Aunque algunas de las habilidades dependen de la disciplina, creo que hay algunas herramientas genéricas que uno necesita saber:
1) Látex: esta es una herramienta muy útil para saber si está investigando. Sería muy útil cuando escribes trabajos y tesis
2) habilidades de programación: supongo que hoy en día esto se ha convertido en una habilidad imprescindible, independientemente del campo en el que se encuentre. Tenía un compañero de cuarto que era candidato a doctorado en ciencias biológicas y, aunque no tenía experiencia en informática, adquirió algunas habilidades de programación para hacer algunos de sus experimentos Hay algunos lenguajes de programación, como el procesamiento, que están diseñados para aquellos que no tienen experiencia en ciencias de la computación y he visto personas que lo recogen muy fácilmente y codifican algunas cosas interesantes.
3) Software de edición de Photoshop / Imagen: esto podría no ser un requisito previo, pero desde mi experiencia, creo que sería una habilidad muy útil. Las imágenes y los diagramas son uno de los medios para mostrar su investigación y resultados, y estos también formarían partes por excelencia de un artículo. Por lo tanto, tener estas habilidades para mostrar su investigación de manera clara y creativa lo llevará muy lejos.
4) habilidades de escritura académica: estas son muy importantes para un investigador. Debe presentar sus ideas de manera clara y concisa en un trabajo / tesis y esto requeriría algo de lectura y práctica.
5) Zotero / Mendeley: estas no son habilidades sino herramientas simples que te ayudarán a organizar tus referencias. La revisión de la literatura y el trabajo relacionado son importantes para la investigación y, a menudo, uno puede perder el rastro de los documentos que ha leído. Estas herramientas ayudan a gestionar esas referencias.
6) paquetes de estadísticas: la academia y la investigación tienen muchos cálculos numéricos. Para la mayoría de los experimentos que realiza, puede ser necesario un análisis cuantitativo y hay paquetes como R que lo ayudan con el análisis cuantitativo. Para los más simples, también podría Microsoft Excel. También debe conocer el método apropiado (por ejemplo, ANOVA, etc.) para su análisis. Esto requiere un poco de lectura sobre los métodos estadísticos para el análisis cuantitativo.
Supongo que todas las habilidades anteriores que mencioné serían útiles para cualquier estudiante de doctorado, independientemente del campo. Seguiré agregando a la lista.