更新時間：2024-10-06 15:51:11作者：留學之路
UCB工業工程與運籌學碩士，主要是傳授學生發明、分析和學習工具和方法，用于在復雜的現實世界系統(如供應鏈、能源系統、醫療保健系統和金融系統)中進行設計、分析、風險管理和決策，他們使用尖端的數學方法使世界更高效、更高效、設計得更好。
UCB工業工程和運籌學系在世界運籌學領域位列第7，它的研究領域也高達8個，包括優化和機器學習和數學科學、隨機建模和仿真等各個精準領域，從而讓在讀學生更好的在未來就業!
1、優化
UCB工業工程和運籌學處于優化研究的前沿。這里的教師和他們的學生創造了新的優化領域，并突破了凸優化和非凸優化、整數和組合優化的界限，以解決海量數據集的問題。研究活動由NSF、DOE、DOD、ONR 和 IBM Corporation 資助。
2、機器學習和數據科學
數據在UCB工業工程和運籌學的所有領域都發揮著關鍵作用，從優化和隨機的理論發展到自動化、物流、醫療保健、能源、金融和其他領域的應用。近來對數據科學和機器學習的興趣很大程度上是由于將巨大的計算能力應用于幾乎每個應用領域的大規模數據集的能力不斷增強。加州大學伯克利分校 IEOR 系的教師和學生從事 ML/DS 的前沿和跨學科研究，包括開發可擴展和內存高效的學習算法、集成預測和優化模型、稀疏學習模型、解決公平問題、強化學習等主題和控制、聚類和學習網絡數據，以及 ML/DS 在各個領域的應用。
3、隨機建模和仿真
風險和不確定性是所有現實世界系統固有的，了解其影響對于性能分析和優化至關重要。加州大學伯克利分校工業工程和運籌學系的研究人員正在為從呼叫中心到云計算的應用開發隨機模型和模擬，并在隨機控制、半鞅和過濾擴展、排隊系統經濟學等領域擴展基礎理論，和模擬實驗設計。
4、機器人與自動化
于傳感器、設備、無人機、網絡、優化和機器學習方面的創新，以及企業和私人投資的加速，機器人和自動化正在迅速發展。這些系統基于云計算、集成學習、大數據、開源軟件和工業領域的新興進步，在減少苦差事和改善人類在醫療保健、制造、運輸、安全和其他廣泛應用方面的體驗方面具有巨大潛力在“物聯網”、“智慧地球”、“工業互聯網”和“工業4.0”方面的倡議。序列非凸優化、模型預測控制、部分可觀察馬爾可夫決策過程、強化學習、和近似概率推理有望大規模解決這些問題。云計算可以提供對大型數據集和遠程處理器集群的訪問，以跨系統過濾、建模、優化和共享數據，從而隨著時間的推移提高性能。
5、供應鏈系統
供應鏈系統研究探索了供應鏈中商品和服務的有效生產和流動。供應鏈管理是工業工程和運籌學的核心和有影響力的領域之一，加州大學伯克利分校工業工程和運籌學教職員工是一些世界領先的供應鏈管理專家。該部門的研究人員正在積極探索各種方法來整合和優化大規模供應鏈中的各種運營、戰術和戰略決策，并正在開發技術來幫助管理人員應對現實世界中固有的不確定性。
6、金融系統
金融工程涉及應用分析、統計和計算方法來解決金融經濟學中的問題。它是一個多學科領域，借鑒了應用數學、計算機科學、統計學和經濟理論的工具。加州大學伯克利分校IEOR的教師在信用風險、實物期權、高頻交易和投資組合管理方面開展了各種研究項目。這些研究活動得到了美國國家科學基金會、國家安全局以及包括彭博社和納斯達克 OMX 教育集團在內的各種行業合作伙伴的廣泛支持。研究團隊吸引了最優秀、積極性高的學生，他們在數學和統計學方面接受了嚴格而深入的分析培訓，并熟練掌握編程等動手技能。
7、能源系統
UCB工業工程和運籌學系的能源系統研究側重于能源系統，尤其是電力系統的建模、分析和優化。我系隸屬于 PSERC(電力系統工程研究中心)，Oren 博士是該中心的聯合創始人和站點主管，擁有 CERTS(電力可靠性技術解決方案中心)。研究活動側重于各種主題，包括電力系統經濟學、電力市場設計、能源和環境監管、需求響應、可再生能源整合、能源風險管理以及用于電力系統規劃、運行和分析的計算工具的開發. 該研究得到了 PSERC、DOE、ARPA-E、NSF、FERC、CERTS、EPRI、LLNL 和 SIEMENS Co. 的資助。
8、醫療保健系統
UCB工業工程和運籌學系教職員工進行研究，影響不同層次的醫療保健系統。目前的項目包括治療規模(放射治療計劃和醫療機器人)、個體規模(個性化慢性病管理和解決糧食不安全問題)、基礎設施規模(手術室調度)和國家政策規模的研究。
拓展：UCB工業工程和運籌學系提供100多門課程，專注于數據驅動的決策。
一些課程主題包括：
金融工程
數據庫設計
工程經濟學
風險分析
供應鏈管理
優化
數據科學
統計學習
生產和庫存
控制理論
隨機分析