<p>课程方面：加州大学伯克利分校UC Berkeley工学院开设的Master of Engineering为授课式就业导向的硕士项目，1年制，有capstone project，是一个结合了工程，管理科学，量化科学，数学，统计，数据分析等多个领域的复合型专业</p><p>。IEOR下面有三个concentration， 分别是general（MS&E）， FinTech，和IP&Entrepreneurship Strategy. 最大的区别是capstone不同，必修课有细微差别。录到general的话开学前有一次申请转track的机会。Fintech要求最高且最忙，好处是做的capstone比较高大上，也很前沿，是如果研究顺利的话毕业时就可以发的程度。General track的capstone选择更广，有就是多重，合作方有MSCI, Bloomberg, UCSF等，质量很高。IEOR不管哪个track, 项目时间都比较紧凑。 </p><p> </p><p>就业方面：M.Eng. IEOR 提供3个concentrations (MS&E, FinTech, 知识产权与创业战略)，最热门的是FinTech。</p><p>FinTech专注于机器学习和数据分析，重点是金融时间序列分析。为学生未来在银行、咨询公司、金融技术和投资公司的职业生涯和成功做好准备。FinTech与MS&E的不同之处在于，FinTech更focus在金融行业。FinTech还不同于金融工程硕士MFE项目，它更量化(being more quantitative)，长度更短。管理科学与工程MS&E方向的话，确保学生对优化Optimization和随机建模Stochastic Modeling有深刻的理解，熟练掌握管理科学和工程的工具，包括仿真simulation和机器学习ML，并意识到在运营管理相关领域的各种应用。MS&E强调了在复杂的、现实世界的系统中解决问题、决策和管理风险的视角。</p><p> </p><p>旧金山湾区是世界科技和创新的中心，学生们有机会在世界领先的科技公司实习。找工的方向取决于个人背景和自己的兴趣，整体来说转码找工氛围浓厚。</p><p> </p><p>录取来说：申请IEOR需要具备概率论，统计学和优化学的基础知识；熟练掌握编程软件，特别是对于申请金融技术的申请者，要熟练掌握Python,C, C++/Java；最好熟悉S和R。</p><p>class size还是比较大的（100+），录取率在20%左右，以数理工科背景为主(72%是Engineering Major)，量化背景强的金融/经济背景也可。三个分支的申请难度来看，金融科技是最难的，起初该分支只有10人，现在扩到了25-30人。现在官方不公布申请数据了，某年info session偷偷捡了个图，平均GPA 3.86，GRE 327。面试为校友面，也有“无面录”，面试的意义在于“双向了解”more than筛选。</p>