博士課程を途中であきらめてベンチャー企業就職という道がもっとあれば良いのかも:Geekなぺーじ
「クックパッドのオフィスが凄すぎる件について - Future Insight」を読んで色々連想しました。 そこでは、以下のように書かれています。 すでに納得のできるポジションにいる人を引き抜くというのはなかなか難しいわけで、大企業の研究系で飼い殺しになっているエンジニアを引っ張ってくるっていうのが戦略としてはおいしい気がします。パッと思いつく有効な手だては、 大企業だけではなく、博士進学者というのも実はかなりエンジニアを抱えていると思います。 例えば、「研究」や「論文」というフィールドには馴染めず数年間過ごしてしまったけど、スキルとしては非常に高いものを持っていて、「作業」や「仕事」という面では優秀な博士課程学生がいます。 そのような場合、論文を書くという作業に馴染めなかったことなどに関して多少落ち込んでいる時期だったりするので、最初は自信が無さそうなそぶりを見せたりするかも知れません。
世界を相手に研究するにはー博士号の価値 - 晴耕雨読ときどき昼寝の日々
ポスドク, 雑感 | 21:07 | アカデミアの研究の一線を退いた上に、海外のバイオテクカンパニーで働いている身分で、いまだに日本のポスドクネタでひっぱって申し訳ないのだけど、どんなに「博士」の価値が（日本国内で）低下しようとも、最前線の研究者として世界と渡り合うためには博士号の取得はミニマムリクワイアメントですよ、ということをここで記しておこうと思った。その逆に、世界を相手にしない研究なのであれば、別に博士号は必要ないし、ましてや借金までして取得するほどのものでもない（むしろ取得しない方がプラスに働く）。どちらが良くてどちらが悪いというのではない。自分が日本国内の市場を相手にすることに人生の意義を見いだせるのであれば、それはそれで良いと思うし、そうではなく、視線が国外を見ているのであれば、世界が「博士」をミニマムリクワイアメントとしている以上、その規則に従うしかない。特にアカデミアの研
2008/10 b ネットと匿名について
s-e-l-f n-a-rr-a-t-i-v-e. /01 [6] (08:35) oya、ゆうべはパソコニの電源を切らずに眠ってしまったらしい。 よくないこった。 /31 [5] (08:02) ああ、シメキリが…。(本来は締切ではなくて、納期というべきであ) けさも寒いね! (23:17) わざと? わざと。 さて、きのうはまた自分が書いたコードで、 やたらと原始的なバグを発見してしまった。だいたい、以下のようなコードである: typedef struct _buffer { char* ptr; int size; int len; } buffer; /* バッファbufの末尾に nバイトの文字列を追加する。 */ void append(buffer* buf, char* s, int n) { if (buf->size < buf->len+n) { /* バッファが足りな
検索エンジンはウィキペディアにどの程度依存しているのか?
目次. 概要 注意 調査方法 調査結果 結論 実際に使用した各キーワードの結果 Update (10/29) 本記事の 続編: ウィキペディアは検索エンジンにどの程度依存しているのか? を作成しました。 1. 概要 インターネットを日常的に使っている人で、Wikipedia (ウィキペディア) を 知らない人はいないでしょう。ウィキペディアの正確さについては 依然として多くの賛否両論がありますが、いまではこのサイトは 検索エンジンの結果でも上位に表れるようになっています。 最近ではウィキペディアを「ネットの代表的な意見」のように扱う人さえいます [要出典]。 さて、多くの人はネットで調べ物をするとき、検索エンジンを利用しますが、 検索エンジンがウィキペディアのページを検索結果の第1位として返す割合は どれくらいなのでしょうか。ここでは、不完全ではありますが、 一般に入手できる統計と簡単なプ
アメリカで求められる博士像 - 発声練習
ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Being between Neuroscience and Marketing：大学院教育で何が出来ると人が育ったと言えるのか そもそもこういう意識なくプログラムが組まれているので、若干無理がありますが、強引かつシンプルに対比すると、、、（左が日本、右がアメリカ） 1. 基本専門知識：知識中心の院試合格レベル+deepな研究テーマ周りの知識 vs. 研究テーマに関わらず体系的に大学教員が出来るレベル（自分のテーマについては最先端にいることが前提） 2. 先端課題認識：自分の研究分野、トピック中心 vs. 研究テーマだけでなく、学問分野全体での大きな課題の理解 3. 問題解決力：ラボでの輪読、日々の議論 vs. 幅広いファカルティとの継続的な訓練 4. written communication：期末レポートおよび論文経験 vs. 体系的な論文，
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