Berkeley教授，面试我前，居然很认真地看过我的report
今天很高兴能在这里跟大家分享一些我的经验和申请之后的想法。不一定都对，但都是我自己的一些很真实的想法，大家可以有选择地参考，希望能对大家有所帮助！
我先简单地介绍一下我的背景
某文理学院, 数学major
GPA: 3.85, math GPA: 3.95
研究生课程：(共5节)
Research Experiences: 3段，1篇conference paper（共作一作）
GRE: 331, 3.5
TOFEL:109
个人认为申请中的主要优势:
1.数学基础好（课程上的全，成绩好，based on analysis），
2.对于运筹的两个大方向：优化和随机，每个方向都有通过研究生课了解
3.有一个和运筹直接相关的research经历，得到大佬教授的强推
总共拿了8所学校的PhD offer：
UC Berkeley IEOR,
Georgia Tech ISyE,
UW Applied Math,
USC ISE,
UIUC ISE,
UT Austin ORIE,
UCSD Mathematics,
UC Davis Applied Mathematics
What is OR and Why OR？
在介绍我的经历之前，首先跟大家简单分享一下我为什么要选择运筹学。
运筹学是什么？来引用一个我在网上看到的答案：Operations research (OR) is an analytical method of problem-solving and decision-making that is useful in the management of organizations. In operations research,problems are broken down into basic components and then solved in defined stepsby mathematical analysis.这是一个比较笼统的答案，但核心意思和我理解的一样。我所理解的运筹学的内在核心是数学（数学分析，应用数学），我之后PhD中所做的问题也是数学问题。
与此同时，更加general的“运筹学”的概念中也包含应用的一部分，偏向工科，有的地方也称之为Industrial Engineering (IE).很多学校是把industrial engineering和operation research放在一起，比如UC Berkeley IEOR, Cornell ORIE, Columbia IEOR.也有些学校会分不同的track，比如Georgia Tech OR和IE同属于 Industrial and Systems Engineering Department,但是有两个不同的track，OR更倾向招数学系的学生。一般来讲，IE侧重应用，比如做supply chain, health care systems, energy system.而OR相对而言是更偏理论，举个简单的例子，当我们想提出一个算法，我们要用数学分析来证明它是否converge，它的bound有多大，storage efficiency如何，这些本质都还是和数学分析紧密联系。
运筹学中主要研究的数学问题分两个方向：stochastics and optimization.这也是为什么我会选择运筹学的直接的原因。我在研究生课和暑研中系统的学习了这两个方面，而且确定自己对这两个方面都很有兴趣，尤其是优化。所以我确定了我的申请目标是运筹学和应用数学。应数里也有不少做优化的教授，他们的工作和运筹学里做优化理论的没有太大区别。读PhD是为了做研究，so choose a subject which you have great passion for is of first priority.
我喜欢运筹学的原因，从个人喜好上说，就像我写在文书里的，I wish to do research in areas focused around operation research, where I can fulfill my ambition as anengineerwho develops tools and algorithms that can provide better solutions. I also want to realize my goal of becoming anapplied mathematicianwho uses rigorous mathematical analysis to prove the validity of different methods.
My Experience
我之前也看过一些经验分享的文章，主要很多以介绍科研和推荐信为主。有一位前辈给了一个“重要性排序”：推荐信>研究经历>发表>GPA=课程与专业背景>文书>>GT>其他
我觉得这个排序是有一定道理，完全不了解PhD申请的同学可以参考一下。简而言之，我觉得PhD申请最重要的就是两部分：学习和科研。
学习在明面上，最直观的体现就GPA（ranking）和专业高阶课研究生课。从内部来讲，你有没有踏实的掌握书本上的内容，真正理解定理与证明方法，它们在什么地方可以被应用。PhD是为了做研究，应有那种踏踏实实追根究底的态度。如果连课程的学习都是得过且过，那也许可以考虑是不是工作创业等别的工作更加适合你。
那么现在来说GPA和ranking。文理学院的GPA普遍不占优势，而且有的学校也不提供ranking。还是建议大一大二的学弟学妹认真地上好每一节课，即便是文科课的必修。对于最顶级的项目像Stanford MSE和MIT ORC，很可能只要每个学校的第一第二。所以好好学习真的是一切的基础，不管是之后的研究还是眼前的申请。
那比较重要的是专业课程的成绩和研究生课的选择。选择合适的研究生课提高自己的专业水平是非常重要的事情。想申请top PhD program，我个人认为上研究生课或者高级的本科生数学课还是很重要的。像运筹的两个方向，如果你能在随机或者优化的博士生课上拿到很好的成绩，至少可以证明你有通过博士生资格考试的能力，也有通过自己的努力打下基础，对领域有基本的了解。
但是没有上过太多的研究生课的同学也不要灰心。主要是对自己的选校定位要准确，不要选太多自己明显够不到的学校导致全聚德，也不要太妄自菲薄，彩票还是要适当买几张。这点我觉得世毕盟经验还是很丰富的，在选校上提供了很多不错的意见，定位也比较准确，我也拿到了好几所学校的offer。
PhD申请中最重要的部分：科研。首先给大家整理几种找暑期科研的常见办法：a)大三跟感兴趣的老师上一些研究生课/高阶数学课，多去office hour提问，交流课程问题，也可以看看教授的研究进行提问。之后提出跟老师做researchb)可以直接跟学校里感兴趣的教授发邮件问research的机会。一般年轻的教授愿意带人的可能性更大c)联系其他学校运筹系的老师，寻找科研机会：难度可能会大一些，但是到很好的运筹系做暑研，一是可以做直接跟领域相关的课题，这是非常重要的；还可以同时拿到领域内老师的推荐信；背景优秀的同学拿到return offer的概率也会增加。
所以还是提醒大家，有能力话早点上研究生课，更好的了解随机和优化这两个方面，打好基础。有了知识基础，你就可以去了解运筹学的一些有趣的课题，早点确定科研的大致方向，然后选择合适的课题和导师，少走弯路。有领域内相关的科研经历，即便没有成功发表paper，兢兢业业写一个有质量的research report也可以在申请上增添不少优势。事实上我伯克利的面试老师就很认真的看过了我的report，他很清楚我做了哪些内容，并在面试时和我沟通。我觉得是拿到UCB录取的一个很大的因素是我这段research经历和学业准备跟他们的研究方向和博士生课程设置非常合拍。
关于科研，世毕盟提供一些很有用的教程，教你如何更好的和教授沟通，有条理的完成任务。世毕盟另一个很好的地方是，每个人都有一个跟自己专业相关的PhD/master mentor交流，他们作为过来人可以提供一些关于专业上的宝贵意见。很感谢我的Courant的Mentor帮我修改的文书，还有选校面试上的意见。还有培训师姐姐们在申请季的关心指导。作为一个在申请季开始的时候才匆匆忙忙签约的同学，建议学弟学妹们早点规划早点开始，世毕盟提供给低年级的同学的培训课讲座等资源，因为签约的晚只能听录播，没能参加到现场的课程。如果可以，我一定会早点选择加入世毕盟，更早的规划我的本科学习和科研，可以得到更多的指导和资源！
