uw madison IE SEA 就读感受和部分课程评价（求大米）
18631
先介绍一下自己的情况（男票号丢了借我号发）
17fall 入学，听说是第一届
lz本科上海一所大学的某中外合作三本院系 gpa感人申请一坨稀烂
本科me最后从了麦迪逊的ie系里的sea项目
刚刚毕业还没离开麦迪逊，准备总结一下这一年半的风风雨雨
也给后来者一些参考
总的来说体验一般中规中矩
这个项目一年到一年半完成不用做科研修满30分就能毕业 。 一年毕业的话暑假上课然后8月毕业，不过这样做基本上都是只能回国工作，课程压力也不小，几乎没时间在美国找工作。暑假找到实习的话可以申请一年半毕业，操作空间大一些。 lz也知道有一些人没有实习也延期了。
同学们方差比较大，有大牛也有野鸡，不知道之后几届录取情况怎么样。我遇到人基本上都是在sea项目里面，只遇到一个thu兄弟是两年research方向。
讲讲上课：
选课比较自由，完全没有必修课。要求是10门课，6门系里的，4门任意系，graduate level的课一共要求上5门以上。
虽然说自由，但是系里的课比较偏manufacturing和供应链
说实话我对哪个都毫无兴趣，我基本上都是上的优化方向的课，也就是数学课比较多。我是一心想转cs的所以上课基本都是上的和cs合开的课
我按时间顺序介绍一下我上过的课和一些道听途说
第一学期：
cs/isye 524 intro to optimization
美国白人老头教，有四五个老师轮着教（不同学期） 上课非常有趣 内容主要是数学建模和使用求解器求解，作为转专业的第一门课还是非常惊艳的 lz考试第二 项目也不错，作业几乎满分就是最后竟然给了个ab让我有点想不通 但是光说这个课程还是强烈推荐值得一上
cs/isye 525 intro to linear programming
披着cs皮的数学课，意大利男人教，全是数学比较硬核
中规中矩，打基础用的。虽然我个人认为学数学不亏不过要是想转码的话没必要花时间力气上这课。多留时间刷题更好 给分一般 30%A的样子
最近又有一个意大利女老师教这课，给分非常tough，注意避坑。
isye 420 好像叫data mining，title记不清了
中国女老师教，有中式口音，内容简单 属于放松心情课程 给分超和谐，项目是用tableau 做数据分析，感觉偏da，不是很硬核，要找da工作的话可以一上。对我个人来说没什么用，但还是推荐上的
isye 624 随机过程
白人女老师教，讲的还不错 就是每天下午两点上课每次都非常困。。
一般硬核，数学讲得并不多，建模和应用讲得多
想上硬核数学随机过程的推荐isye632 数学系开的课。
找ds工作的同学可以上一下624，以后面试的时候可以秒杀那些贝叶斯/随机过程的题
比较推荐 给分一般和谐
第二学期
cs760 machine learning
非cs的同学非常难选，运气好选上了
白人老师x2，比较硬核，作业是实现了几个经典ml算法讲的东西很多,但都很浅 真实intro level。 代码量较多，也挺有意思，需要有代码基础，不然还是很吃力的
强烈推荐 给分一般和谐
cs/stat intro to computational statistics
中国女老师教，硬核统计课，覆盖范围广难度大非常受用学了很多东西。作业量很大
lz上这课之前只上过基础统计课，上完这课感觉对统计这门学科有种融会贯通的感觉
美中不足是作业用r而不是py，作业很难但是批改很松 老师人很好
给分无敌和谐 强烈推荐
isye620 simulation
中国女老师教 不推荐
毫无意义 把学生当技校学生教。。十几年前的课件
疙瘩的simulation秒这课十条街吧
我上课从没听过考试都是秒杀
学到东西非常有限
cs787 Advanced Algorithms
白人大胖子教
比较难，教的东西很底层很深，想学算法刷题的同学还是推荐cs577
个人在麦迪逊上的算是比较suffer的课了
课件简陋，上课不听=找死
好在workload小，三次作业没有考试，虽然每次作业都要命。。
给分无敌和谐
不过因人而异吧，遇到一个我浇数学系的兄弟学的非常轻松。
cs/isye 728 Integer Programming
算是优化领域的经典课程吧，和525一个老师教，极度硬核的数学课。。不过我感觉内容不是很好玩。。。workload不小，作业挺难的
希望转phd的同学可以上一下，找工作的还是算了吧。。。算了吧。。。。。
这个意大利老师逻辑挺清楚的，不过都是按书讲。。个人认为看得懂书的话不去上课也无所谓。。看不懂的话去上课让他带着你捋一遍好了
第三学期
cs/isye 726 Intro to nonlinear optimization
ferris和wright每个学期轮着教
两位都是优化领域大牛
硬核数学课，神课无疑，lz前半学期疯狂刷题没好好听课期中一坨狗屎差点挂科
后半学期挖粪涂墙才考出来
非常非常好的一门课，学优化的同学应该没有没上过这门课的吧。。学完之后真实感受到了数学的美
作业又多又难
数学基础够的同学强烈推荐上一下
isye699 independent study
对转phd的同学比较重要，我选这课纯粹因为不用上课操作自由。。
内容是和老师协商定的
比较轻松，基本上送的学分
以上是我自己上的课，lz已经成功找到工作上岸
这一年半实属不易。
接下来跟新一些女票/朋友上的课，算是道听途说
isye 601 s老师上的课
不推荐 没什么内容，浪费时间，给分迷幻
isye 645 供应链 硬度老师，课很难很tough，不过看朋友上的感觉应该学了不少东西
stat 701 time series
和471同一个老师教
据说比较硬核的数学课
manufacturing 方向的课我都不太了解
讲讲找工作：
cf没什么意义，大厂只见过ms，g家，bb来
想找ds的同学干脆就不用去了。。
主要靠海投内推
找工作这个学期一定要少选几门课，不然有你刺激的了。。
onsite一般方便，麦迪逊开了直飞sf的航班
贵的离谱 不过onsite都有报销所以无所谓了
Placement：
中国人12, 大约3人转phd，两人回国工作
3人申请phd， 一人找德州的ie方向的工作，一人转da，lz做deep learning
说一下老师：
普遍比较穷。。。
穷到连phd都招不起的程度
做manufacturing的比较多，OR次之，也有做交通的
healthcare的
17fall 入学，听说是第一届
lz本科上海一所大学的某中外合作三本院系 gpa感人申请一坨稀烂
本科me最后从了麦迪逊的ie系里的sea项目
刚刚毕业还没离开麦迪逊，准备总结一下这一年半的风风雨雨
也给后来者一些参考
总的来说体验一般中规中矩
这个项目一年到一年半完成不用做科研修满30分就能毕业 。 一年毕业的话暑假上课然后8月毕业，不过这样做基本上都是只能回国工作，课程压力也不小，几乎没时间在美国找工作。暑假找到实习的话可以申请一年半毕业，操作空间大一些。 lz也知道有一些人没有实习也延期了。
同学们方差比较大，有大牛也有野鸡，不知道之后几届录取情况怎么样。我遇到人基本上都是在sea项目里面，只遇到一个thu兄弟是两年research方向。
讲讲上课：
选课比较自由，完全没有必修课。要求是10门课，6门系里的，4门任意系，graduate level的课一共要求上5门以上。
虽然说自由，但是系里的课比较偏manufacturing和供应链
说实话我对哪个都毫无兴趣，我基本上都是上的优化方向的课，也就是数学课比较多。我是一心想转cs的所以上课基本都是上的和cs合开的课
我按时间顺序介绍一下我上过的课和一些道听途说
第一学期：
cs/isye 524 intro to optimization
美国白人老头教，有四五个老师轮着教（不同学期） 上课非常有趣 内容主要是数学建模和使用求解器求解，作为转专业的第一门课还是非常惊艳的 lz考试第二 项目也不错，作业几乎满分就是最后竟然给了个ab让我有点想不通 但是光说这个课程还是强烈推荐值得一上
cs/isye 525 intro to linear programming
披着cs皮的数学课，意大利男人教，全是数学比较硬核
中规中矩，打基础用的。虽然我个人认为学数学不亏不过要是想转码的话没必要花时间力气上这课。多留时间刷题更好 给分一般 30%A的样子
最近又有一个意大利女老师教这课，给分非常tough，注意避坑。
isye 420 好像叫data mining，title记不清了
中国女老师教，有中式口音，内容简单 属于放松心情课程 给分超和谐，项目是用tableau 做数据分析，感觉偏da，不是很硬核，要找da工作的话可以一上。对我个人来说没什么用，但还是推荐上的
isye 624 随机过程
白人女老师教，讲的还不错 就是每天下午两点上课每次都非常困。。
一般硬核，数学讲得并不多，建模和应用讲得多
想上硬核数学随机过程的推荐isye632 数学系开的课。
找ds工作的同学可以上一下624，以后面试的时候可以秒杀那些贝叶斯/随机过程的题
比较推荐 给分一般和谐
第二学期
cs760 machine learning
非cs的同学非常难选，运气好选上了
白人老师x2，比较硬核，作业是实现了几个经典ml算法讲的东西很多,但都很浅 真实intro level。 代码量较多，也挺有意思，需要有代码基础，不然还是很吃力的
强烈推荐 给分一般和谐
cs/stat intro to computational statistics
中国女老师教，硬核统计课，覆盖范围广难度大非常受用学了很多东西。作业量很大
lz上这课之前只上过基础统计课，上完这课感觉对统计这门学科有种融会贯通的感觉
美中不足是作业用r而不是py，作业很难但是批改很松 老师人很好
给分无敌和谐 强烈推荐
isye620 simulation
中国女老师教 不推荐
毫无意义 把学生当技校学生教。。十几年前的课件
疙瘩的simulation秒这课十条街吧
我上课从没听过考试都是秒杀
学到东西非常有限
cs787 Advanced Algorithms
白人大胖子教
比较难，教的东西很底层很深，想学算法刷题的同学还是推荐cs577
个人在麦迪逊上的算是比较suffer的课了
课件简陋，上课不听=找死
好在workload小，三次作业没有考试，虽然每次作业都要命。。
给分无敌和谐
不过因人而异吧，遇到一个我浇数学系的兄弟学的非常轻松。
cs/isye 728 Integer Programming
算是优化领域的经典课程吧，和525一个老师教，极度硬核的数学课。。不过我感觉内容不是很好玩。。。workload不小，作业挺难的
希望转phd的同学可以上一下，找工作的还是算了吧。。。算了吧。。。。。
这个意大利老师逻辑挺清楚的，不过都是按书讲。。个人认为看得懂书的话不去上课也无所谓。。看不懂的话去上课让他带着你捋一遍好了
第三学期
cs/isye 726 Intro to nonlinear optimization
ferris和wright每个学期轮着教
两位都是优化领域大牛
硬核数学课，神课无疑，lz前半学期疯狂刷题没好好听课期中一坨狗屎差点挂科
后半学期挖粪涂墙才考出来
非常非常好的一门课，学优化的同学应该没有没上过这门课的吧。。学完之后真实感受到了数学的美
作业又多又难
数学基础够的同学强烈推荐上一下
isye699 independent study
对转phd的同学比较重要，我选这课纯粹因为不用上课操作自由。。
内容是和老师协商定的
比较轻松，基本上送的学分
以上是我自己上的课，lz已经成功找到工作上岸
这一年半实属不易。
接下来跟新一些女票/朋友上的课，算是道听途说
isye 601 s老师上的课
不推荐 没什么内容，浪费时间，给分迷幻
isye 645 供应链 硬度老师，课很难很tough，不过看朋友上的感觉应该学了不少东西
stat 701 time series
和471同一个老师教
据说比较硬核的数学课
manufacturing 方向的课我都不太了解
讲讲找工作：
cf没什么意义，大厂只见过ms，g家，bb来
想找ds的同学干脆就不用去了。。
主要靠海投内推
找工作这个学期一定要少选几门课，不然有你刺激的了。。
onsite一般方便，麦迪逊开了直飞sf的航班
贵的离谱 不过onsite都有报销所以无所谓了
Placement：
中国人12, 大约3人转phd，两人回国工作
3人申请phd， 一人找德州的ie方向的工作，一人转da，lz做deep learning
说一下老师：
普遍比较穷。。。
穷到连phd都招不起的程度
做manufacturing的比较多，OR次之，也有做交通的
healthcare的
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