विज्ञान या कंप्यूटर? जॉन क्लेरबाउट की कुछ करियर सलाह

विज्ञान या कंप्यूटर?

जॉन क्लेरबाउट की कुछ करियर सलाह

नीचे दी गई सलाह 1999 डॉट कॉम बस्ट से काफी पहले लिखी गई थी।

मूल रूप से http://sepwww.stanford.edu/sep/jon/careeradvice.html पर प्रकाशित

यह भी कहा जाता है ... 'कल्पित बौने के पास सलाह के लिए मत जाओ, क्योंकि वे ना और हाँ दोनों कहेंगे।' 'क्या यह वास्तव में है?' ...

'कल्पित बौने शायद ही कभी बिना सलाह की सलाह देते हैं, क्योंकि सलाह एक खतरनाक उपहार है, यहां तक ​​कि बुद्धिमान से लेकर बुद्धिमान तक, और सभी पाठ्यक्रम बीमार चल सकते हैं।' -- टॉल्किन

पंद्रह साल पहले, मेरे पास एक या दो बीयर पीने के बाद, कुछ छात्रों को यह सलाह मिल सकती थी:

US Geological सर्वेक्षण में नौकरी करने का प्रयास करें। वहां आपको प्रतिस्पर्धा के बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं है। एकेडेमिया में हाथीदांत टॉवर होने की प्रतिष्ठा है, लेकिन कुछ सबसे अधिक अकादमिक लोग जिन्हें मैं जानता हूं वे बड़ी कंपनियों में अधिक आराम से बस गए हैं। विपरीत चरम पर भूभौतिकीय अनुबंध कंपनियां हैं। आपके प्रतियोगी हमेशा आपको कमतर आंकने की कोशिश कर रहे हैं, और वे अक्सर सफल होंगे।

पिछली दृष्टि ने हमें सिखाया कि सरकार और बड़ी कंपनियों के कर्मचारियों को बड़े पैमाने पर विस्थापन और छंटनी का भी सामना करना पड़ा है। एक सर्वेक्षण अनुबंध कंपनी में जीवन हालांकि, रोलर कोस्टर साबित हुआ है जिसे हमने हमेशा सोचा था।

क्या मुझे कंप्यूटर में अपना करियर बनाना चाहिए?

परावर्तन भूकंप विज्ञान दृढ़ता से गणना के साथ प्रभावित है। इससे पता चलता है कि हो सकता है कि आपका कंप्यूटर में एक रोमांचक करियर हो। आप कंप्यूटर में करियर चुन सकते हैं क्योंकि

कई अच्छे अवसर हैं क्योंकि कंप्यूटर की दुनिया हमेशा बदल रही है, और यह युवा लोगों को वृद्ध लोगों के साथ बराबरी पर रखता है।

मेरे जीवन के दौरान, कंप्यूटर हमेशा क्रांतिकारी परिवर्तन के दौर से गुजर रहे थे। जब मैं एक परिष्कार था तो मैंने वैक्यूम ट्यूबों का अध्ययन किया। एक वरिष्ठ के रूप में, मैंने ट्रांजिस्टर का अध्ययन किया, और सोचा कि क्या मैं उन्हें कभी समझ पाऊंगा और साथ ही मैं वैक्यूम ट्यूबों को भी समझूंगा। बहुत पहले, ट्रांजिस्टर को एकीकृत सर्किट द्वारा स्थानांतरित कर दिया गया था। जब मैं स्टैनफोर्ड पहुंचा तो मैंने महसूस किया कि स्टैनफोर्ड के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग (ईई) के अधिकांश संकाय पुराने हो चुके थे क्योंकि उनका क्षेत्र इतनी तेजी से बदल गया था। ईई में छात्रों को अच्छी तरह से सलाह दी गई थी कि वे एमएस प्राप्त करें और फिर छोड़ दें, क्योंकि उद्योग पीएचडी कार्यक्रमों से इतनी तेजी से आगे बढ़े, जिनमें से कई अपने प्रोफेसरों के साथ छिपे हुए थे। फिर कंप्यूटर विज्ञान ईई से अलग हो गया। मैं एक फोरट्रान कंपाइलर (पहले विश्वविद्यालय में केवल एक ही था) का मालिक बनने और एक ऑपरेटिंग सिस्टम को बनाए रखने के दायित्व को प्राप्त करने के लिए चकित था।फिर भाषाओं की एक लंबी श्रृंखला का पालन किया।

मैं इंटरैक्टिव ग्राफिक्स प्रोग्रामिंग के साथ Sunview. कुछ ही वर्षों में, Sunviewमर गया था; सभी को सीखने की जरूरत थी Xwindow। अब वह गायब हो रहा है। अब हमें सीखना चाहिए TCL/TK, Open GLया Java। NET में टेक्स्ट प्रोसेसिंग सीखी troff। फिर विश्वविद्यालयों में सभी ने स्विच किया tex, (मैं htmlइसे कच्चे में टाइप कर रहा हूं ) और जल्द ही यह कुछ नया होगा, शायद MathML। (हमें आग्रह जानने के लिए लोगों के कुछ भी नहीं कहने के लिए MSWord, Frameकम्प्यूटेशनल शोध परिणामों मैं पहली बार पता चला के reproducibility के साथ अपने विवेक बनाए रखने के लिए ....) make, तो मैं करने के लिए कन्वर्ट करने के लिए किया था cake, तो gmake। [पांच साल बाद मैंने सुना है कि हम पायथन और स्कोनस पर स्विच करेंगे।] एक भाषा जो मैंने प्रशासनिक कार्यों के लिए सीखी है वह हैAWK. इसने मेरी अच्छी तरह से सेवा की है, लेकिन किसी भी छोटे व्यक्ति से, मैं कहूंगा, `` PERLइसके बजाय सीखो ।'' [पांच साल बाद, अब इसके बजाय यह पायथन है।] मैं इसमें काफी विशेषज्ञ बन गया हूं Cऔर Fortran77लेकिन काश मैं बेहतर जानता Fortran90, और कभी-कभी मैं सपने देखता हूं C++और Java। इन सभी भाषाओं के अलावा, कुछ सहकर्मी हमसे Mathematicaया में काम करने का आग्रह करते हैं Matlab, और वे सही साबित हो सकते हैं। (उफ़! अब यह पायथन है।) भाषाओं की इतनी चर्चा! क्या आप भी चीनी और रूसी बोलना सीखना चाहेंगे? पहले ही बहुत देर हो चुकी है। आपको बचपन में ही शुरुआत कर देनी चाहिए थी।

तो जो कोई यह सोचता है कि कंप्यूटर एक अच्छा करियर विकल्प है क्योंकि युवा लोग बड़े लोगों के बराबर हैं, मुझे केवल यह पूछने की जरूरत है,

क्या आप हमेशा जवान रहने की योजना बना रहे हैं?

गणित, इंजीनियरिंग और भूभौतिकी की अपनी शाश्वत सत्यता है: फूरियर विश्लेषण, मैक्सवेल समीकरण, लोच, परिमित अंतर, ऑपरेटर, आइजेनवेक्टर, एडजॉइंट, संयुग्म-ग्रेडिएंट सॉल्वर, अपेक्षा, सहप्रसरण और आईआईडी, मूवआउट सुधार, ध्वनिक इमेजिंग, कनवल्शन, सहसंबंध, स्पेक्ट्रम , भविष्यवाणी त्रुटि, कार्य-कारण, सूची चालू और चालू होती है। इन बातों को सीखें और इन्हें अच्छी तरह सीखें, क्योंकि ये जीवन भर आपकी सेवा कर सकती हैं। बेशक आपको इन मूलभूत सिद्धांतों का उपयोग करने के लिए कंप्यूटर का भी ज्ञान होना चाहिए। IMHO मौलिक सिद्धांत (नवीनतम कंप्यूटर सनक नहीं) को आपकी शिक्षा का पूरा आधा हिस्सा बनाना चाहिए। फिर, जैसा कि एंड्रयू लॉन्ग कहते हैं, "जब तक आप नए विचारों को आजमाने के लिए उत्साहित हैं, आपके पास हमेशा अवसर होंगे।"

कंप्यूटर एक अच्छी चीज है, लेकिन मेरी सलाह है कि विज्ञान, इंजीनियरिंग, या अन्य कौशल की एक अधिक स्थायी संरचना का निर्माण करके अपने करियर को इसके मध्य और बाद के वर्षों के लिए भी बनाएं।

आइए अब हम इस बात पर गंभीरता से विचार करें कि स्टैनफोर्ड एक्सप्लोरेशन प्रोजेक्ट के साथ पीएचडी करने के परिणामस्वरूप होने वाले करियर के प्रकार क्या हैं। मैं सैद्धांतिक रूप से इसका उत्तर नहीं दूंगा, लेकिन अपने स्नातकों के करियर के सारांश के साथ।

प्रतिबिंब भूकंप विज्ञान में 48 करियर

1998 में स्टैनफोर्ड एक्सप्लोरेशन प्रोजेक्ट की 25वीं वर्षगांठ पर, हमें 50 लोगों के 25 वर्षों के अनुभव के परिणामों को संचित करने का अवसर मिला। एसईपी में 48 पीएचडी में से कोई भी मृत नहीं था, 36 स्नातकों ने दिखाया, और हम अन्य सभी के साथ संवाद करने में सक्षम थे । मुझे लगता है कि यह कहना उचित होगा कि सभी अपनी एसईपी शिक्षा से सीधे लाभ प्राप्त कर रहे हैं, जिनमें वे कुछ भी शामिल हैं जो कंप्यूटर या शिक्षा में चले गए हैं। पुनर्मिलन के समय कोई भी बेरोजगार नहीं था, लेकिन कई को कई बार कंपनी बदलने के लिए मजबूर किया गया था।

नीचे रिक ओटोलिनी का विश्लेषण उनके पूर्व छात्रों के डेटा बेस और एसईपी थीसिस डेटा बेस पर आधारित है ।

एक प्रकार की संस्था

16 तेल कंपनी

15 अन्वेषण ठेकेदार

7 विश्वविद्यालय

5 स्टार्ट - अप कंपनी

2 सलाहकार

2 कम्प्युटर कंपनी

1 सरकारी विभाग

वे अब कहाँ रहते हैं

१३ कैलिफोर्निया

1 1 टेक्सास

8 यूरोप

5 कोलोराडो

5 अन्य उत्तरी अमेरिका

3 लैटिन अमेरिका

3 मध्यपूर्व/एशिया/ऑस्ट्रेलिया

थीसिस विषय विश्लेषण (कई मायने रखता है)

21 प्रवासन/मॉडलिंग

10 वेग अनुमान

8 संकेत आगे बढ़ाना

7 डिप मूवआउट

4 अनुमान / उलटा

4 तिरछा ढेर

4 टोमोग्राफी

3 लोचदार तरंगें

3 भूगर्भिक लक्ष्य

2 सतह के पास

2 एनिसोट्रॉपिक

2 सूत्रों का कहना है

1 क्षीणन