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[申请定位] 无科研工作党求data相关专业phd定位求助

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楼主
发表于 2020-10-13 12:03:38 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
论坛各位前辈们好,萌新小白第一次发帖,求前辈指点迷津。
我个人情况是国内华五本科,金融专业,研究生在美国top20读的analytics专业,现在在美国一家评估healthcare policy的公司做了大半年statistical programmer,之前还有一段数据分析实习,一段算法工程师实习。GPA本硕都应该是中等水平,本科时候考的托福105,GRE332,之后可能会再刷一次。

最近在工作中萌生想在美国继续读phd的想法,因为硕士专业学过的东西很杂,data science各方面知识都略知一二,但是都不甚精通,还是想花几年静心深耕某一领域。我对商学院IS/OM/OR都比较感兴趣,但不是非常了解,也想尝试一下biostat(因为biostat跟现在的工作内容也有一定的关系,stat自知水平不够)。

因为之前一直是以就业为导向,没有科研经历,感觉对phd申请是个硬伤,我目前OPT还有两年多的时间,希望能用OPT在美国找一段RA(不知道可不可行)。各位前辈要是有其他提升科研背景的方式,更加感谢!


想请前辈们给一些提升背景的建议,以及求大概的定位,非常感谢!!
收藏收藏2 收藏收藏2
14#
 楼主| 发表于 2020-10-19 13:31:42 | 只看该作者
JJJooe 发表于 2020-10-19 02:04
LZ首先还是增进了解,确定方向。我个人觉得,就别考虑statistics 或者 OR什么的了…感觉还是更适合IS

就像 ...

嗯嗯,我个人也觉得IS更加合适,我准备先去了解一下哈哈哈
13#
 楼主| 发表于 2020-10-19 13:29:24 | 只看该作者
1987kevin 发表于 2020-10-18 10:30
申请条件还是很好的,加油!
像 Luck2019所说,把MISQ / ISR 的论文读一读 会有很大的帮助,还有就是做RA ...

谢谢前辈鼓励!我会先去了解一下,看看以前研究生学校的老师能不能有RA的机会
12#
发表于 2020-10-19 02:04:40 发自手机 Web 版 | 只看该作者
LZ首先还是增进了解,确定方向。我个人觉得,就别考虑statistics 或者 OR什么的了…感觉还是更适合IS

就像其他几位说的,读一读IS方面top journals比如MISQ、ISR最近几年的文章,你没access看全文也不要紧,就看abstract也行,看看研究的问题有哪些,大致的方法是什么。
11#
发表于 2020-10-18 10:30:10 | 只看该作者
liuxiangyurocks 发表于 2020-10-18 06:58
感谢前辈的指导!我对商学院下面的phd专业确实不是很了解,看来得找一下科普贴学习学习,然后再确定方向 ...

申请条件还是很好的,加油!
像 Luck2019所说,把MISQ / ISR 的论文读一读 会有很大的帮助,还有就是做RA
10#
发表于 2020-10-18 09:06:00 | 只看该作者
jino_lx6 发表于 2020-10-18 07:57
层主说的是哪篇paper?求分享

我记得是ISR今年9月的Issue,具体哪篇文章忘记了,你可以找一下
9#
发表于 2020-10-18 09:05:27 | 只看该作者
liuxiangyurocks 发表于 2020-10-18 06:58
感谢前辈的指导!我对商学院下面的phd专业确实不是很了解,看来得找一下科普贴学习学习,然后再确定方向 ...

谈不上前辈,大家一起努力
8#
发表于 2020-10-18 07:57:01 | 只看该作者
luck2019 发表于 2020-10-16 03:32
今年ISR就有篇关于eye tracking的文章是用了ML方法处理behavioral data的,感觉让人眼前一亮。tech和beh ...

层主说的是哪篇paper?求分享
7#
 楼主| 发表于 2020-10-18 06:58:33 | 只看该作者
luck2019 发表于 2020-10-16 00:49
又一个望文生义的...我这几天因为工作需要把MISQ这两年和ISR这一年所有的文章的methodology部分浏览了一遍 ...

感谢前辈的指导!我对商学院下面的phd专业确实不是很了解,看来得找一下科普贴学习学习,然后再确定方向
6#
发表于 2020-10-16 03:32:09 发自 iPhone | 只看该作者
1987kevin 发表于 2小时前
MIS里面的design science往往也不像CS对方法有重要原创贡献,主要还是应用现有的方法和...

今年ISR就有篇关于eye tracking的文章是用了ML方法处理behavioral data的,感觉让人眼前一亮。tech和behavioral methodology的结合看来是在两者都势弱的情况下一个很好的选择,也很新颖。
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