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运筹学与信息工程专业数据分析方向
MEng in Operations Research and Information Engineering-Data Analytics
简介
课程
解析
资讯
案例
所属学校
项目简介
专业方向
数据科学
入学时间
秋季
项目时长
12门课
项目学费
44500美元/年
项目规模
50人
就业方向
科技公司、咨询公司、互联网企业、研究机构
岗位分布
数据分析师、商业分析师、BI工程师、数据工程师、数据科学家
培养目标
<p>康奈尔大学运筹学与信息工程专业数据分析方向项目侧重于数据驱动决策所需的理论与工具训练，帮助学生建立统计理论、数据技术和数据驱动分析与策略的扎实基础。</p><p>项目还强调通过额外的统计建模/数据科学核心课程与相关选修课，提升学生将数据能力应用于事实分析、业务开发、定价、推广和分销等问题的能力，并通过工程设计项目加强实践性训练。</p>
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申请要求
需要工程微积分课程,包括线性代数（含特征值和特征向量）和矢量微积分,内容和严格程度与康奈尔大学的MATH 1910, MATH 1920, 和MATH 2940课程相似。
一门工程概率和统计学入门课程,其内容和严格程度类似于康奈尔大学的ENGRD 2700。
一门普通编程语言的中级计算机编程课程,如C、C++、Java或Python,内容和严格程度类似于康奈尔大学的ENGRD 2110课程。需要编程应用的课程,但编程不是主要的重点,是不可以替代的。统计建模语言的课程,如R和SAS,是不可以替代的。
语言要求
托福
总分要求
100
小分要求
R20,L15,S22,W20
雅思
总分要求
7
小分要求
无要求
GRE
总分要求
无要求
小分要求
无要求
申请时间
{{ `${per_time.year}年${per_time.enroll_time}季入学${per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 1 ? '（提前批）' : per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 2 ? '（夏令营）' : ''}` }}
{{ per_tab.label }}
{{ per_time_dot.label }}
{{ per_time_dot.time }}
on hold
国际生
夏令营
{{ apply_time_arr[apply_time_arr.length - 1].camp_desc }}
提前批次
{{ apply_time_arr[apply_time_arr.length - 1].ahead_desc }}
进行中
{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
申请量过大，相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。
国际生
本条是指国际生截止日期
课程设置
工程硕士职业实践
MEng Career Practicum
工程经济学与战略决策
Engineering Economics and Strategic Decision-Making
运筹学与信息工程工程硕士项目
ORIE Master of Engineering Project
运筹学与信息工程工程硕士项目
ORIE Master of Engineering Project
运筹学与信息工程研究生学术报告会
ORIE Graduate Colloquium
数值分析：线性与非线性问题
Numerical Analysis: Linear and Nonlinear Problems
最优系统分析与设计
Optimal System Analysis and Design
供应链管理原理
Principles of Supply Chain Management
优化 I
Optimization I
优化 II
Optimization II
优化应用：建模与计算
Applications of Optimization: Modeling and Computation
金融优化建模
Optimization Modeling in Finance
强化学习及其运筹学应用
Reinforcement Learning with Operations Research Applications
最优控制与决策理论
Optimal Control and Decision Theory
计算优化
Computational Optimization
通信与信号处理中的随机信号
Random Signals in Communications and Signal Processing
服务系统建模与设计
Service System Modeling and Design
工程概率与统计：建模与数据科学 II
Eng Probability and Statistics: Modeling and Data Science II
工程随机过程导论 I
Introduction to Engineering Stochastic Processes I
仿真建模与分析
Simulation Modeling and Analysis
蒙特卡洛仿真
Monte Carlo Simulation
金融工程中的蒙特卡洛方法
Monte Carlo Methods in Financial Engineering
随机微积分金融工程 I
Financial Engineering with Stochastic Calculus I
随机微积分金融工程 II
Financial Engineering with Stochastic Calculus II
金融工程运筹学工具
Operations Research Tools for Financial Engineering
金融风险管理定量方法
Quantitative Methods of Financial Risk Management
人工智能推理与决策基础
Foundations of AI Reasoning and Decision-Making
机器学习导论
Introduction to Machine Learning
深度学习导论
Introduction to Deep Learning
强化学习导论
Introduction to Reinforcement Learning
机器学习基础
Foundations Machine Learning
应用时间序列分析
Applied Time Series Analysis
金融工程统计学
Statistics for Financial Engineering
大规模复杂数据学习
Learning with Big Messy Data
信息论、概率建模与深度学习及其科学和金融应用
Info Theory, Probabilistic Modeling, and Deep Learning with Scientific and Financial Apps
矩阵形式线性模型
Linear Models with Matrices
统计理论
Theory of Statistics
数据挖掘与机器学习
Data Mining and Machine Learning
深度学习
Deep Learning
数据库系统导论
Introduction to Database Systems
自然语言处理
Natural Language Processing
大规模机器学习系统原理
Principles of Large-Scale Machine Learning Systems
数据科学数值方法
Numerical Methods for Data Science
从数据到决策：高效数据科学原理
Data to Decisions: Principles of Efficient Data Science
收益管理
Revenue Management
商业智能系统
Business Intelligence Systems
营销研究
Marketing Research
数据驱动营销
Data Driven Marketing
制造系统设计：咨询实战训练营
Manufacturing Systems Design: A Consulting Boot Camp
数据科学与运筹学专题
Topics in Data Science and OR
大数据技术
Big Data Technologies
数据驱动决策建模与分析
Data-Driven Decision Modeling and Analysis
Python 编程及其统计应用
Python Programming and its Applications in Statistics
大数据管理与分析
Big Data Management and Analysis
分类数据分析
Categorical Data
统计计算
Statistical Computing
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顾问解析
<p>康奈尔大学运筹学与信息工程专业Cornell MEng Operations Research and Information Engineering，简称ORIE下开设了数据分析DA concentration，是除了Financial Engineering (FE)之外，最热门的一个concentration。</p><p>
课程设置：项目是就业导向，时长1年，想要找暑期实习的同学，可延1.5年，课程是tech-intensive 的，也可以选cs的课程，班级size 挺小，50人左右。</p><p>
录取方面：录取比较看重本科学校出身，喜欢美本，转专业友好，三维3.5+/105+/325+是必要不充分条件。</p>
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录取分析
指南者留学收录该专业申请案例16个（数据来源：老阿姨微博和第三方数据库），其中申请成功案例数12个。
宾夕法尼亚州立大学
GPA：3.3
数学
托福：/
GRE：330
PASS
加州大学戴维斯分校
GPA：3.8
应用数学专业，辅修统计
托福：/
GRE：325
PASS
加州大学戴维斯分校
GPA：3.85
统计
托福：/
GRE：330
PASS
伊利诺大学香槟分校
GPA：3.8
工业工程
托福：/
GRE：320
PASS
香港中文大学（深圳）
GPA：82.5
数据科学
托福：/
GRE：/
PASS
西交利物浦大学
GPA：89.5
应用数学
托福：103
GRE：323
PASS
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