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Ma‌‌‍‍‌‍‍‌‍‍‌‌‌‌‌‍‌‍‌‌‌‌‌‌‍‍‌‌‍‌‌‍nagement Science(OR) PhD. 该不该去读?

一亩三分地匿名29A
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简单介绍一下情况:

申请过程: 加拿大读的本科,硕士,已经有PR和工作经验2年的情况下,我因为对research还有一份兴趣,加上偶然的机会接触到Waterloo的教授,他表示想让我做他的博士研究生,并且不需要Full Time的,我可以继续在现在岗位继续工作。我几次交流都明确表示了我毕业后对academic教职方向完全没兴趣(从小讨厌老师,自己不会成为自己讨厌的人),想博士毕业后去大公司稳定的做research类职位或者去Consulting公司做field specilist,导师不仅没有反对,还说他的研究就是实际应用型的,如果我对改进算法和理论上的研究有兴趣他可能就不合适了,而且说日后会帮助我找工作。

个人情况: 明年满30岁(男), 今年刚结婚,GTA地区有几套房产(有贷款,不是土豪), 正职工作在中型公司做M&A,之前有IBD Analyst经历,对高强度的学习/研究能适应。 如果不脱产读博士,假设目前的工资即使不增长,也基本生活上没有经济压力。

导师/学校/专业方向情况: Management Sciences - Applied Operations Research,跟导师讨论主要做Data Science跟Portfolio Management结合得方向; 学校: University of Waterloo, 导师: Stan Dimitrov, uwaterloo.ca

我的想法:

主要担忧的地方有3个: (1) 边工作边读博士的强度是否承受得了,因为本人毕竟已经快30岁了,不可能跟刚毕业在投行那种没日没夜做ppt一样的精力了,而且毕业5年内肯定会有生小孩等家庭事情。不知道是否有版友有兼职读博士的经历分享一下? (2) 读博士的动力是否足够,我确实对读博士有点向往,而且之前有过research经历,但是我在加拿大,加拿大不像美国对博士需求有足够的高精尖岗位需求,我很可能读完博士工资还不如不读直接继续工作来的多(但是在职读的话,其实这方面的机会成本已经很小,我并没有对工资特别在意)。(3) OR主要是做优化,我本科是统计+金融+minor cs出来的,当时我数理条件我是有自信的,但我研究生完全转型读了纯商学院硕士,工作后又是做得金融前台,数学可以说退化的比较严重(主要是理论上,实际应用因为我自己平时给朋友基金做量化的活,pyton实现算法还是没有丢很多).我不知道是否有读Applied OR博士方向的人出来说说这个数学理论是否需要很高才能发表出论文?

其他信息: 导师本身不算业界大牛,但带毕业的博士生,根据Linkedin情况,有进学校做Assitant Porfessor的,也有去公司做Data Scientist的,但他主要是偏CS ML/DS这块的,基本没有金融背景,跟他商量的方向,是结合了金融和OR的,他表示可以2个导师合作带,他主带那种模式,不知道这样是否靠谱?

我知道信息有点多,如果有能提供部分分析帮助的版友,感激不尽。新人首次发帖,希望包涵。
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