入學(xué)時(shí)間 | 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) | 項(xiàng)目學(xué)費(fèi) |
/ | 1 - 2年 | 50200美元 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | / |
托福 | 79 | / |
運(yùn)籌學(xué)研究科學(xué)方法在決策中的應(yīng)用。它的實(shí)踐者使用優(yōu)化和統(tǒng)計(jì)方法開發(fā)和求解系統(tǒng)的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)模型。無(wú)論是在制造業(yè)、運(yùn)輸業(yè)、物流和供應(yīng)鏈、醫(yī)療保健還是金融機(jī)構(gòu),運(yùn)營(yíng)研究方法都被用于提高效率、降低成本和提高盈利能力。要獲得任何碩士學(xué)位課程的錄取資格,申請(qǐng)學(xué)生必須持有工程、科學(xué)、數(shù)學(xué)或同等領(lǐng)域的理學(xué)學(xué)士學(xué)位。所有碩士學(xué)位課程的學(xué)生必須完成至少32個(gè)學(xué)分,平均成績(jī)(GPA)至少為3.0。學(xué)生可以通過(guò)以下三種途徑之一完成碩士學(xué)位:課程作業(yè)選項(xiàng)、項(xiàng)目選項(xiàng)和論文選項(xiàng)。畢業(yè)后,攻讀本課程的學(xué)生可以在工業(yè)界工作,也可以繼續(xù)攻讀工業(yè)工程博士學(xué)位。這些廣泛的計(jì)劃和課程工作允許選擇一個(gè)學(xué)位,以滿足廣泛的個(gè)人和專業(yè)目標(biāo)。
序號(hào) | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 時(shí)間序列與地理空間數(shù)據(jù)科學(xué) | Time Series and Geospatial Data Sciences |
2 | 計(jì)算機(jī)科學(xué) | Computer Science |
3 | 算法 | Algorithms |
4 | 機(jī)器學(xué)習(xí) | Machine Learning |
5 | 計(jì)算理論 | Theory of Computation |
6 | 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程 | Computer Systems Engineering |
7 | 用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)和測(cè)試 | User Experience Design and Testing |
8 | 數(shù)據(jù)科學(xué) | Data Science |
9 | 監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)與學(xué)習(xí)理論 | Supervised Machine Learning and Learning Theory |
10 | 無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘 | Unsupervised Machine Learning and Data Mining |
11 | 一般工程 | General Engineering |
12 | 客戶驅(qū)動(dòng)的工程師技術(shù)創(chuàng)新 | Customer-Driven Technical Innovation for Engineers |
13 | 面向工程師的產(chǎn)品開發(fā) | Product Development for Engineers |
14 | 電氣與計(jì)算機(jī)工程 | Electrical and Computer Engineering |
15 | 機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別導(dǎo)論 | Introduction to Machine Learning and Pattern Recognition |
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