स्नातक

मार्च 2005

(इस निबंध के कुछ हिस्से छात्रों के प्रश्नों के उत्तरों से शुरू हुए थे, जिन्होंने मुझसे संपर्क किया था।)

हाल ही में, मुझे कई कंप्यूटर विज्ञान के स्नातक छात्रों से ईमेल मिले हैं कि कॉलेज में क्या करना चाहिए। शायद मैं सलाह देने का सबसे अच्छा स्रोत नहीं हूं, क्योंकि मैं कॉलेज में दर्शन का मुख्य विषय था। लेकिन मैंने इतने सारे सीएस कोर्स लिए कि अधिकांश सीएस मेजर मुझे एक ही मानते थे। मैं निश्चित रूप से एक हैकर था, कम से कम।

हैकिंग

कॉलेज में एक अच्छा हैकर बनने के लिए आपको क्या करना चाहिए? दो मुख्य चीजें हैं जो आप कर सकते हैं: प्रोग्रामिंग में बहुत अच्छे बनें, और विशिष्ट, शानदार समस्याओं के बारे में बहुत कुछ सीखें। ये दोनों एक जैसे हैं, क्योंकि प्रत्येक आपको दूसरा करने के लिए प्रेरित करता है।

प्रोग्रामिंग में अच्छा होने का तरीका है (क) बहुत काम करना (ख) कठिन समस्याओं पर काम करना। और कठिन समस्याओं पर काम करने का तरीका है किसी बहुत रोमांचक परियोजना पर काम करना।

संभावना है कि यह परियोजना कक्षा का कोई असाइनमेंट नहीं होगी। मेरे दोस्त रॉबर्ट ने स्नातक होते समय नेटवर्क सॉफ़्टवेयर लिखकर बहुत कुछ सीखा। उनकी एक परियोजना हार्वर्ड को आर्पानेट से जोड़ना थी; यह मूल नोड में से एक था, लेकिन 1984 तक कनेक्शन मर गया था। [1] न केवल यह काम कक्षा का असाइनमेंट नहीं था, बल्कि क्योंकि उसने इस पर अपना सारा समय बिताया और अपने अध्ययन को नजरअंदाज कर दिया, उसे एक साल के लिए स्कूल से निकाल दिया गया था। [2] अंत में सब ठीक हो गया, और अब वह एमआईटी में प्रोफेसर है। लेकिन आप शायद खुश होंगे अगर आप उस हद तक नहीं जाते; इससे उसे समय में बहुत चिंता हुई थी।

प्रोग्रामिंग में अच्छा होने का एक और तरीका है कि आप ऐसे लोगों को ढूंढें जो इसमें अच्छे हैं, और उनका ज्ञान सीखें। प्रोग्रामर अक्सर उस प्रकार के काम और उपकरणों के आधार पर जिन्हें वे उपयोग करते हैं, अलग-अलग जनजातियों में बंट जाते हैं, और कुछ जनजातियां स्मार्टर होती हैं। अपने आसपास देखें और देखें कि बुद्धिमान लोग क्या काम कर रहे हैं; इसके पीछे कोई कारण होता है।

आपके आसपास के सबसे बुद्धिमान लोगों में से कुछ प्रोफेसर हैं। इसलिए एक तरीका है कि आप अनुसंधान सहायक के रूप में स्वयंसेवक बनें। प्रोफेसर उन लोगों में विशेष रूप से रुचि रखते हैं जो उनके लिए उबाऊ प्रणाली प्रशासन प्रकार की समस्याएं हल कर सकते हैं, इसलिए यह एक तरीका है कि आप दरवाजे में पैर रख सकें। वे जो डरते हैं वह फ्लेक्स और रिज्यूमे पैडर हैं। सहायक के रूप में काम करने का परिणाम अक्सर कार्य में शुद्ध वृद्धि होता है। इसलिए आपको यह स्पष्ट करना होगा कि आप कार्य में शुद्ध कमी लाएंगे।

अगर वे नहीं कहते हैं तो निराश न हों। अस्वीकृति लगभग हमेशा अस्वीकृत व्यक्ति की कल्पना से कम व्यक्तिगत होती है। बस अगले व्यक्ति की ओर बढ़ जाएं। (यह डेटिंग पर भी लागू होता है।)

सावधान रहें, क्योंकि हालांकि अधिकांश प्रोफेसर बुद्धिमान हैं, लेकिन उनमें से सभी रोचक चीजों पर काम नहीं करते हैं। प्रोफेसरों को अपने करियर को आगे बढ़ाने के लिए नए परिणाम प्रकाशित करने होते हैं, लेकिन अधिक रोचक अनुसंधान क्षेत्रों में अधिक प्रतिस्पर्धा होती है। इसलिए जो कम महत्वाकांक्षी प्रोफेसर करते हैं वह है कि वे ऐसी श्रृंखला की पेपर निकालते हैं जिनके निष्कर्ष नए हैं क्योंकि कोई और उनके बारे में नहीं सोचता। आप इन से बचने के लिए बेहतर हैं।

मैंने कभी भी अनुसंधान सहायक के रूप में काम नहीं किया, इसलिए मैं थोड़ा अनैतिक महसूस करता हूं कि मैं इस मार्ग की सिफारिश कर रहा हूं। मैंने प्रोग्रामिंग सीखी अपने काम को लिखकर, खासकर विनोग्राद के SHRDLU को रिवर्स इंजीनियरिंग करने की कोशिश करके। मैं उस प्रोग्राम के साथ एक नई मां की तरह मोहित था।

स्वयं काम करने के कुछ नुकसान हो सकते हैं, लेकिन लाभ यह है कि परियोजना पूरी तरह से आपकी होती है। आपको कभी भी समझौता नहीं करना पड़ता या किसी की अनुमति मांगनी पड़ती है, और अगर आपके पास कोई नया विचार है तो आप बस बैठकर उसे लागू करना शुरू कर सकते हैं।

अपनी खुद की परियोजनाओं में आपको नवीनता (जैसा कि प्रोफेसरों को करना पड़ता है) या लाभप्रदता (जैसा कि व्यवसायों को करना पड़ता है) के बारे में चिंता करने की जरूरत नहीं है। सब कुछ जो महत्वपूर्ण है वह है कि प्रोजेक्ट तकनीकी रूप से कितना कठिन है, और इसका कोई संबंध अनुप्रयोग की प्रकृति से नहीं है। "गंभीर" अनुप्रयोग जैसे डेटाबेस अक्सर तुच्छ और उबाऊ होते हैं (अगर आप कभी भी नींद की समस्या से पीड़ित हैं, तो डेटाबेस के बारे में तकनीकी साहित्य पढ़ने का प्रयास करें) जबकि "हल्के" अनुप्रयोग जैसे खेल अक्सर बहुत ही परिष्कृत होते हैं। मुझे यकीन है कि वहां कुछ गेम कंपनियां हैं जो विश्वविद्यालय के सीएस विभागों के निचले नौ दसवें हिस्से के अनुसंधान से अधिक बौद्धिक सामग्री वाले उत्पादों पर काम कर रही हैं।

अगर मैं अब कॉलेज में होता तो शायद मैं ग्राफिक्स पर काम करता: उदाहरण के लिए, एक नेटवर्क गेम या 3D एनीमेशन के लिए एक टूल। जब मैं स्नातक था तब साइकिल पर्याप्त नहीं थे कि ग्राफिक्स दिलचस्प बना सके, लेकिन अब इससे अधिक मजेदार काम करना मुश्किल है।

गणित

जब मैं कॉलेज में था, तो कई प्रोफेसरों का मानना था (या कम से कम इच्छा थी) कि कंप्यूटर विज्ञान गणित की एक शाखा है। यह विचार हार्वर्ड में सबसे मजबूत था, जहां 1980 के दशक तक सीएस मेजर तक नहीं था; तब तक एक को अनुप्रयुक्त गणित में मेजर करना पड़ता था। लेकिन कॉर्नेल में भी लगभग इतना ही बुरा था। जब मैंने भयंकर प्रोफेसर कॉनवे को बताया कि मुझे एआई (तब एक गर्म विषय) में रुचि है, तो उन्होंने मुझे बताया कि मुझे गणित में मेजर करना चाहिए। मुझे अभी भी यकीन नहीं है कि क्या उन्हें लगता था कि एआई के लिए गणित की जरूरत है, या क्या उन्हें लगता था कि एआई बकवास है और कि कुछ कठोर में मेजर करने से मुझे ऐसी मूर्खतापूर्ण महत्वाकांक्षाओं से छुटकारा मिल जाएगा।

वास्तव में, हैकर के रूप में आपको जिस गणित की जरूरत है वह अधिकांश विश्वविद्यालय विभागों द्वारा स्वीकार किए जाने से कहीं कम है। मुझे लगता है कि आपको उच्च विद्यालय गणित और गणना के सिद्धांत से कुछ अवधारणाओं के अलावा अधिक की जरूरत नहीं है। (अगर आप n^2 एल्गोरिदम लिखने से बचना चाहते हैं, तो आपको यह जानना होगा कि क्या है।) जब तक आप गणित के अनुप्रयोग लिखने की योजना नहीं बना रहे हैं, तब तक। उदाहरण के लिए, रोबोटिक्स पूरी तरह से गणित है।

लेकिन जबकि आप वास्तव में अधिकांश प्रकार के हैकिंग के लिए गणित की जरूरत नहीं रखते हैं, अर्थात् सूत्रों को अलग करने के लिए 1001 ट्रिक जानने की, गणित को अपने लिए अध्ययन करना बहुत महत्वपूर्ण है। यह लगभग किसी भी प्रकार के काम के लिए एक मूल्यवान प्रतीक का स्रोत है। [3] मुझे कॉलेज में अधिक गणित का अध्ययन करना चाहिए था इसी कारण से।

कई लोगों की तरह, मेरे साथ भी बचपन में गणितीय दुर्व्यवहार किया गया था। मैं गणित को सूत्रों का एक संग्रह मानने लगा था जो न तो सुंदर थे और

कॉलेज में आप जो सबसे मूल्यवान काम कर सकते हैं वह यह है कि आप जान लें कि गणित वास्तव में क्या है। यह आसान नहीं हो सकता क्योंकि अच्छे गणितज्ञ अच्छे शिक्षक नहीं होते हैं। और जबकि गणित पर कई लोकप्रिय पुस्तकें हैं, उनमें से कुछ ही अच्छी लगती हैं। जिन्हें मैं सोच सकता हूं वह डब्ल्यू डब्ल्यू सॉयर की हैं। और निश्चित रूप से यूक्लिड की। [1]

सब कुछ

थॉमस हक्सले ने कहा था "हर चीज के बारे में कुछ और किसी चीज के बारे में सब कुछ सीखने की कोशिश करो।" अधिकांश विश्वविद्यालय इस आदर्श को प्राप्त करने का प्रयास करते हैं।

लेकिन "सब कुछ" क्या है? मेरे लिए यह मतलब है, कठिन समस्याओं पर ईमानदारी से काम करते हुए लोग जो कुछ भी सीखते हैं। ऐसा सभी काम संबंधित होता है, क्योंकि एक क्षेत्र से विचार और तकनीक को अक्सर दूसरों में सफलतापूर्वक लगाया जा सकता है। यहां तक कि वे क्षेत्र जो काफी दूर प्रतीत होते हैं। उदाहरण के लिए, मैं निबंध उसी तरह लिखता हूं जिस तरह मैं सॉफ्टवेयर लिखता हूं: मैं बैठकर एक कमजोर संस्करण 1 को जितनी जल्दी टाइप कर सकता हूं उतनी जल्दी निकाल देता हूं, फिर कई सप्ताह तक इसे फिर से लिखने में व्यस्त रहता हूं।

कठिन समस्याओं पर काम करना, अकेले पर्याप्त नहीं है। मध्यकालीन रसायनशास्त्री एक कठिन समस्या पर काम कर रहे थे, लेकिन उनका アプローチ इतना बेतुका था कि उनका अध्ययन करने से कुछ भी सीखने को नहीं मिलता था, शायद केवल लोगों की खुद को धोखा देने की क्षमता के बारे में। दुर्भाग्य से कॉलेज में मैं सीखने की कोशिश कर रहा था जिसे मैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता कहता था, उसमें भी यही दोष था: एक बहुत ही कठिन समस्या, निराशाजनक रूप से अपर्याप्त तकनीकों के साथ दृढ़ता से अभिगमित की गई। साहसिक? धोखाधड़ी के करीब।

सामाजिक विज्ञान भी काफी बेकार हैं, क्योंकि वे बुद्धिजीवी रुझानों से काफी प्रभावित होते हैं। यदि एक भौतिकविद् अपने 100 वर्ष पुराने सहयोगी से मिलता, तो वह उसे कुछ नई चीजें सिखा सकता था; यदि एक मनोवैज्ञानिक अपने 100 वर्ष पुराने सहयोगी से मिलता, तो वे केवल एक विचारधारात्मक तर्क में उलझ जाते। हाँ, निश्चित रूप से, आप मनोविज्ञान का एक वर्ग लेकर कुछ सीखेंगे। बात यह है कि आप किसी अन्य विभाग का वर्ग लेकर उससे अधिक सीखेंगे।

मेरे अनुसार, उपयोगी विभाग गणित, कठोर विज्ञान, इंजीनियरिंग, इतिहास (विशेष रूप से आर्थिक और सामाजिक इतिहास, और विज्ञान का इतिहास), वास्तुकला, और क्लासिक्स हैं। कला इतिहास में एक सर्वेक्षण पाठ्यक्रम भी उपयोगी हो सकता है। आधुनिक साहित्य महत्वपूर्ण है, लेकिन इसके बारे में सीखने का तरीका केवल पढ़ना है। संगीत के बारे में मैं पर्याप्त नहीं जानता कि क्या कहूं।

आप सामाजिक विज्ञान, दर्शन और हाल ही में राजनीतिक दबावों के कारण बनाए गए विभिन्न विभागों को छोड़ सकते हैं। इन क्षेत्रों में से कई महत्वपूर्ण समस्याओं के बारे में बात करते हैं, निश्चित रूप से। लेकिन उनका इन पर बात करने का तरीका बेकार है। उदाहरण के लिए, दर्शन हमारे प्रति एक-दूसरे के प्रति हमारे कर्तव्यों के बारे में बात करता है; लेकिन आप एक बुद्धिमान दादी या ई. बी. व्हाइट से इस बारे में अधिक सीख सकते हैं।

मैं यहां अपने अनुभव से बोल रहा हूं। शायद मुझे आहत होना चाहिए था जब लोग क्लिंटन पर हंसे जब उन्होंने कहा "यह इस बात पर निर्भर करता है कि 'है' शब्द का क्या अर्थ है।" मैंने कॉलेज में "है" शब्द का क्या अर्थ है इस पर लगभग पांच वर्ग लिए।

किन क्षेत्रों का अध्ययन करना वाजिब है, इसका एक और तरीका ड्रॉपआउट ग्राफ बनाना है। उदाहरण के लिए, मुझे कई लोग मिले हैं जो गणित से कंप्यूटर विज्ञान में इसलिए स्विच कर गए क्योंकि उन्हें गणित बहुत कठिन लगा, और कोई भी ऐसा नहीं जो इसके विपरीत किया हो। लोग बिना वजह कठिन काम नहीं करते; कोई भी एक कठिन समस्या पर तब तक काम नहीं करेगा जब तक कि यह अनुपातिक (या कम से कम log(n)) अधिक पुरस्कृत न हो। इसलिए शायद गणित कंप्यूटर विज्ञान से अधिक अध्ययन योग्य है। इसी तरह की तुलनाओं से आप एक विश्वविद्यालय के सभी विभागों का एक ग्राफ बना सकते हैं। नीचे आप उन विषयों को पाएंगे जिनमें सबसे कम बौद्धिक सामग्री है।

यदि आप इस विधि का उपयोग करते हैं, तो आप लगभग वही उत्तर पाएंगे जो मैंने दिया है।

भाषा पाठ्यक्रम एक असामान्य मामला हैं। मुझे लगता है कि उन्हें अतिरिक्त-पाठ्यक्रमिक गतिविधियों के रूप में माना जाना चाहिए, जैसे कि पॉटरी वर्ग। उन्हें उस देश में कुछ समय बिताने के साथ कहीं अधिक उपयोगी बनाया जा सकता है जहां वह भाषा बोली जाती है। एक उछाल में मैंने फ्रेशमैन के रूप में अरबी का अध्ययन किया था। यह काफी मेहनत का काम था, और एकमात्र स्थायी लाभ सेमिटिक जड़ों को पहचानने की एक अजीब क्षमता और शब्दों को पहचानने के बारे में कुछ अंतर्दृष्टि थीं।

स्टूडियो कला और रचनात्मक लेखन पाठ्यक्रम जोखिम वाले हैं। आमतौर पर आपको कुछ नहीं सिखाया जाता: आप जो चाहते हैं उस पर काम करते (या नहीं करते) हैं, और फिर शिक्षक की धुंधली देखरेख में एक-दूसरे की रचनाओं की "आलोचना" करने के लिए बैठ जाते हैं। लेकिन लेखन और कला दोनों ही बहुत कठिन समस्याएं हैं जिन पर (कुछ) लोग ईमानदारी से काम करते हैं, इसलिए उन्हें करने के लायक हैं, खासकर यदि आप एक अच्छे शिक्षक पा सकते हैं।

नौकरियां

निश्चित रूप से, कॉलेज के छात्रों को केवल सीखने के बारे में ही नहीं सोचना होता। दो व्यावहारिक समस्याएं भी विचार करने के लिए हैं: नौकरियां, और स्नातकोत्तर अध्ययन।

सिद्धांत में, एक उदार शिक्षा को नौकरी प्रशिक्षण प्रदान करने के लिए नहीं माना जाना चाहिए। लेकिन हर कोई जानता है कि यह थोड़ा झूठ है। हर कॉलेज में हैकर्स व्यावहारिक कौशल सीखते हैं, और यह दुर्घटना से नहीं होता।

नौकरी पाने के लिए आपको क्या सीखना चाहिए, यह उस नौकरी पर निर्भर करता है जिसे आप चाहते हैं। यदि आप एक बड़ी कंपनी में काम करना चाहते हैं, तो विंडोज पर Blub हैक करना सीखें। यदि आप एक कूल छोटी कंपनी या अनुसंधान प्रयोगशाला में काम करना चाहते हैं, तो आप रूबी में लिनक्स पर बेहतर करेंगे। और यदि आप अपनी कंपनी शुरू करना चाहते हैं, जो मुझे लगता है कि अधिक आम होता जा रहा है, तो सबसे शक्तिशाली उपकरणों को मासिक करें, क्योंकि आप अपने प्रतिद्वंद्वियों के खिलाफ एक दौड़ में होंगे, और वे आपके घोड़े होंगे।

कॉलेज में सीखने वाले कौशल और नौकरी में उपयोग किए जाने वाले कौशल के बीच एक सीधा सहसंबंध नहीं है। आपको कॉलेज में थोड़ा ऊंचा लक्ष्य रखना चाहिए।

व्यायाम में एक फुटबॉल खिलाड़ी 300 पाउंड बेंच प्रेस कर सकता है, भले ही वह किसी खेल में कभी इतनी शक्ति का प्रयोग न करे। इसी तरह, यदि आपके प्रोफेसर आपको उससे अधिक उन्नत चीजें सीखने के लिए मजबूर करते हैं जो आपको नौकरी में प्रयोग करनी होंगी, तो यह केवल इसलिए नहीं हो सकता क्योंकि वे अकादमिक हैं, वास्तविक दुनिया से अलग। वे शायद आपके दिमाग के साथ वजन उठाने का प्रयास कर रहे हों।

कक्षाओं में आप जो कार्यक्

कॉलेज छोड़ने (या प्रवेश लेने) का इंतजार नहीं करना पड़ता है इन कौशलों को सीखने के लिए। उदाहरण के लिए, यदि आप मौजूदा कोड से निपटना सीखना चाहते हैं, तो आप ओपन-सोर्स परियोजनाओं में योगदान कर सकते हैं। आप काम करना चाहते हैं जिस प्रकार के नियोक्ता के लिए, वह कक्षा के असाइनमेंट पर अच्छे अंकों के समान प्रभावित होगा।

मौजूदा ओपन-सोर्स परियोजनाओं में आप तीसरे कौशल, समस्याओं को हल करने का अभ्यास नहीं करते हैं। लेकिन आप अपने खुद के परियोजनाओं को शुरू करने से रोका नहीं जा सकता है। और अच्छे नियोक्ता उससे भी अधिक प्रभावित होंगे।

आपको किस प्रकार की समस्या हल करनी चाहिए? इसका जवाब देने का एक तरीका यह है कि आप पूछें कि आप एक उपयोगकर्ता के रूप में क्या चाहते हैं। उदाहरण के लिए, मैंने स्पैम फिल्टरिंग के लिए एक अच्छा एल्गोरिदम पाया क्योंकि मैं स्पैम प्राप्त करना बंद करना चाहता था। अब मैं जिसे चाहता हूं वह है कि मेरा इनबॉक्स भर न जाए। मैं अपने इनबॉक्स का उपयोग टू-डू सूची के रूप में करता हूं। लेकिन यह बोतल खोलने के लिए स्क्रूड्राइवर का उपयोग करने जैसा है; वास्तव में जो चाहिए वह बोतल ओपनर है।

स्नातकोत्तर स्कूल

स्नातकोत्तर स्कूल के बारे में क्या? क्या आपको जाना चाहिए? और आप एक अच्छे में कैसे प्रवेश पा सकते हैं?

सिद्धांत में, स्नातकोत्तर स्कूल अनुसंधान में व्यावसायिक प्रशिक्षण है, और आपको तब तक नहीं जाना चाहिए जब तक कि आप अपने करियर के रूप में अनुसंधान करना नहीं चाहते हैं। और फिर भी कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी प्राप्त करने वालों में से आधे लोग अनुसंधान में नहीं जाते हैं।

मैं प्रोफेसर बनने के लिए स्नातकोत्तर स्कूल नहीं गया था। मैं गया क्योंकि मैं और अधिक सीखना चाहता था।

इसलिए यदि आप मुख्य रूप से हैकिंग में रुचि रखते हैं और आप स्नातकोत्तर स्कूल जाते हैं, तो आप ऐसे ही लोगों को पाएंगे जो इसी तरह से अपने तत्व से बाहर हैं। और यदि आपके आसपास के लोगों में से आधे आपके समान तरीके से अपने तत्व से बाहर हैं, तो क्या आप वास्तव में अपने तत्व से बाहर हैं?

"कंप्यूटर विज्ञान" में एक मूलभूत समस्या है, और यह ऐसी स्थितियों में सामने आती है। कोई भी नहीं जानता कि "अनुसंधान" क्या होना चाहिए। अनुसंधान का बहुत सा हिस्सा ऐसा हैकिंग है जिसे एक शोध पत्र के रूप में प्रस्तुत करना पड़ा ताकि प्रकाशन का एक और कोटा प्राप्त हो सके।

इसलिए यह थोड़ा गलत है कि आप पूछें कि क्या आप स्नातकोत्तर स्कूल में घर जैसा महसूस करेंगे, क्योंकि बहुत कम लोग कंप्यूटर विज्ञान में पूरी तरह से घर जैसा महसूस करते हैं। पूरा क्षेत्र अपने स्वयं के चमड़े में असहज है। इसलिए यह तथ्य कि आप मुख्य रूप से हैकिंग में रुचि रखते हैं, आपको स्नातकोत्तर स्कूल जाने से नहीं रोकना चाहिए। बस चेतावनी है कि आपको वह सब करना होगा जिससे आप नहीं पसंद करते हैं।

नंबर एक आपकी थीसिस होगी। लगभग हर कोई अपनी थीसिस से नफरत करता है जब वह इससे निपट जाता है। प्रक्रिया अपने आप में एक अप्रिय परिणाम उत्पन्न करने की प्रवृत्ति रखती है, जैसे कि पूरे गेहूं के आटे से बना केक और 12 घंटे तक पकाया गया। थीसिस को आनंद से नहीं पढ़ा जाता है, खासकर उनके लेखकों द्वारा।

लेकिन आपसे पहले हजारों लोग थीसिस लिखने के दर्द से गुजरे हैं। और इसके अलावा, स्नातकोत्तर स्कूल स्वर्ग के करीब है। कई लोग इसे अपने जीवन का सबसे खुशहाल समय मानते हैं। और लगभग सभी शेष, मुझे सहित, इसे एक ऐसा समय याद करते हैं जो खुशहाल होता अगर उन्हें थीसिस नहीं लिखनी पड़ती। [5]

स्नातकोत्तर स्कूल का खतरा यह है कि आप डरावना हिस्सा सामने नहीं देखते। पीएचडी कार्यक्रम कॉलेज भाग 2 के रूप में शुरू होते हैं, कई वर्षों के पाठ्यक्रमों के साथ। इसलिए जब आप थीसिस लिखने का भयानक सामना करते हैं, तो आप पहले से ही कई वर्षों से वहां हैं। अगर अब आप छोड़ देते हैं, तो आप स्नातकोत्तर स्कूल के ड्रॉपआउट होंगे, और आपको शायद यह विचार पसंद नहीं आएगा। जब रॉबर्ट को 1988 के इंटरनेट वर्म लिखने के लिए स्नातकोत्तर स्कूल से निकाल दिया गया, तो मैंने उसे असफलता के कलंक के बिना बाहर निकलने का तरीका पाकर बहुत ईर्ष्या की।

कुल मिलाकर, स्नातकोत्तर स्कूल अधिकांश विकल्पों से बेहतर है। आप कई स्मार्ट लोगों से मिलते हैं, और आपकी उदास प्रक्रास्टिनेशन कम से कम एक शक्तिशाली सामान्य बंधन होगी। और बेशक आपके पास अंत में एक पीएचडी है। मैं उसके बारे में भूल गया था। मुझे लगता है कि यह कुछ मायने रखता है।

पीएचडी का सबसे बड़ा लाभ (अकादमिक जगत का यूनियन कार्ड होने के अलावा, बेशक) यह हो सकता है कि यह आपको कुछ आधारभूत आत्मविश्वास देता है। उदाहरण के लिए, मेरे घर के हनीवेल थर्मोस्टेट्स का सबसे भयानक यूआई है। मेरी मां, जिसके पास वही मॉडल है, ईमानदारी से एक दिन उपयोगकर्ता मैनुअल पढ़कर अपने को चलाना सीखने में व्यस्त थी। उन्होंने मान लिया कि समस्या उनकी ही है। लेकिन मैं सोच सकता हूं कि "यदि कंप्यूटर विज्ञान में किसी पीएचडी के पास भी इस थर्मोस्टेट को समझने में असमर्थता है, तो यह निश्चित रूप से बुरी तरह से डिज़ाइन किया गया होगा।"

यदि आप इस संदिग्ध सिफारिश के बाद भी स्नातकोत्तर स्कूल जाना चाहते हैं, तो मैं आपको इसमें प्रवेश पाने के बारे में मजबूत सलाह दे सकता हूं। मेरे कई दोस्त अब सीएस प्रोफेसर हैं, इसलिए मुझे प्रवेश के बारे में अंदरूनी कहानी पता है। यह कॉलेज से काफी अलग है। अधिकांश कॉलेजों में, प्रवेश अधिकारी तय करते हैं कि किसे प्रवेश मिलेगा। पीएचडी कार्यक्रमों के लिए, प्रोफेसर ही करते हैं। और वे इसे अच्छी तरह से करने की कोशिश करते हैं, क्योंकि जिन लोगों को वे प्रवेश देते हैं वे उनके लिए काम करने वाले होंगे।

लगता है कि सबसे अच्छे स्कूलों में केवल सिफारिशें ही मायने रखती हैं। मानकीकृत परीक्षाओं का कोई मतलब नहीं है, और अंकों का भी कम। निबंध मुख्य रूप से खुद को अयोग्य करने का एक अवसर है कुछ मूर्खतापूर्ण कहकर। प्रोफेसरों को केवल सिफारिशें ही विश्वास करते हैं, जिनमें से वरीयता से वे लोग हों जिन्हें वे जानते हैं। [6]

इसलिए यदि आप किसी पीएचडी कार्यक्रम में प्रवेश पाना चाहते हैं, तो कुंजी है कि आप अपने प्रोफेसरों को प्रभावित करें। और मेरे प्रोफेसर दोस्तों से मुझे पता है कि क्या उन्हें प्रभावित करता है: केवल उन्हें प्रभावित करने का प्रयास नहीं। वे उन छात्रों से प्रभावित नहीं होते जो अच्छे अंक प्राप्त करते हैं या उनके अनुसंधान सहायक बनना चाहते हैं ताकि वे स्नातकोत्तर स्कूल में प्रवेश पा सकें। वे उन छात्रों से प्रभावित होते हैं जो अच्छे अंक प्राप्त करते हैं और उनके अनुसंधान सहायक बनना चाहते हैं क्योंकि वे उस विषय में वास्तव में रुचि रखते हैं।

इसलिए कॉलेज में आप जो कुछ भी कर सकते हैं, चाहे आप स्नातकोत्तर स्कूल में प्रवेश पाना चाहते हों या केवल हैकिंग में अच्छे होना चाहते हों, वह यह है कि आप वास्तव में क्या पसंद करते हैं उसका पता लगाएं। प्रोफेसरों को प्रभावित करने के लिए छलना मुश्किल है, और समस्याओं को हल करने के लिए छलना असंभव है। कॉलेज वह जगह है जहां नकली काम करना बंद हो जाता है। इस बिंदु से, जब तक

[2] यह इसलिए है कि जब मैं एक नियोक्ता बना, मुझे जीपीए से कोई मतलब नहीं था। वास्तव में, हमने ऐसे लोगों को खोजने की कोशिश की जिन्हें स्कूल से निकाल दिया गया था। एक बार हमने हार्वर्ड के चारों ओर पोस्टर लगाए थे जिसमें लिखा था "क्या आपको अपने वर्गों में खराब प्रदर्शन करने के कारण स्कूल से निकाल दिया गया था क्योंकि आप अपने किसी प्रोजेक्ट पर काम कर रहे थे? हमारे लिए काम करने आएं!" हमने एक ऐसे बच्चे को पाया जिसे निकाल दिया गया था, और वह एक महान हैकर था।

जब हार्वर्ड अंडरग्रेजुएट्स को एक साल के लिए बाहर करता है, उन्हें नौकरी करनी पड़ती है। इसका विचार यह है कि उन्हें वास्तविक दुनिया कितनी भयावह है, दिखाना ताकि वे समझ सकें कि कॉलेज में होना कितना भाग्यशाली है। यह योजना उस लड़के के साथ उलट गई जो हमारे लिए काम करने आया था, क्योंकि उसने स्कूल में जितना मजा नहीं लिया था उससे ज्यादा मजा किया, और उसने उस साल स्टॉक विकल्पों से अपने किसी भी प्रोफेसर से ज्यादा कमाया। इसलिए बजाय एक साल के अंत में पछतावे के साथ वापस आने के, उसने एक और साल के लिए छुट्टी ली और यूरोप गया। वह लगभग 26 साल की उम्र में स्नातक हुआ।

[3] एरिक रेमंड कहते हैं कि हैकरों के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रतीक सेट थ्योरी, संयोजकता और ग्राफ थ्योरी में हैं।

ट्रेवर ब्लैकवेल आपको याद दिलाते हैं कि गणित के लिए मैथ मेजर्स के लिए बनाए गए वर्गों में जाएं। "'इंजीनियरों के लिए गणित' वर्ग बहुत खराब थे। वास्तव में, जहां x में इंजीनियरों के लिए होता है, वह सब खराब होता है, जिसमें गणित, कानून, लेखन और दृश्य डिजाइन शामिल हैं।"

[4] अन्य अत्यधिक अनुशंसित पुस्तकें: What is Mathematics?, कूरांट और रॉबिन्स द्वारा; Geometry and the Imagination हिलबर्ट और कोहन-वोसेन द्वारा। और ग्राफिक डिजाइन में रुचि रखने वालों के लिए, Byrne's Euclid।

[5] अगर आप आदर्श जीवन जीना चाहते थे, तो करने योग्य चीज यह होती कि आप स्नातकोत्तर स्कूल जाएं, पहले एक या दो साल में गुप्त रूप से अपना शोध-प्रबंध लिख लें, और फिर अगले तीन साल में खुद का आनंद लें, एक-एक अध्याय निकालते हुए। यह दृश्य स्नातकोत्तर छात्रों के मुंह में पानी ला देगा, लेकिन मुझे किसी ऐसे व्यक्ति का पता नहीं जिसने इसे करने की अनुशासन दिखाया हो।

[6] एक प्रोफेसर मित्र कहते हैं कि वे प्रत्येक वर्ष जिन्हें प्रवेश देते हैं, उनमें से 15-20% "लंबी शॉट्स" होते हैं। लेकिन वह जिसे लंबी शॉट्स कहते हैं वे ऐसे लोग हैं जिनके आवेदन हर तरह से पूर्ण हैं, लेकिन प्रवेश समिति के किसी भी सदस्य को उन अनुशंसाओं के प्रोफेसर नहीं पता।

इसलिए अगर आप विज्ञान में स्नातकोत्तर स्कूल में प्रवेश पाना चाहते हैं, तो आपको ऐसे कॉलेज में जाना होगा जहां वास्तविक अनुसंधान प्रोफेसर हों। अन्यथा, आप प्रवेश समितियों के लिए एक जोखिम भरा दांव लगेंगे, भले ही आप कितने अच्छे क्यों न हों।

जो कि एक आश्चर्यजनक लेकिन लगभग अनिवार्य परिणाम को इंगित करता है: छोटे लिबरल कला कॉलेज की तबाही होने वाली है। अधिकांश स्मार्ट हाई स्कूल के बच्चे कम से कम विज्ञान में जाने पर विचार करते हैं, भले ही वे अंततः ऐसा न करें। किस कारण से वे ऐसे कॉलेज में जाएं जो उनके विकल्पों को सीमित करता है?

धन्यवाद ट्रेवर ब्लैकवेल, अलेक्स लेविन, जेसिका लिविंगस्टन, रॉबर्ट मॉरिस, एरिक रेमंड, और कई अज्ञात सीएस प्रोफेसर को इस पर ड्राफ्ट पढ़ने के लिए, और उन छात्रों को जिनके प्रश्नों से यह शुरू हुआ।