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本帖最后由 mincyZ 于 2017-2-28 21:45 编辑
去年学长发了一篇econ转OR的经验贴,其实写了很多我想写的。本来一直想写一点点总结,奈何最后一学期挺忙的,加上自己觉得申请真的是个random成分很多,真的要写经验也不太敢写,就写点个人感受吧。
Cite学长去年的经验贴,对OR有兴趣的可以先看下他的帖子。
econ转operations(一直都是经济背景,就发在这里吧)
本科:211 英语+国贸
Master:Duke econ ma
GPA:本科GPA top 1,没什么用。
master和这边的phd上了phd-level operations sequence和micro sequence,也上了phd-level cs/math。选课是老板指导我选的。成绩还行,反正申请的时候是把term GPA刷到4.0了。
我和老板曾经聊过GPA的问题。根据老板们的一些想法,我个人觉得GPA没那么重要,只要刷几个4.0证明自己能考好,不是蠢的离谱的那种,老板们问问你的成绩就忘了。更多还是会关注你的research。
Experience:
我做了三个project,一个快做完了,一个on-going,还有一个在summer做完了。
个人认为research/RL是申请最重要的部分。感觉自己运气比较好遇到老师愿意带我,做的东西我也很熟悉也真的很喜欢,对项目至少有点positive contribution,所以几个prof的信应该挺好的。
申请结果:
我只申请了top 工学院/商学院 phd program。选校比较跳脱,也比较少,希望大家不要按这样选。按道理来讲还是应该选保底校的,不过因为一些个人原因当时只想留在duke fuqua。和老板聊过申保底校的问题,他们的意思是,别申请你申了也不想去的学校。所以一共就申了十所,其中9所商学院,1所非商学院的MIT ORC是我现在收到唯一一封rej。当然其他也会给我rej,不过我抢在他们rej我之前先withdraw all了。
School list: Stanford GSB oit, MIT ORC, Duke fuqua ds, northwestern Kellogg om, upenn Wharton om, ucla Anderson dotm, USC Marshall dso, nyu stern om, Columbia DRO, Umich Ross
Interview: UCLA Anderson,Umich Ross,Stanford GSB,Kellogg,NYU Stern, Fuqua, USC (campus visit)
Rej: MIT ORC
Offer: Fuqua DS, GSB OIT, UCLA DOTM
Decision: Stanford GSB
Withdraw: rest of all
总体来说真的没想到能申请到这个结果。我一直觉得自己upper bound(sup)是fuqua DS,而我的school list的选校基本也是和fuqua差不多的项目。当时都觉得一定会失学了。结果发现申请的9所商学院里,7所学校都发了面试,让我也觉得挺惶恐的。
现在想想自己文科背景硬转ieor,最后申请到这样的结果幸运占了大多数。自己一定不是申请者里最优秀的最聪明的,拿到这样的结果有很大运气成分。所以一直不敢动笔写经验总结。我一直觉得自己算是Fuqua DS的学生。虽然Fuqua也不承认我吧,但是也不想给老师们丢脸。
最后灌口鸡汤,我觉得怎么想读phd也挺幸福的,虽然压力一定会很大,但是想想学校养着你让你读书想东西,还都是做自己喜欢的,还给你发工资,真的挺好的。想好好做点自己觉得美的东西。
感谢老板们从开头到现在一直特别认真的带我。觉得自己有时候蠢的离谱,特别对不起老板们,只能每天看书,学习,好好做,在图书馆蹲着,这些都只能一点点还。
感谢fuqua DS/OM的学长们帮忙,summer在team room一起讨论research是我最幸福的一段回忆之一。也感谢远在Ross的学长指导申请:),面试的时候告诉我该看哪些老师的哪些paper。觉得能在master program里遇到ECON转OR的人真的不容易。
最后大概介绍下OM/OR,这个领域和econ connection也挺多,所以近年除了math/工程背景的学生外,OM/OR也愿意考虑econ背景的学生。每个系focus不太一样,大方向大概分为modelling/Methodology/Empirical and Data Science。Modelling下会有各种类型的operation model,比如supply chain management,inventory theory,Economic modelling,mechanism design,game theory等,Methodology主要做optimization (convex/ non-convex) ,applied probability, Statistics,Algorithm design等等。Empirical我不是特别了解。
我对于OM/OR也只算是勉强入门,面试的时候一个prof就说,OR/OM很多做的内容本质还是applied math,所以会偏好招数学背景好的学生。个人觉得对想做这个field比较有用的课有:Optimization (convex/non-convex), Dynamic Programming, Control Theory,Bayesian statistics, Algorithm Analysis,Complexity Theory,Graph Theory/Network,Stochastic Process, Stochastic Calculus, Probability Theory,Measure Theory, Queueing theory, Real Analysis, Microeconomic Theory, Game Theory, etc.
这些课我也在master期间基本上完了其中大部分的课,做research用到相关没上过的内容会需要自己补课,所以感觉硬转补课挺吃力的,这边学长们都是工科/数学背景,压力确实挺大的。
最后觉得duke econ master是个能给你足够资源的地方。事实上我也一直觉得北美各master项目(duke, uwm, tufts, columbia, bu, uiuc, vandy, uchicago, etc)跳板作用都差不多,不论是哪所北美econ master都能够给你选自己想上的课,找自己想做的方向的prof做research的机会。
谢谢大家,也希望每个人都有心仪的项目录取。 |
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