>>145763> Не надо так зло.
Зла в посте вообще не было. Была критика проблемных на мой взгляд моментов твоего мышления и поведения
ну и немного поглумился, не без этого. Злом в данном случае являлось бы пройти мимо и не указать на твои косяки.
> не претендовал нигде
С самого оп-поста задан довольно претендующий вектор "хочу толкать науку, но научники - старпёры и не позволяют мне этого". Возможно, утрировал с формулировкой, но направление видится мне именно таким.
> советов дельных дать.
Их есть у меня. Во-первых, нормальные околонаучные и инженерные проблемы начинают решаться в аспирантуре и далее. Связано это с:
- отсутствием опыта как в общем решении проблем, так и конкретных задач (= в получении результата). Здесь же как следствие быстро теряется мотивация, когда "волшебная" тема исследований перестаёт быть волшебной и утыкается в голый матан.
- отсутствием ответственности (возрастное, обычно).
- поголовным просиживанием штанов в специалитетах и магистратурах. А из тех, кто не просиживает, не все потом готовы тратить ещё 3-4 года на получение кандидата и продолжение научной работы.
Совет здесь: на мой взгляд оптимально в первую очередь прокачивать скиллы в соответствии с твоей предварительной, что ли, заинтересованностью, чем искать конкретную тему исследований и задрачивать себя под неё. Jack of all trades, по моему опыту, - весьма выигрышная стратегия развития. Конкретикой тебя завалят ближе к аспирантуре или уже в ней.
Во-вторых, от комбинации мыслей "научники старперы" и "образование в рашке говно" следует избавляться. Опыта у тебя, я так понял, ни с работой с научниками, ни с обучением за бугром, у тебя ещё не было. А у меня был
лол. Бесполезные убеждения, которые ухудшают твою жизнь, кмк. Кстати, насчёт прогрессивных амбиций - одно время у нас нейросети мемчиком были. Приходит студент и говорит: хочу, мол, нейросети изучать. И не один, и не один десяток таких студентов, и события почти во всех случаях дальше как под копирку развивались.
Ну, - говорят ему, - ок, что делать то с их помощью будешь?
Да что угодно, - отвечает студент, дико вращая глазами, - они же такие полезные и современные!
Проходит время. Матана оказывается больше, чем ожидалось. Магического результата меньше, чем ожидалось. Применение оказывается очень ограниченное, а ты ещё и не на том факультете, чтобы big data заниматься. Да и вообще, на стыке инноваций по этой теме даже не MIT оказывается, а RnD отделы гугла. И вот на нескольких ближайших конференциях слушаются доклады об "улучшении динамики работы электропривода локомотива/бурильного станка/вентилятора/блабла с помощью алгоритмов на основе нейросетей".
Мораль - начинать всегда придётся с прикладных задач.
Теперь по поводу того, как вообще выбрать чем заниматься. Кмк, у тебя никаких мыслей по этому поводу, потому что ты вообще не в курсе, что вокруг творится. Лечится это только одним способом - получением информации о текущем состоянии науки в областях, близких к твоей специальности. Здесь, соответственно, нужно гуглить, читать, спрашивать в своём вузике у заинтересованных преподов/профов на тему занятных направлений. Я уже писал, но повторюсь:
> как ориентироваться в тысяче научных журналов
это подразумевает, что ты не хочешь провернуть даже простейшие действия. Просто сядь и читай, просто подойди и спрашивай, вот и всё, что от тебя сейчас требуется. Избавляйся, в общем, от вопросов "как мне быть", и начинай думать своей головой в первую очередь. Это серьёзно повысит твою ценность.
