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工业与运筹工程理学硕士
MS in Industrial & Operations Engineering
简介
课程
解析
项目简介
专业方向
数学
入学时间
秋季/冬季
项目时长
30学分
项目学费
50646.38美元
就业方向
科技公司、政府部门、数据分析、咨询公司
岗位分布
数据科学家、算法工程师、量化分析师、统计分析师、密码学工程师
培养目标
<p>密歇根大学安娜堡分校工业与运筹工程理学硕士项目面向具有工程、科学、经济学、数学或统计学等定量背景的学生，允许其结合个人兴趣与职业目标选择一个或多个培养方向。学生可围绕商业运营工程、数据分析与应用统计、金融工程、医疗与人因安全、人机系统集成、运筹学与分析、职业安全与工效学以及质量控制与可靠性工程开展专业学习。</p><p>项目重点培养学生运用数学、统计、计算、建模与仿真方法分析复杂系统的能力，使其能够从原始数据中提取信息、建立推断和预测模型、优化决策，并将相关方法应用于供应链、金融、医疗、交通、制造、安全和服务运营等场景。</p>
展开全部
申请要求
申请者需持有科学、技术、工程和数学 (STEM) 或数学相关领域的四年制学士学位。
例如但不限于：任何工程学科、数学、计算机科学、统计学或应用经济学。
语言要求
托福
总分要求
84
小分要求
无要求
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）' : ''}` }}
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{{ per_time_dot.label }}
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on hold
国际生
夏令营
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提前批次
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进行中
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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
IOE硕士研讨课
IOE MS Seminar
线性规划 I
Linear Programming I
连续优化方法
Continuous Optimization Methods
动态规划
Dynamic Programming
随机过程
Stochastic Processes
随机过程 II
Stochastic Processes II
博弈论与运营应用
Game Theory and Operations Applications
组织中的精益原则与科学思维
Lean Principles and Scientific Thinking in Organizations
可穿戴传感器人体运动量化
Quantifying Human Motion Through Wearable Sensors
认知工效学与人机系统集成
Cognitive Ergonomics and Human System Integration
安全工程方法
Safety Engineering Methods
供应链优化方法
Optimization Methods in Supply Chain Management
排程
Scheduling
随机网络与运营
Stochastic Networks and Operations
供应链设施
Supply Chain Facilities
集成产品开发
Integrated Product Development
标杆管理、生产率分析与绩效衡量
Benchmarking, Productivity Analysis and Performance Measurement
金融工程 I
Financial Engineering I
金融工程 II
Financial Engineering II
风险分析 I
Risk Analysis I
时间序列建模、分析与预测
Time Series Modeling, Analysis, Forecasting
质量工程中的统计学习及应用
Statistical Learning & Applications in Quality Engineering
实验设计
Experimental Design
仿真设计与分析
Simulation Design and Analysis
可重构制造的科学基础
Scientific Basis for Reconfigurable Manufacturing
面向设计与制造的装配建模
Assembly Modeling for Design and Manufacturing
供应链管理
Supply Chain Management
Bayesian数据科学：理论与应用
Bayesian Data Science – Theory & Applications
专题课程
Special Topics
高级优化与计算方法
Advanced Optimization and Computational Methods
医疗优化建模
Optimization Modeling in Health Care
服务运营管理
Service Operations Management
工作组织
Work Organizations
精益制造与服务
Lean Manufacturing and Services
全球文化系统工程
Global Cultural Systems Engineering
以人为本与用户体验设计
Human-Centered and User Experience Design
人为错误与复杂系统失效
Human Error and Complex System Failures
计算机系统人因工程
Human Factors in Computer Systems
汽车人因工程
Automotive Human Factors
职业安全管理
Occupational Safety Management
运营分析与管理
Operations Analysis and Management
设施规划
Facility Planning
物料搬运系统
Material Handling Systems
公司金融
Corporate Finance
衍生工具
Derivative Instruments
决策分析与有限理性
Decision Analysis and Bounded Rationality
工作测量与设计
Measurement and Design of Work
实验设计
Design of Experiments
统计质量控制
Statistical Quality Control
高级数据分析
Advanced Data Analytics
工业与运筹工程专题
Special Topics in Industrial and Operations Engineering
非线性规划
Nonlinear Programming
网络流
Network Flows
整数规划
Integer Programming
随机优化
Stochastic Optimization
医疗系统工程研讨课
Seminars in Healthcare Systems Engineering
职业健康与安全跨专业视角
Interprofessional Perspectives in Occupational Health and Safety
数据科学统计学习
Statistical Learning for Data Science
数据分析导论
Introduction to Data Analytics
交通系统优化专题
Special Topics: Transportation System Optimization
随机控制
Stochastic Control
微分方程数值方法
Numerical Methods for Differential Equations
回归分析
Regression Analysis
机器学习（CSE）
Machine Learning (CSE)
机器学习（ECE）
Machine Learning (ECE)
计算数据科学与机器学习
Computational Data Science and Machine Learning
图像处理
Image Processing
人工智能导论
Introduction to Artificial Intelligence
金融随机分析
Stochastic Analysis for Finance
计算金融
Computational Finance
概率与随机过程 I
Probability and Random Processes I
概率与随机过程 II
Probability and Random Processes II
概率论理论
Theory of Probability
统计机器学习
Statistical Machine Learning
回归分析
Regression Analysis
货币市场
Currency Markets
全球资本市场
Global Capital Markets
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顾问解析
<p>课程方面：密歇根大学安娜堡分校的工业与运筹工程UMich -Ann Arbor Industrial& Operations Engineering(IOE)是绝对的专排强势..No.2 项目提供2种学位: Master of Science in Engineering(MSE)→需要engineering背景。是Master of Science in Engineering(MSE) →数学或其他理科专业背景。时长2年，课程自由度很大，学生可以根据自己的兴趣、本科背景、和职业需要进行选课，可以选数学系/data science/商学院的课程(也都是UMich 的强势学科领域)。同时，项目也为学生提供了不同的细分specializations，包括数据分析&应用统计（DA），业务运营工程（data-driven engineering of modern business operations and processes，算Tech 的BA），运筹学，质量工程，人类健康和安全，人机工程方向。</p><p> 就业方面：这个项目读博/就业皆可，有读博意向的童鞋，可以在导师的指导下，做一个research；就业导向的童鞋则可以参加Industry Project，有CPT。</p><p> 申请方面：有明确的先修课要求 （不满足也可录取，offer里会有明确的要补修的要求。）</p>
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