Ok, la esencia de tu pregunta es que te preocupa que te clasifiquen mal. Esa es una preocupación real, pero creo que la forma de su preocupación está fuera de lugar.
El riesgo de clasificación errónea generalmente no proviene de la declaración de investigación, sino de los metadatos del “área de interés” que ingresa en los sistemas de reclutamiento de escuelas de posgrado. Aquí está el problema central: todos tienen un jizillion de solicitantes y, por lo tanto, si bien puede haber un comité general de reclutamiento que pasa por todo, la cantidad de tiempo por pequeño es inevitablemente pequeño. Por lo tanto, su función es con frecuencia más parecida a filtrar que a seleccionar, mientras que los docentes en áreas individuales vienen y se sumergen en el grupo de solicitantes para observar a los candidatos en “sus” áreas. Esto se ve exacerbado por el hecho de que muchas escuelas efectivamente requieren que un miembro de la facultad acuerde asesorar / financiar a un estudiante para las admisiones (dependiendo de si el tiempo o el dinero es la limitación más difícil).
El resultado es que cuando indica su área de interés, realmente está diciendo “¿a qué facultad, fuera del comité de reclutamiento, quiero mirar mi expediente en serio?” Si bajas AI / ML, entonces la facultad de AI / ML te está mirando. Esto es un desastre porque en casi todas las escuelas del país (tal vez con excepción de Michigan) la IA domina el grupo de solicitantes: el 30% de todas las solicitudes son IA. Mi teoría sobre esto es que las personas a las que simplemente les gustaba la CS como estudiantes universitarios, pero no están seguros de lo que quieren hacer, ponen la IA porque la “Inteligencia Artificial” suena muy genial. De todos modos, este no es un gran lugar para estar si no estás casado con él, porque ahora estás en la mayor parte de la piscina e incluso si eliminamos a las personas que iban a NIPS cuando eran niños pequeños, es mucho más difícil para destacar contra todos los otros buenos estudiantes de buenas escuelas. Entonces, mi gran consejo: si estás interesado en los sistemas, asegúrate de que cuando solicites en línea esté claro que tu área de interés son los sistemas.
En cuanto a la declaración de investigación, estoy completamente de acuerdo con Shriram. Explique lo que ha hecho y las habilidades que desarrolló y lo que le apasiona ahora y por qué: no necesita editar su pasado (y, francamente, hay bastantes profesores de sistemas que podrían estar particularmente interesados en candidatos con experiencia previa). Experiencia de ML). Definitivamente, también hablaría sobre la experiencia de la industria (la gente de los sistemas estadounidenses ama a los estudiantes que han pasado por la experiencia de tener que enviar el código) y, para obtener una ventaja adicional, debe hablar sobre los tipos de trabajo que se realizan en las escuelas a las que está aplicando. Estás particularmente entusiasmado. Recuerde, la mayoría de los solicitantes recién salieron de pregrado y solo un pequeño porcentaje tiene investigación de buena fe el primer día (¿cómo podrían?), Así que todos admitimos estudiantes que parecen fuertes “en general” en base a la sensación de que tener “fuego en el vientre” y le irá bien en el programa. El hecho de que haya investigado realmente (en cualquier área) es una ventaja, al igual que su experiencia industrial.
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