运筹学与信息工程硕士（伊萨卡校区）
MEng in Operations Research and Information Engineering (in Ithaca)
所属学校
康奈尔大学
Cornell University
综合排名：17
专业介绍
康奈尔大学运筹学与信息工程硕士项目（ORIE）建立在传统的数学、科学和工程技能的基础上，并专注于将这些技能应用于实际问题。学生将在以下七个领域进行集中学习：应用运筹学；数据分析；金融工程；信息技术；制造业和工业工程；战略运营；系统工程。
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申请要求
学术要求：
申请人须拥有本科学士学位，申请人需在入学前满足下列课程需求：一门标准的工程微积分序列课程，包括线性代数(具有特征值和特征向量)和向量微积分；概率论与统计学入门课程；用普通编程语言(如C、C++、Java或Python)编写的中级计算机程序设计课程。
GRE要求：
要求GRE
IELTS/TOEFL要求：
TOEFL：100（各部分不得低于：听力15，阅读20，口语22，写作20）
IELTS：7.0
申请截止日期：2019年4月15日
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课程介绍
1 、库存，运营和供应链管理：模型和优化
2 、收入优化和市场设计
3 、非线性优化
4 、离散模型
5 、博弈论简介
6 、制造系统设计
7 、库存管理
8 、供应链管理原理
9 、优化I
10 、优化II
11 、线性优化的主题
12 、财务中的优化建模
13 、最优系统分析与设计
14 、数学建模
15 、计算优化
16 、收入优化和市场设计
17 、金融工程简介
18 、金融工程工具
19 、制造系统设计
20 、供应链管理原则
21 、服务系统建模与设计
22 、概率论与统计学II
23 、仿真建模与分析
24 、随机过程
25 、工程随机过程简介II
26 、随机微积分金融工程I
27 、随机微积分的金融工程II
28 、信用风险：建模，评估和管理
29 、金融风险管理的定量方法
30 、进化过程，算法，游戏
31 、随机系统：估计和控制
32 、金融工程工具
33 、统计数据挖掘I
34 、通过大量杂乱的数据学习
35 、信息理论，概率建模和科学与金融应用的深度学习
36 、应用时间序列分析
37 、金融工程统计
38 、智能系统的机器学习
39 、数据科学的机器学习
40 、统计理论
41 、数据挖掘和机器学习
42 、贝叶斯数据分析：原理与实践
43 、带矩阵的线性模型
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