高龄转专业失败

windflow 发表于 2015-4-4 11:50
master的话，个人差异很大的，看过太多很水的人都能去top 10的名校读到master；当然也不排除本身就是牛人 ...

我见的也不算少了，牛的真心不多。原因主要还是我工作的领域工程和学术对人的知识结构要求差别很大，所以不好体现能力。有些语言都不过关的当然很快就被领导忽略了。博士回来的我只见过个位数，所以不好说。可惜见过的几个都比较蹩脚。

另外我觉得，读phd不应该是为了也不能够达到更好找工作的目标。。很多PhD毕业最后也不得不做master一样起点的工作。如果从功利的角度说读phd对找工业界的工作有什么帮助的话，一个是简历更好看（针对有些职位prefer phd），一个是有更多的时间准备和提升自身的能力。其中第一点是phd这个学位带来的，第二点更多看个人的努力。。过了听鸡汤的年龄了，实用主义告诉我们，只是多一个phd学位对只是找工作这件事而言，帮助也没有多大。。

windflow 发表于 2015-4-4 11:56
所以，看到LZ的motivation这么strong，建议可以先出去读一年自费的，前提是lz自己先把基础课程了解了解，不 ...

正在看Purdue AD的老师那边回复如何。如果不是彻底放弃我的话，你说的还是可以考虑的。就是考虑时间不多了呵呵。

我去的一个目的就是补那个专业的学术基础，因为这方面我的经验多但是基础不扎实。在单位里没人给你补课，如果单纯为了干活导向你的知识结构容易走歪偏科。AD校的这个老师做的很多都是应用类的研究，而不是纯粹理论的东西，所以当初才找他的。

victorsterling 发表于 2015-4-4 12:02
对楼主的第四条看法深有同感，学术是学术，工作是工作，其实这俩个关系真心不是那么大····

发出牛 ...

这种现象实际上很不利于工程和学术的发展。我在两界都干过，希望如果去的话能不要走极端式的学术路线。

zpinthehouse 发表于 2015-4-4 13:38
我觉得美国MS找工作要看很多因素的，从我周围的情况来看我觉得只是想找一个工作不难。解释楼主遇到的海归硕 ...

嗯，我只知道他们都没找到工作才回来的，不知道内情。我毕业的那几年刚好是08年以后，经济比较差。后面行业内北美老大出的新项目遭遇挫折，不要说招人了裁人都来不及，波及到1,2级供应商日子也不好过。

不过我单位的专业面非常广，跨越很多工科。那些海龟学什么的都有，而且还都是真正美英名校的。

xcopym 发表于 2015-4-4 13:26
唉，不需要很明显的展示，

拿一本分析，或者代数书，随便一章就20-30 thm,cor,lemma,要自己prove.

呵呵呵，你们俩倒顶上了。两个人都很懂，应该做个朋友才是。

樓主若是想搞 human factor engineering (ergonomics) 應該去申請Virginia Tech 他們Human Factor的老師比較多 Human Factor本來就要大一點的學校才會有
而且很多傳統搞OR的學校譬如Berkeley Northwestern 都不太做這塊 Purdue雖有 但是Purdue我已經聽過不少認識的老師說 他們在某一年陸陸續續有老師跳走
現在已經大不如前 也許因為這樣整個系的 Funding比較不充足

另外我贊同Jacksun0212 不認同xcopym
你說“OR全偏应用，确定型的就是MIP，混合整数优化，就是线性规划发展出的，就用来解一些图论里的东西"

會有這樣的認知是因為你確實是master level 沒有學到 Integer Programming理論的部分
君不見 Integer Programming 的問題都是屬於NP-hard
什麼叫 Well-solved Problem？ 請定義 什麼叫 Hard Problem？請定義
NP-hard 怎麼做 Complexity analysis, 怎麼做 Problem Reduction到 NP-complete, 怎麼Reduce to P
Strong Valid Inequalities 用來切除 feasible region裡面不必要的部份但是保留 MIP裡面的 Convex Hull
Lagrangian Duality 還有 Column Generation 這些都是非常理論的東西 必須得證明
你所知道的不過是前人已經辛苦把理論的部分搞懂 告訴你怎麼用
知道怎麼用很重要 但是說這些東西不夠理論就顯得這樣的評論有點自曝其短了


补充内容 (2015-4-4 14:20):
Btw 本人就是做Mixed Integer Programming的Research
我導師教的PhD Level Integer Programming 是本系所有人公認最難的課
比Stochastic Process還要虐 常常一個題目給你證明 你就是會愣在那邊

xcopym 发表于 2015-4-4 11:56
可能你西北康奈尔gtech什么确实是top，会有很好，很热门的研究。

但我个人兴趣而言，工科就是工科，再 ...

在我看来工科（应用科学）和科学本没有简单的高下之分

我本科其实读的是IEOR, 你IEOR硕士读完了，已经转纯数学了, 能告知下去哪个学校读, 请教下读什么数学系什么方向？

lenux 发表于 2015-4-4 14:18
樓主若是想搞 human factor engineering (ergonomics) 應該去申請Virginia Tech 他們Human Factor的老師比 ...

哎呦，都已经被证明的NP-Hard的问题
然后搞些小伎俩，能有多大improve？

这个帖子里，从大的方向说，我还是认为，OR是偏应用的，你说的那些加valid ineq, column gen,我看都是为了解决实际工程的问题，特定的，某种角度讲都是计算类的东西

我从一开始的点就是，这科 理论 不多，如果硬要算数学，可能占到5%？？

补充内容 (2015-4-4 14:53):
不过本人也确实水平有限，或者没有深入学习OR，没见过像样的proof，至少和正统数学相比的proof

xcopym 发表于 2015-4-4 14:44
哎呦，都已经被证明的NP-Hard的问题
然后搞些小伎俩，能有多大improve？

OR裡面誰證明NP-Hard問題的？ 還是OR的人啊！不然journal是發假的嗎
IEOR
IE 才是偏應用的 因為旨在解決問題
OR 喜歡探討手法背後的原理

就算你是數學背景 將來走不走學術界我不知道
可是現在的科研趨勢是 multidisciplinary
. 各種不同領域的人一起解決問題是經常有的事情
應該擁有更大的包容心去看待別的領域
不應該用這種嘴臉覺得自己學的至高無上 別的領域都不如自己的心態

补充内容 (2015-4-4 14:56):
你沒見過像樣的Professor 不代表這樣的Professor不存在好嗎？也許等到你的學術水平上升到無可批迪的地步 再來去評論那些你覺得OR裡面不像樣的Professor吧！一般覺得做學術的人心胸都比較開闊，今天算是開了眼界