bạn, paper hay publication hay bài báo/ công trình nghiên cứu khoa học thực ra là 1, chỉ là cách gọi khác vì tiếng Việt của mình vốn phong phú mà. Và chỉ cần có 1 bài báo ngay trong khi học ĐH đã được coi là "good" rồi, vì nó làm bạn khác biệt so với những người khác.

    Nhiều khi muốn đăng báo ở các tạp chí nổi tiếng không chỉ có mỗi chất lượng của cái mình làm, mà còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố, như khả năng viết (writing skill), cái mình làm phù hợp với trọng tâm của conference/journal, và đặc biệt là tiền để tham gia cái đó :) Nếu các bạn có bài báo cấp khoa/trường/ trong nước thì có thể dịch sang TA rồi gửi kèm.

    Sẽ là hơi xa vời nếu các bạn tự làm một mình, nhưng sẽ đơn giản hơn nếu làm cùng thầy. mình chỉ là động viên các bạn nếu muốn có publication thì nên có kế hoạch và hành động sớm, khi đến năm cuối hoặc ra trường rồi thì sẽ rất khó khăn.

    Còn một cái lợi khi làm nghiên cứu cùng thầy nữa là khi bạn cần, những người thầy/cô hướng dẫn có thể cho bạn thư giới thiệu tốt (LOR), hoặc nếu bạn tự viết thì cũng có nhiều cái hay để mà viết. Mình thấy có nhiều bạn lên hỏi là xin LOR thế nào, chả ai biết/nhớ mình là ai cả, hoặc không biết viết gì vào LOR? Cái này biết càng sớm thì càng có lợi ;)
     
    Last edited: Feb 10, 2008
  4. seeker

    seeker Senior Member

    Em thấy có anh tiếc vì không tham cái cấp khoa, trường vì dù sao cũng là có :D . Tiện cho em hỏi luôn khi bị reject thì paper còn giá trị làm gì nữa không? (Câu này được hỏi ở đây nhưng em chưa thấy ai trả lời)
     
  5. fluidmech

    fluidmech Thèm thuồng

    Paper co thể bị rejected vì nhiều lý do, technical quality, writing, có gần và phù hợp với "theme/focus" của conf/journal đó không ... Nếu paper bị reject thì phải tìm hiểu nguyên nhân tại sao -> rút kinh nghiệm, sau đó submit cho conf/journal khác hoặc đợi năm sau submit lai đúng cai conf đấy cũng được :D

    Còn ý bạn hỏi chắc là vẫn cho paper vào resume/CV như thường, nhưng đề bên cạnh rejected phai không? Cái này thì mình chưa thấy ai làm cả, mình chỉ thấy "not published" thôi, có thể gửi kèm theo application để người ta biết mình đã làm gì, nhưng không thực sự có giá trị.
     
  6. seeker

    seeker Senior Member

    Là em hỏi cái này.
     
  7. iCyborg

    iCyborg i am a cyborg

    Bài được báo cáo ở conf sẽ được published trong proceeding của conf đó và cũng là 1 published paper.
    Thông thường, journals chỉ chấp nhận publish completed works, và review rất lâu, đòi hỏi việc trao đổi phản biện giữa authors và reviewers khá nhiều.Vì đặc điểm này, vài conf papers thường được kết hợp lại để viết 1 jour paper hoàn chỉnh.
    Còn conf thì có thể chấp nhận work in progress. Conf còn cho phép các nhà nghiên cứu gặp nhau, trao đổi chat chit, xây dựng networks ... Các bác committee trong conf thường biết nhau rất rõ (giống như 1 bang phái ấy), có thể hợp tác làm chung project, giới thiệu sv cho nhau ... Nói chung conf are much more interactive.
    Tuy vậy ko thể nói là conf pub kém chất lượng hơn jour pub, đặc biệt trong các ngành có tốc độ phát triển nhanh như CS, robotics ... Siggraph, Sigmod, KDD, ICML, Icra, HRI ... có đẳng cấp ngang với đa số jour tốt trong cùng ngành.

    còn việc publish papers từ khi còn under thì theo em ko khó cũng chẳng dễ chút nào. Ko khó khi bác có thầy có thế lực (thành viên của 1 số bang hội nào đó), việc publish trong các conf tổ chức bởi các networks đó ko quá khó, vì các prof hay nể nhau. Ko dễ khi bác tự thân vận động, thầy thì ít biết ai, và cũng ít ai biết. Bác bào rơi vào nhóm này mà vẫn publish được thì em phục thật sự.

    Các paper bị rejected sẽ vẫn có tác dụng khi các bác viết mail xin học với các thầy, và khi viết sop (ít ra có cái để nói).
     
  8. from_ch

    from_ch Thèm thuồng

    Cứ xem họ tuyển job PhD thế nào thì mình phải đạt cái đấy thôi, ví dụ 1 PhD Position in Information Retrieval họ cần thế này:
    ==========
    We are looking for highly-motivated, dedicated candidates who meet the
    following requirements:
    - Very good degree (Master, Diploma) in Computer Science or a closely
    related field
    - Well versed in Mathematics, Statistics, and Algorithmic Computer
    Science
    - Very good programming skills
    - Very good communicative skills in German or in English.


    Interested candidates are requested to send their application (in German
    or in English) by …. to …., including:

    1. A cover letter describing yourself and your interests.
    2. Your CV
    3. Soft copy of your publications (e.g. master thesis, conference papers)
    ===========

    Theo tớ (học đại học tại VN, làm PhD ở nước ngoài) thì ngoài các môn cơ bản của CS (như cấu trúc dữ liệu và giải thuật, toán rời rác, mạng máy tính, kiến trúc máy tính ...) thì SV nên trang bị thêm sơ sơ thế này:

    1. Nền tảng toán học
    Các môn Giải tích, Đại số tuyến tính, Xác xuất thống kê, Phương pháp tính nên học cho cẩn thận, hiểu bản chất và biết thêm các ứng dụng của nó thì càng hay

    2. Các công cụ hỗ trợ làm CS

    Ngôn ngữ lập trình: (Java, C++, C..): Hầu hết dân làm CS đều cần cái này để coding. Chịu khó lập trình cho style chuẩn một chút đừng để chạy lấy được, nếu không người khác kế thừa hay chính bản than mình dùng lại khó lắm

    Hệ điều hành: Ngoài Windows phải biết thêm Linux

    Ngôn ngữ Script (Perl, …): Hồi học được mấy cái script để copy dữ liệu và deploy chương trình phân tán trên vài chục cái máy để chạy experiments bằng 1 phát enter tớ sướng lắm.

    Hỗ trợ tính toán, phân tích (Matlab, Mathematica, R, Excel): Cái này các chương trình đào tạo ở nhà có vẻ chưa chú trọng lắm nhưng theo tớ nó rất cần thiết và giúp nhiều cho nghiên cứu sinh phân tích dữ liệu, thử nghiệm lý thuyết mà không phải Coding nhiều

    Hỗ trợ soạn thảo, vẽ hình (Word, Latex, Visio, Power Point…): Cái này hỗ trợ viết báo cáo, viết paper, hùng hục sáng tạo và coding mà không biết trình bày đẹp đẽ, dễ hiểu và để lưu lại qua các Technical Report, Conf hay Journal thì rất phí.

    Làm Web: HTML, Java Script, PhP, MySQL: Cái này để tô điểm cho homepage, có thể làm Web Admin của Lab nếu giáo bắt, làm Web site của Course mình trợ giảng hay của project mình tham gia, có thời gian thì tham gia xây dựng Forum cho cộng đồng anh em :-)

    3. Rèn các kỹ năng đọc, viết và giao tiếp bằng tiếng Anh
    Làm PhD phải đọc khá nhiều (chủ yếu qua các bài báo khoa học) trước tiên để biết, để hiểu thiên hạ làm gì, rồi dần phải biết đến tổng hợp, nhận xét và phát triển các kiến thức đó. Tiếp đến phải luyện khả năng diễn đạt và nghe hiểu bằng tiếng Anh để trình bày, trao đổi với giáo, đồng nghiệp. Thêm nữa phải luyện khả năng viết để publish công việc và viết đồ án, trao đổi mail v.v…

    Hồi mới sang bên này, giáo đọc một công thức bằng tiếng Anh cho tớ viết mà tớ ngẩn mặt không biết viết ra sao vì từ trước đến giờ mấy cái công thức Toán mình chỉ toàn nghe bằng tiếng Việt, đọc sách báo tiếng Anh thì công thức là các ký hiệu quen thuộc nên mình chủ quan lướt qua mà không chú ý phát âm nó bằng tiếng Anh như thế nào. Còn về chuyện viết lách, đừng để có Work mình nghĩ thuật toán, coding, nhưng khả năng viết hạn chế và ít thời gian viết quá mà phải chấp nhận để người trong nhóm viết và họ làm first author của paper.

    4. Động cơ và quyết tâm làm việc

    Có những thứ trên rồi mà không có Motivation thì cứ hình dung như các ô tô hoành tráng không có động cơ vậy.

    Motivation hạng 1 là motivation do mình thích mà làm, nghĩ ra ý tưởng hay muốn thực nghiệm, tò mò về cái thuật toán của ai đấy, trăn trở về cái công thức chết tiệt, nóng lòng muốn hiểu ra ngọn ngành vấn đề vừa gặp .., cái Motivation này giúp mình lăn xả với công việc và sáng tạo hơn. Motivation hạng 2 là mình phải phải có PhD, phải có publication, phải bám trụ được ở nước ngoài, phải kiếm được nhiều tiền ... Motivation này cũng giúp mình đạt được cái gì đấy nhưng chất lượng công việc có thể không cao nhất và thời gian dài sẽ làm cho mình mệt mỏi.

    Chính vì thế trong thời gian học đại học hay làm tốt nghiệp, nên cố gắng “cảm nhận” chuyên ngành mình thích để tạo được động lực nghiên cứu cho mình luôn ở dạng 1. Nhưng đôi khi phải để cho cái dạng 1 và 2 nó đan xen nhau.

    Về so sánh chương trình:

    Tớ chưa được học hoàn chỉnh một chương trình đại học bên Tây nên không thể so sánh được. Nhưng theo tớ chương trình đại học 5 năm của mình dài mà chưa hiệu quả. Một số ví dụ tớ thấy chưa ổn đổi với chương trình ĐHBK tớ học như: Các môn Toán chưa đan xen nhiều ví dụ thực tiễn cho SV để họ thấy được tầm quan trọng của nó, phải học khá nhiều môn hồi đại cương không cần thiết, nên để SV tự chọn thì hơn, môn chuyên ngành chưa được cập nhật và điều kiên giáo trình, thực hành kém, chưa có nhiều cơ hội để sinh viên muốn theo đường nghiên cứu được học hỏi và phát huy khả năng v.v.., nhưng những cái này chê thì dễ mà bàn luận để có tính xây dựng thì còn dài lắm, hy vọng có thời gian tham gia topic khác.

    Hồi mới sang làm PhD tớ ngơ ngác và thấy mình bị hổng nhiều thứ. Thực ra chẳng cần có hết những cái nêu trên thì quá trình làm Master, PhD mình vẫn bổ sung dần dần được nếu được nhận. Nhưng nếu phải học lại 5 năm thì:
    +2 năm đầu tớ để ý đến Toán và làm quen với hệ điều hành, ngôn ngữ lập trình.
    +2 năm tiếp theo học cho vững các kiến thức cơ bản về CS và sử dụng cho tốt một số công cụ, tranh thủ các đợt thực tập làm ở công ty ngoài hay theo chân các đàn anh, các thầy để có kinh nghiệm thực tế và luyện tập công cụ mình học được.
    +Năm cuối để tập tành làm nghiên cứu, tập trung tìm hiểu vấn đề mình thích qua đồ án tốt nghiệp, ra được bài báo (không phải Conf thì Tạp chí trong nước cũng được). Còn tiếng Anh thì phải luyện liền tù tì cả 5 năm. Hứng lên làm tí tiếng Pháp hay tiếng gì gì nữa nữa cho cơ hội tìm PhD và cuộc sống ở nước ngoài phong phú, dễ chịu hơn. Còn nếu 5 năm vẫn chưa đủ để làm hay xin được PhD thì làm Master rồi tính tiếp vậy.
     
    Riodan89, notesol, tynguyen and 7 others like this.
  9. xuanlh

    xuanlh Simple man

    Topic này rất hay nhưng mà có lẽ nên chuyển sang box cs thì hợp hơn. Để ở nơi công cộng thế này dân tình lại bảo là thiên vị vì chỉ toàn đưa thông tin liên quan đến ngành CS/IT :5 .
     
  10. fluidmech

    fluidmech Thèm thuồng

    Mình thấy giải Trí Tuệ Việt Nam được trao giải vào ngày 1/1 trên VTV hẳn hoi, mà trí tuệ VN đâu có phải chỉ mấy cái software đâu? :D - j/k.

    Để ở ngoài cho dễ tìm ấy mà, mình cũng sắp thành dân CS rồi :)
     
  11. fluidmech

    fluidmech Thèm thuồng

    Tặng bạn nào muốn làm MS/PhD trong ngành CS, cái này mình copy từ website của trường:

    Graduate School Guide

    What is graduate school all about?

    A Master's degree can take 1-2 years. It's mostly courses, and may or may not include a thesis.
    A Ph.D. may take 5 years or so, but the time is quite variable. The first year or two will focus on courses, but the later years are spent doing research. Because of this, PhD study is not just a more advanced version of what you are doing as an undergraduate but is quite different in nature. Research means working on a problem that has not yet been solved. Thus, the path to the answer is not known. It may take longer than you expect. You may work on one approach for months, only to conclude it doesn't work. In research, it's not enough to just do what the syllabus says, and you can't expect to neatly finish everything in one semester. You have to take initiative. Maybe you'll find that you need to know more linear algebra for your research, so you'll go get a book and teach yourself linear algebra. You spend many hours a day for years focused on one research problem, so you have to really love what you are doing.
    If you have taken advanced courses and have a high GPA, that does not necessarily mean that you will enjoy or succeed in graduate school. If you are considering pursuing a Ph.D., you should get research experience as an undergraduate. This will give you a chance to find out whether you will like Ph.D. work, and will also improve your chance of admission.
    One difference between undergraduate study and graduate study is that often, you will be paid to go to graduate school. In many cases, your tuition will be paid and you will get a stipend for living expenses.

    Application timeline
    • Things to do throughout your time as an undergraduate:
      • Do a URP (or several).
      • Get to know your professors so they will be able to write good recommendation letters for you.
    • Things to do by the end of your junior year:
      • Identify the research area that interests you.
      • Talk to your professors about graduate school.
      • Identify some schools to consider.
      • Make plans to prepare for and take the GRE.
    • You will need to complete your applications during the first semester of your senior year.
    • If you are applying for fall admission, you can expect application deadlines between December 1 and January 15
    • It is good to submit applications well in advance of the deadline.
    • You can develop your own timeline based on your schedule and the requirements of the schools you are applying to, but here is one suggestion:
      http://www.ns.msu.edu/acrc/after_graduation/grad_timeline.asp
    Identifying schools to consider
    • Talk to faculty members in your research area. Ask them which schools have good research in that area.
      • They are the best source of information on the reputation of programs in your specific area.
      • Helps with recommendations - you will get to know faculty who could become your recommenders.
    • Check out who wrote interesting papers in your research area.
    • US News and World Report ranking.
    • National Research Council ranking
      http://www.cra.org/statistics/nrcstudy2/rankcs.html
      • Data is old.
      • Faculty seem to like it - academic rather than commercial source.
      • Allows you to rank on various criteria, e.g. percentage of faculty who published, percentage of PhD graduates who are female.
    • Peterson's Guide. Hard copy book or searchable database on web.
      • Does not have rankings, but allows you to search by field of study, degree offered, and location.
      • Provides program overviews and links to university web sites.
    Deciding which schools to apply to
    • Look at the web sites of the programs you have identified.
    • Read publications by faculty who might become your advisor.
    • There should be more than one interesting faculty member for you to work with. You may go intending to work with one person, but that person may go on sabbatical, have a personality clash with you, etc.
    • Contact schools with any questions. You may contact the admissions office, department staff, and/or faculty members, depending on the nature of your question.
    • Apply to schools that you think are at your level, as well as to safety schools and to schools that it would be a stretch to get into.
    Applying
    • Schools may require online or paper applications.
    • Decisions are made by the academic department, not the admissions office. However, the admissions office may receive and process the application. Follow the instructions about application submission.
    • Required documents are typically the application, transcripts, statement of purpose, 2-3 recommendations, and GRE scores.
    • Particularly for top-ranked schools, it's assumed you will have good grades and good GRE scores, and what will really be of interest is your research potential, as demonstrated in your statement of purpose and your recommendation letters.
    • Applications are processed by humans and by computers. Both are fallible. Many programs, especially the top ones, receive an overwhelming number of applications. Don't assume that everything will be received and processed correctly. Check each school's policy regarding when/if they will send confirmation that they have received your materials, whether you can check your application status online, and how they want to receive inquiries from you. If you get no confirmation back, but don't be so overzealous in checking that they brand you as annoying.
    • If you submit your application well before the deadline, it is more likely that people will take the time to read it, and that admission and aid will still be available.
    • If your transcripts, recommendations, GRE scores, etc. arrive before your application, it is more likely to get lost because there will not yet be a file to associate it with.
    • Some schools will allow you to apply for fall or spring admission. Others only allow fall admission.
    Deciding which admission to accept
    • Visit the schools which have admitted you and meet with faculty and students who will be in your research group.
    • Which do you think is the highest quality program?
    • Which is the best match for your research interests?
    • Which offer aid packages you can survive on?
      Note that you might not necessarily choose the most generous offer. Better to live frugally and love your work than to get better aid but then be unable to finish the degree because you hate it.
    • Will the aid continue at the same or better rate for the duration of your studies?Does the aid package cover health insurance? If you have to pay your own, how much will it cost? What does the health insurance cover?
     
  12. seeker

    seeker Senior Member

    Đọc cái slide "Literature search for computer science" này em thấy nó hướng dẫn khá chi tiết.
     

    Attached Files:

    linhht26 and peterleevn like this.
  13. bobovnu

    bobovnu Thèm thuồng

    Chú này có TRÍ.. khí quá. WELL DONE!
     
  14. dinhcongbang

    dinhcongbang Bạn của mọi người

    Tinh thần phải vững vàng. Có khi đây là yếu tố quan trọng nhất chứ không phải là IQ cao, điểm ĐH tốt, supervisor giỏi, trường xịn... Nhiều khi cảm thấy mình là total loser, mọi thứ đều stuck cả, nhưng vẫn phải gồng mình tiến lên. Thái độ của tôi là luôn ngả mũ bái phục các PhD đã tốt nghiệp, bất kể từ trường nào, bất kể ngành gì.
     
  15. haichit

    haichit Viên mãn

    Em thì luôn ngả mũ trước các PhD dù học hành vất vả nhưng vẫn có thời gian tán gái.:mnk:
     
  16. kitte

    kitte Nghiện

    Lập trình không phải là cái gì quá quan trọng đâu. Đó chỉ là cái kỹ năng, làm nhiều thành quen thôi. Nhiều bác giáo sư cực giỏi có biết lập trình mấy đâu.

    Lập trình chỉ là công đoạn cuối cùng trong việc nghiên cứu. Cái quan trọng là khả năng suy nghĩ, tư duy để phát triển ý tưởng. Nếu không có khả năng này thì khi tham gia vào mấy project chỉ là chú thợ đi gò lưng code ý tưởng của người khác thôi. Đó là lý do mà người giỏi lập trình dù có thích nghiên cứu cũng không đảm bảo được là sẽ làm nghiên cứu tốt

    Ban đầu có kém lập trình thì dù có khó khăn, vất vả đôi chút nhưng nếu chịu khó, chăm chỉ học hỏi thì vẫn làm tốt thôi. Còn nếu học lập trình mà cũng không được thì chẳng làm được cái gì nữa (dốt quá :))).
     
    Last edited: Oct 6, 2008
    linhht26, notesol, donganh89 and 2 others like this.
  17. haichit

    haichit Viên mãn

    Nói tóm lại thì cái gì cũng phải giỏi.
     
  18. nano

    nano Thèm thuồng

    Mình có cùng quan điểm như bạn Kitte. Hiện tại mình phải coding hằng tuần để có thể "show" được các kết quả nghiên cứu ra. Nhưng nhìn chung lập trình thuộc loại "kỹ năng", trước khi coding bạn phải có ý tưởng, phân tích ý tưởng, xây dựng mô hình, phát triển thuật toán hoặc nghĩ xem cần dùng thuật toán gì,...rồi công đoạn cuối cùng mới lập trình. Nếu bạn hiểu rõ vấn đề bạn đang coding thì bạn sẽ debug rất nhanh, lập trình sẽ không xảy ra nhiều lỗi đặc biệt là lỗi logic.

    Nhiều GS đầu ngành trong lĩnh vực của mình nhưng trình độ lập trình (theo mình) cũng chỉ thuộc loại trung bình :D nhưng những bài báo của họ luôn mang đến những ý tưởng mới mẻ, sâu sắc về bản chất vật lý của vấn đề. Có thể các bác GS này chỉ cần lập trình đến thế thôi, phần việc coding để tạo ra một phần mềm simulation hoàn chỉnh thì dành cho SV của các bác hoặc người khác. Nói thế để thấy rằng nếu bạn thích nghiên cứu thì lập trình không phải là rào cản, rào cản lớn nhất theo mình nghĩ là "bạn có passion không?" !
     
  19. bobovnu

    bobovnu Thèm thuồng

    KHÔNG, trăm lần KO, trăm lẻ một lần cũng KO.
    E ghét code, ý tưởng thì trong đầu lúc nào cũng có thể liver phun ra 1 đống khi Giáo hỏi, dưng mà kết quả thì có hạn... Khổ thiế chứ.. DỐT nó thiệt thòi thiế đấy các Bác ah.

    Ko tin, bác nào làm cùng mảng với em, e show cho cả đống ý tưởng @-)@-)..hihi.:)):))
     
  20. ccbtm

    ccbtm Thèm thuồng


    @Mod: em kiện đồng chí Kitte ạ. Đoạn quote trên kia rõ ràng là nó đang chửi em :P .
     

Share This Page