Soy un estudiante de matemáticas que recién comienza mi tercer año. Desde que ingresé a la escuela de posgrado, me he convencido firmemente de que la academia no es el lugar para mí. El trabajo intelectual es genial, pero el lado de la vida apesta. Odio la hinchazón administrativa, el sistema de esclavitud de los estudiantes de posgrado y postdoctorado, estar constantemente rodeado de personas sin habilidades sociales, toda la cultura tóxica del autosacrificio. Creo que solo quiero entrar en la industria, encontrarme un nicho o abrirme camino en una escala corporativa. Probablemente en tecnología o finanzas, ya que eso es lo que necesita matemáticos.
Problema: mi área de investigación es muy pura, casi sin aplicaciones directas. Entonces, desde que decidí ingresar a la industria, comencé a buscar otro campo en el que tomé una clase y que me resulta interesante, pero del que realmente no sé mucho todavía. Es una disciplina relativamente nueva que ha visto aplicaciones recientes en datos. Hay un par de personas en mi departamento que hacen trabajos relacionados, así que podría pedirle a uno de ellos que sea mi asesor. (Todavía no tengo uno; los primeros dos años aquí son muy pesados y este es el semestre para elegir).
El problema es que siento que estoy empezando de nuevo desde el principio. Me enamoré de mi campo original durante la licenciatura y me he esforzado mucho desde entonces. Tenía un nivel de investigación antes de ingresar a la escuela de posgrado, publiqué un artículo en una revista importante, tenía un montón de proyectos paralelos en curso y he leído lo suficiente como para poder mantener conversaciones fácilmente con profesores sobre la mayoría de los temas. Sé al 100% que podría sacar una tesis en los próximos tres años si fuera en este campo. Incluso tengo un tema original basado en una generalización de mi artículo anterior, y he hecho algunos progresos por mi cuenta.
En mi nuevo campo, me siento como un principiante. Si mis compañeros en el nuevo campo tienen el mismo nivel de experiencia que yo tenía en mi campo original, entonces estoy muy atrasado. Podría tomar más tiempo para graduarme, o tener una tesis de mierda. O tal vez descubra que simplemente no tengo talento, que mi cerebro solo está diseñado para el campo original. No sé.
Tengo mucha confianza en mi campo original, pero desde una perspectiva aplicada es inútil. ¿Vale la pena obtener un doctorado en un campo puro si sabes al 100% que vas a entrar en la industria? ¿Me valdría la pena intentar cambiar a algo más relevante en lo que soy principiante?
Es difícil decir mucho sin información más concreta sobre los campos de los que está hablando.
Pasé del análisis geométrico como académico a las finanzas cuantitativas en la industria con bastante facilidad. Pero probablemente fue más fácil en ese momento porque no esperaban que supieras mucho, solo que fueras inteligente.
Ser analista significaba que la distancia a las aplicaciones era mucho más corta que desde muchos campos. Sin embargo, la insignia de doctorado ayuda en cualquier campo original; He ayudado a personas con doctorados en topología a hacer el cambio.
Mi consejo general para las personas que planean cambiarse es que hagan algo relacionado con la probabilidad o las estadísticas. Hay muchos problemas puros, pero te deja bien ubicado para las aplicaciones.
(Consulte mi guía en www.markjoshi.com para obtener más información).
Una pseudo-respuesta: tengo la impresión de que los matemáticos académicos "aplicados" que se llaman a sí mismos "aplicados", y los temas que persiguen, no son del todo confiables percibidos como sabiendo o haciendo algo relevante para las actividades industriales, tecnológicas y comerciales reales. Esto se explica por la inercia, por el caché (tal como sea) del secuestro "aplicado" como una modificación para la propia empresa, etc.
Luego está el tema de la pasión... De hecho, es difícil sobresalir en algo que a uno realmente no le importa, y si esa cosa no es lo que uno piensa que es de todos modos, es doblemente un desperdicio de la vida .
Aproximadamente 2/3 de mis estudiantes de doctorado han decidido salirse de la academia por varias razones. Por lo general, seguros, compañías telefónicas, bancos. Sí, necesariamente, en su mayoría esto fue hace 10 o 20 años, por lo que las cosas pueden estar más ajustadas ahora. Pero todos los informes anteriores decían que tener un doctorado en matemáticas (de cualquier tipo serio) de una buena universidad es, en el peor de los casos, una certificación del cerebro, la perseverancia y el talento analítico de uno.
Las nociones tradicionales de "aplicado o no" son ignoradas en gran medida por cualquier persona ajena a la academia... en caso de que haya alguna duda. En todo caso, tal vez tener la pretensión de "aplicaciones" sin un conocimiento genuino de la práctica actual es más desacreditador que un "esto es lo que he hecho y sé" más honesto.
(Después de todo, todavía parece ser esencialmente que PDE y/o esquemas de solución numérica para PDE han reclamado derechos exclusivos de "matemáticas aplicadas". Es decir, "matemáticas aplicadas" no significa (en la mente de muchas personas) matemáticas que son aplicado... Crypto todavía no cuenta, ni códigos de corrección de errores? Ignorancia, sí, pero la inercia y la cultura pop triunfan siempre sobre los hechos).
No va a utilizar mucho de su conocimiento específico de tesis doctoral de matemáticas puras en ninguna parte de la industria (o incluso matemáticas aplicadas para el caso). A la mayoría de los empleadores no les importará el tema específico de su tesis. Utilizará sus habilidades blandas más que cualquier conocimiento específico de dominio (matemáticas puras), y será mejor que ingrese a la industria lo antes posible. No hay sustituto para el aprendizaje en el trabajo, y los doctorados tienden a ser bastante buenos para aprender. Intentar ingresar a un nuevo campo (que crees que es más relevante) sin saber exactamente qué es lo que quieres hacer no vale la pena perder un par de años de experiencia en la industria. El costo de oportunidad de perder la experiencia en la industria del mundo real para, con suerte, volverse más comercializable no funciona.
Cambiar de campo o enfoque requiere que confíes en tus habilidades blandas más que en tu conocimiento íntimo de cómo ejecutar una simulación R de alguna tontería de muestreo súper específica de bla, bla, monte-carlo. Estas son algunas de las habilidades blandas que utilizará, independientemente de su trabajo de tesis específico:
Sabrá cómo solucionar grandes problemas y progresar progresivamente.
Lo más probable es que sea bastante autodirigido y, por lo tanto, no necesite mucha supervisión. Podrá hacer estimaciones, organizar su propio horario y establecer plazos en la escala de tiempo de mes/año/multianual (en comparación con la escala de tiempo de día/semana).
Lo más probable es que seas bastante tenaz. Obtener un doctorado es un trabajo duro que a menudo es extremadamente poco gratificante. Las personas con la perseverancia para seguir adelante y llegar a la meta son buscadas en todas las industrias, especialmente en la tecnología.
Lo más importante es que sabrá cómo pensar: el pensamiento lógico, el pensamiento de "panorama general" y la identificación de suposiciones implícitas son habilidades que las personas valoran.
Por supuesto, también tendrá que cortar la mostaza con sus habilidades "duras", pero para un trabajo en la industria, esas habilidades duras seguramente serán mucho más genéricas que su investigación de tesis (esos molestos algoritmos y datos al estilo de Google). preguntas de tipo estructuras vienen a la mente).
Si está seguro de que la academia no es para usted, sin duda le recomendaría que tome o participe en algunos cursos de programación/estadísticas/"aplicados" mientras todavía está inscrito como estudiante de tiempo completo (o cualquier curso que considere adecuado). Aprovecha las oportunidades que tienes como estudiante. ¡Buena suerte!
Está en una excelente posición para probar el camino secundario, porque tiene un plan de contingencia bastante sólido (vuelva al área y tema originales).
Pero, um, si te gusta la codificación, parece que las matemáticas aplicadas podrían ser una dirección divertida para ti. Y creo que te daría una transición más fácil a la industria.
Nadie
dividendo
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Ben Webster
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