Re: [問題] 各位當初是怎麼決定讀博士的?

看板PhD作者 (Liang-Hui)時間14年前 (2011/03/19 02:36), 編輯推噓9(9推 0噓 23→)
留言32則, 15人參與, 最新討論串3/3 (看更多)
※ 引述《robata (老了 但不要老去)》之銘言： : 想問一下各位以現在教職的飽和程度(就算台清交也很難找到教職) : 當初為何會選擇讀博班呢? : 小弟對研究很有興趣，並且家裡也支持 : 小弟的想法是讀博士的人數不少，可是自認像小弟一樣有學術熱忱的人沒有很多。 : 所以小第還對教職抱有一絲希望。 : 只是小第比較擔心的是念博班的收入來源為何呢? : 雖然家裡會支持，可是快三十還沒有收入畢竟有點不自在 : 想請教前輩們的意見! 今天聽了UCSF,HARVARD...很多教授 還有Dr. Carol Greider (nobel prize) 三四十個教授討論 Future of biology research 有幾個有趣的點 第一 以後生科領域的訓練 要加強數學分析和程式語言 "quantitative biology" "statistics" "Matlab use" 這些訓練不能在數學系 而是要由生科系的老師自行訓練 第二 建議許多博士畢業後轉行 學術研究進步的速度,比大學需要新進助理教授快太多 造成現在教授猛招學生,博士後,助理教授缺卻少的可憐 以現在的美國政府來說, 博士學位的人願意從政, 還是非常少 但這些人若用他們領域的專業, 在正確的位置 就能夠給政府的政策帶來新的方向 或者, 回鍋教國高中, 當純教書的老師 博士學位能夠給這些青少年, 不同的影響 依目前學術爆滿的情況, 已經不是你有熱情就能解決了 會議中有人開玩笑, "等有老教授過世,你才有機會進來大學教書" 上面的人不退, 你再優秀, 沒缺都沒用 第三 跨領域的訓練, 會讓學生失去極度專業的領域, 但卻能整合不同的資源 這是將來研究突破的可能方向之一 很多生科的研究,來自於工具(tool)的突破 然而tool本身,就需要computer science, engineering, chemistry... 因此, 多方向的培養, 在將來相當重要 多位研究者不斷強調, 寫程式和數學對未來生科的重要性 第四 有人說systems biology是垃圾, 有人說是將來重點方向 第五 basic research非常重要,但現在NIH過的計畫少的可憐 很多要和臨床,醫學有關, 經費才容易申請 但太多基本的問題都沒解決, 大家卻為了經費做研究. 是否科學研究失去了本質, 值得大家討論. 第六 Scripps Cell Biology Chair, Dr. Sandra L. Schmid 提到有兩個她的博士班學生, 到博三都沒有自己的想法 叫他們離開, 但後來去政府上班, 過的反而比較好 她提到"看到white page"的能力 現在各領域都在進步 如何還能看到新的idea 非常非常的重要 -- -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 98.218.51.168 ※ 編輯: onehundred 來自: 98.218.51.168 (03/19 02:41)
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第五點不是跟跨領域衝突嗎
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現在懂computer science有用嗎?把nature science翻開
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有幾篇是用到CS的?
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工具的開發就留給CS的人吧..
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推
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推 可以讓我轉借媽?
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sure.教授也提醒,陷入頂尖期刊(cell)的迷思,不是很好.
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推
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推分享
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請問"看到white page"的能力 指的是什麼 又為何用白頁?
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推
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CS的人又不是甚麼都懂 在某領域能自己開發最好
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不過當然不用人人都去作 只要某領域有一兩個團體投入就可以
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"A white paper is an authoritative report or guide that
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helps solve a problem. White papers are used to
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educate readers and help people make decisions,and are
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often requested and used in politics, policy, business,
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and technical fields." from Wikipedia
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推
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看來似乎很值得去 昨天也是類似的內容嗎?
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以我的經驗做跨領域的博後不太好找 orz
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觀念很棒 但能實踐的好的不會多 人才願進公職也該鼓勵
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"white page"與"white paper"(白皮書)是兩回事吧
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這裡的"white page"應是指novel idea或那些hard issue
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white page指的是,看到別人寫滿滿的一頁,還有新意嗎?
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噗...看錯了
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對於第一點我比較認為 其實最有效率的方式 還是"合作"
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對做實驗的人來說 與其學會程式語言 還不如直接找專業合作
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分析完不能不做實驗 實驗需要電腦分析來增加線索
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但最快的方式 不是一個人兩種都會 而是兩種人合作
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的確觀念很棒, 也是這社會能進步的方向, 不過真的能實踐
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的不多。你要跨領域? 沒被教授們罵就不錯了。 你要走其他
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行業? 想把專業貢獻到某個領域? 人家還不收博士耶。
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03/20 23:57, , 30F
跨領域對分錢來說是錯誤的觀念。聽完還是笑笑就好
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推
03/21 10:43, , 31F
推分享
03/21 10:43, 31F
推
03/24 03:24, , 32F
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