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　　一、最晚大二籌備規(guī)劃

　　大二上：確定研究方向，開始尋找科研/實習(xí)。

　　大二下：完成第一篇論文/項目，準(zhǔn)備GRE/托福。

　　大三上：9月啟動文書，10月完成推薦信，運籌學(xué)截止時間有差距，需要鎖定院校DDL。

　　大三下：跟進(jìn)材料，遞交材料，同時準(zhǔn)備面試(部分學(xué)校如賓大)。

　　大四：收獲錄取結(jié)果，準(zhǔn)備行前事宜。

　　二、選對適合自己的院校

　　哥倫比亞大學(xué)：MS in Operations Research(注重優(yōu)化與隨機模型)。

　　賓夕法尼亞大學(xué)：MS in Operations, Information and Decisions(結(jié)合Wharton商學(xué)院資源)。

　　康奈爾大學(xué)：MS in Operations Research and Information Engineering(工程與應(yīng)用結(jié)合)。

　　耶魯大學(xué)：MS in Financial Engineering(可選運籌方向)或ORFE項目。

　　普林斯頓大學(xué)：無純運籌碩士，可考慮ORFE博士或金融碩士(需提前套磁)。

　　選校策略 沖刺校：MIT Sloan OR、CMU Tepper(雖非藤校但頂尖)，藤校中選2-3所。

　　保底校：USC Viterbi、UT Austin MCO(錄取率較高)。

　　三、保證考出理想成績

　　1、GPA與核心課程

　　目標(biāo)GPA：3.8+/4.0，尤其是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等核心課程。

　　先修課：線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計、微積分、運籌學(xué)基礎(chǔ)、編程(Python/R/C++)。

　　補救措施：若課程不足，可通過Coursera/edX補充(如斯坦福的Convex Optimization)。

　　2、標(biāo)準(zhǔn)化考試

　　GRE：建議Quantitative 168+，Verbal 160+，AW 4.0+(若提交)。

　　四、優(yōu)化對口實習(xí)科研

　　1、科研項目

　　參與教授的研究課題(如優(yōu)化算法、供應(yīng)鏈建模、機器學(xué)習(xí)應(yīng)用)。

　　爭取發(fā)表論文或會議報告(如INFORMS會議)。

　　資源：利用學(xué)校實驗室、ResearchGate找導(dǎo)師，或申請NSF REU項目。

　　2、實習(xí)經(jīng)歷

　　目標(biāo)行業(yè)：咨詢(麥肯錫/BCG運籌組)、科技公司(亞馬遜/谷歌算法崗)、金融機構(gòu)(量化部門)。

　　實習(xí)內(nèi)容：優(yōu)化模型開發(fā)、數(shù)據(jù)分析工具應(yīng)用(如SQL/Tableau)、項目管理。

　　加分項：參與Kaggle競賽(如優(yōu)化類題目)或開源項目(GitHub貢獻(xiàn))。

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