►前言：
得克萨斯大学奥斯汀分校(University of Texas at Austin) ,坐落在德州首府奥斯汀市，在美国有着公立常春藤的美誉。2020年U.S. News世界大学排名第38位。今天小编就为大家带来UT Austin的宝藏项目：性价比超高的Operations Research & Industrial Engineering(ORIE)介绍！不管你未来想从硕士转为博士，亦或者想在美国从事SDE, data scientist, OR领域的工作，UT Austin ORIE统统满足你！
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作者介绍
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项目介绍
UT Austin的Operations Research & Industrial Engineering (ORIE)项目是工学院开设的graduate program，项目维持小规模教学，目前只招收硕士和博士生，每年基本一共招收20~30名左右的学生包括3~5名博士。项目中的导师来自OR、CS、Stat、EE、ME等各个学院(OR本系的教授较少，只有不到10人)，UT的工学院、计算机学院和数学院均在美国排名10名左右。Master program时长2年，从8月底开始到第三年5月结束，一共四个学期，因为课程要求比较宽松，同学们可以根据自己的情况调整1.5或2.5个学年毕业都是可以的。
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课程设置
ORIE项目对master提供了4种可自主选择的项目完成方式，包括thesis、report、project和coursework。四个项目都要求学生修满30学时的课程（大部分课的学时是3hr/week，个别课是2或4学时），其中包括9学时的必修课程：Applied Probability, Linear Programming和一门经过审核的统计课程，9~15学时的ORIE院内课程以及6学时的系外minor area课程。系内课程比较偏向Operations Research，围绕optimization和statistics and probability两个方向设置了丰富的课程，其中也有少数industrialengineering相关课程，这里需要注意的是系内硕博课程是混合上的，大部分课程内容会比较偏理论，某些程度上与希望找工作的同学的预期会有一些gap。系外大家会偏向于选择EE、CS、Stat等学院的graduate courses，除了3门必须课学生有充分的自由选择自己感兴趣的系内系外课程。
4个options的不同之处在于学生可以自主选择通过写论文、报告、和业界公司合作research project或者额外修系内课程的方式完成毕业。其中thesis和report需要学生自己联系系内或系外的教授作为自己的advisor一对一完成，比较适合目标是继续申请博士的同学；对于工作为导向的学生，选择和公司合作完成project可以为同学们之后找实习或全职提供很好的经验和机会，合作的单位包括American Airline、Visa、Sabre等工业企业以及大型的政府规划及医疗项目。
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师资水平
Jonathan Bard
Bard教授是ORIE项目的开山导师，他是OR领域早期很有权威的教授。他的研究领域主要是开发大规模优化算法应用在航空、供应链以及生产库存领域。Bard教授是国内外优化领域公认的专家，不仅在学术界是多个优化分支的鼻祖，同时也与许多工业企业有合作，指导项目中学生研究出了很多有实际应用价值的优化算法。如今年迈的他仍然坚守在课堂和科研的第一线，丰厚的专业学识和热爱科研的精神让历届ORIE的学生受益匪浅。
John Hasenbein
Prof Hasenbein的研究领域主要是随机优化，他主要教授stochastic programming、markov decision process、queueing theory等课。Hasenbein教授以他幽默风趣的讲课风格、严瑾的科研态度和优秀的表达能力深受广大ORIE学生们的喜爱。他讲课过程中会带领学生了解经典的文章和该领域德高望重的researchers的事迹，传授知识的过程更教给大家应该以怎样的态度对待科研和工作。
Grani A. Hanasusanto
Grani教授的研究领域是目前OR前沿的不确定性下的优化与决策分析，包括stochastic optimization, robust optimization和distributionally robust optimization的模型建立以及求解方法的探索。从他开设的课程optimization under uncertainty中可以深入浅出的了解不确定性优化的原理、方法和应用。Grani在OR领域顶刊Operations Research、Management Science、Mathematical Programming等发表多篇文章，他有着令人钦佩的科研精神和对科研执着的热爱，是带你进入不确定性优化领域的不二之选。
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求职服务
总体来说Austin是个比较宜居的城市，一条科罗拉多河穿过Austin的downtown，景色宜人，许多当地的居民会在河边的trial慢跑或骑行。Austin是德州的首府，近几年越来越多的大型科技公司(Apple、Tesla等)的总部迁来Austin，这里不仅有较多的大中型科技公司，也在近些年涌现出了众多科技类startup企业，为在UT读书的学生提供了多样化的就业机会。相对来说，Austin的物价比较低，2b2b其中一间看距离学校远近价格从400~900刀不等，相比于加州和美国东北部大城市较高的生活成本，Austin对于收入水平不高的学生更为友好。这里一年有小半年的时间处于夏季，夏天气温很高，酷暑期间尽量建议大家从事室内活动；与此同时Austin的冬天比较短暂，气温也不会很冷，对害怕寒冷的小伙伴很友好。我个人喜欢Austin的一点还有这是个色彩丰富的城市，这里会不定期举行室外音乐活动、烟花show和灯光表演，德州人民亲切友好，作为中国人在这里生活仍然能被当地人的友善助人和对生活的热爱所感染。
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申请要求
官方要求的申请材料：个人简历CV+一篇申请文书PS+三封推荐信+成绩单+GRE和托福分数成绩要求：托福95+，GRE320+，GPA85/100+ORIE项目比较看重申请人的专业相关的知识储备和科研/实习经历，个人经验来看专业相关GPA、CV和PS是申请过程中比较重要的考核内容，主审老师希望通过这些材料判断学生有没有能力学好program里相对来说比较偏理论的课程，需要学生较强的线性代数、统计和编程基础。相对来说英语成绩在这个工学院的项目中不是很重要，如果英文是你的短板，较为扎实的专业基础和丰富的科研/实习经历足够可以弥补语言方面的不足给申请造成的障碍。需要提到一点，ORIE项目有最低的托福口语成绩要要求(22分)，如果口语成绩在21分及以下有可能录取后被要求第一学期上一门加强英语口语的课程。
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个人项目体验
总体而言我觉得UT的ORIE项目是一个性价比很高的项目。因为项目时长2年同时对课程要求比较宽松，学生们有充分的的自由去规划自己的就业/深造计划，大部分同学毕业前能找到心仪的工作或在自己感兴趣的领域继续读博。项目中大部分的中国学生是本科来自交大清华北航同济等大陆院校或在加拿大 /美国就读的本科生，也有在美国/新加坡读完硕士继续来这里深造的博士生。这个项目对本科生是否专业对口的要求不严，项目招收学生的本科专业包括工业工程、机械、电子、交通、数学等不同领域，对于在本科期间就读其他专业同时对OR感兴趣的学生非常友好。
对于以就业为目标的同学，ORIE项目相比EECS、BA和统计等专业在美国找对口专业工作的难度会更大一些。从参加career fair的经历来看，OR对口的大部分岗位因为需求量较少同时专业要求高，这些岗位多数prefer PhD，对求职的master不够友好。因为OR是多个学科的交叉，如果找data scientist/analyst或SDE的工作，需要自己提前做好工作方向的规划，在选课的时候有针对性的选择对找相关工作有帮助的课程，同时需要自己下功夫在相关领域做project或找实习。项目本身找工作的环境是很友好的，目标相同的大家会互帮互助，已经工作的学长学姐也会同学们提供宝贵的资源。
总统计数据来看，项目中80%以上的中国硕士生可以在美国找到SDE、data scientist或OR领域的岗位，项目整体就业的平均薪资在年薪10W以上，也有不少同学会在德州本地找到工作机会。
对于有打算继续读博的同学，选择ORIE项目的一大优势是这里每年两次的PhD qualify考试同时允许以博士和硕士身份录进来的学生参加，考试通过后就可以成为正式的PhD student，并且这是博士项目毕业论文答辩前的唯一一次博士资格考核。这意味着如果你以master身份录进项目同时有想要继续攻读博士的考虑，在这个项目中会有宝贵的在本项目中转为博士的机会。因为硕士期间对项目中导师比较熟悉，在联系导师的时候其实更有优势选择自己感兴趣的方向和喜爱的导师从事长久的科研。
对我而言，作为一个本科是交通专业对OR领域有浓厚兴趣的学生，我很感谢UT的ORIE项目为我提供了在OR方向找到自己感兴趣的方向并继续深造的机会，同时我也见证了周围同学们在自己的努力和学院资源的助力下找到理想工作和深造方向的过程。不仅是这里优秀的课程、令人钦佩的导师让人感恩，在这里求学过程中遇到的优秀的同学们也成为我在这个项目中的宝贵财富。ORIE是一个包容的集体，如果你有目标并愿意为之付诸努力，那么在这里你会有充分的发展空间、无限的探索自由和不可想象的未来。
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