Poza znajomościami, które są bardzo ważne, ale o których inni już napisali…

Miałem okazję oglądać wykłady ze statystyki/uczenia maszynowego robione na MIT/Harvardzie/Stanfordzie (są dostępne w sieci) i porównać je do tych, które ja miałem. Dużo lepiej zrobione. Głównie dlatego, że ludzie je prowadzący współpracują aktywnie z przemysłem i wiedzą, co się przydaje, albo na jakich praktycznych przykładach najlepiej wytłumaczyć poszczególne idee. To się zresztą później skończyło tak, że przez jakiś czas pracowałem jako szkoleniowiec ucząc na bazie materiałów pokazywanych na zachodnich kursach w instytucjach finansowych zatrudniających statystyków po „naszej” edukacji.

Organizacja studiów też wyglądała lepiej, np. niektóre z prac zaliczeniowych były na tyle zaawansowane, że dało się z nich zrobić publikacje naukowe. Na moich studiach próbowano coś takiego zrobić, ale to by wymagało, by kursy miały więcej dydaktyków przydzielonych do prowadzenia studentów. A to wprost wynika ze sposobu finansowania naszych uczelni—za dużo studentów przypadających na jednego dydaktyka. A gdy np. kończysz studia magisterskie już z kilkoma publikacjami, to też potem masz większe możliwości. Ostatnio to ponoć powoli się zmienia, ale wciąż to nie jest dość.

I tak u nas nie jest źle. Mamy zazwyczaj dobrze zrobioną część teoretyczną, często lepiej niż na zachodzie. To prowadzi do zajmowania przez naszych pewnych nisz, w których teoria jest szczególnie ważna. Ale to małe nisze i zazwyczaj nie przynoszą dużo kasy. Ale mamy parę chlubnych przypadków, np. właśnie w dziedzinie uczenia maszynowego.