UCB工业工程和运筹学研究哪些领域？

UCB工业工程和运筹学研究哪些领域？8大领域便捷学生就职！

UCB工业工程与运筹学硕士，主要是传授学生发明、分析和学习工具和方法，用于在复杂的现实世界系统(如供应链、能源系统、医疗保健系统和金融系统)中进行设计、分析、风险管理和决策，他们使用尖端的数学方法使世界更高效、更高效、设计得更好。

UCB工业工程和运筹学系在世界运筹学领域位列第7，它的研究领域也高达8个，包括优化和机器学习和数学科学、随机建模和仿真等各个精准领域，从而让在读学生更好的在未来就业!

1、优化

UCB工业工程和运筹学处于优化研究的前沿。这里的教师和他们的学生创造了新的优化领域，并突破了凸优化和非凸优化、整数和组合优化的界限，以解决海量数据集的问题。研究活动由NSF、DOE、DOD、ONR 和 IBM Corporation 资助。

2、机器学习和数据科学

数据在UCB工业工程和运筹学的所有领域都发挥着关键作用，从优化和随机的理论发展到自动化、物流、医疗保健、能源、金融和其他领域的应用。近来对数据科学和机器学习的兴趣很大程度上是由于将巨大的计算能力应用于几乎每个应用领域的大规模数据集的能力不断增强。加州大学伯克利分校 IEOR 系的教师和学生从事 ML/DS 的前沿和跨学科研究，包括开发可扩展和内存高效的学习算法、集成预测和优化模型、稀疏学习模型、解决公平问题、强化学习等主题和控制、聚类和学习网络数据，以及 ML/DS 在各个领域的应用。

3、随机建模和仿真

风险和不确定性是所有现实世界系统固有的，了解其影响对于性能分析和优化至关重要。加州大学伯克利分校工业工程和运筹学系的研究人员正在为从呼叫中心到云计算的应用开发随机模型和模拟，并在随机控制、半鞅和过滤扩展、排队系统经济学等领域扩展基础理论，和模拟实验设计。

4、机器人与自动化

于传感器、设备、无人机、网络、优化和机器学习方面的创新，以及企业和私人投资的加速，机器人和自动化正在迅速发展。这些系统基于云计算、集成学习、大数据、开源软件和工业领域的新兴进步，在减少苦差事和改善人类在医疗保健、制造、运输、安全和其他广泛应用方面的体验方面具有巨大潜力在“物联网”、“智慧地球”、“工业互联网”和“工业4.0”方面的倡议。序列非凸优化、模型预测控制、部分可观察马尔可夫决策过程、强化学习、和近似概率推理有望大规模解决这些问题。云计算可以提供对大型数据集和远程处理器集群的访问，以跨系统过滤、建模、优化和共享数据，从而随着时间的推移提高性能。

5、供应链系统

供应链系统研究探索了供应链中商品和服务的有效生产和流动。供应链管理是工业工程和运筹学的核心和有影响力的领域之一，加州大学伯克利分校工业工程和运筹学教职员工是一些世界领先的供应链管理专家。该部门的研究人员正在积极探索各种方法来整合和优化大规模供应链中的各种运营、战术和战略决策，并正在开发技术来帮助管理人员应对现实世界中固有的不确定性。

6、金融系统

金融工程涉及应用分析、统计和计算方法来解决金融经济学中的问题。它是一个多学科领域，借鉴了应用数学、计算机科学、统计学和经济理论的工具。加州大学伯克利分校IEOR的教师在信用风险、实物期权、高频交易和投资组合管理方面开展了各种研究项目。这些研究活动得到了美国国家科学基金会、国家安全局以及包括彭博社和纳斯达克 OMX 教育集团在内的各种行业合作伙伴的广泛支持。研究团队吸引了最优秀、积极性高的学生，他们在数学和统计学方面接受了严格而深入的分析培训，并熟练掌握编程等动手技能。

7、能源系统

UCB工业工程和运筹学系的能源系统研究侧重于能源系统，尤其是电力系统的建模、分析和优化。我系隶属于 PSERC(电力系统工程研究中心)，Oren 博士是该中心的联合创始人和站点主管，拥有 CERTS(电力可靠性技术解决方案中心)。研究活动侧重于各种主题，包括电力系统经济学、电力市场设计、能源和环境监管、需求响应、可再生能源整合、能源风险管理以及用于电力系统规划、运行和分析的计算工具的开发. 该研究得到了 PSERC、DOE、ARPA-E、NSF、FERC、CERTS、EPRI、LLNL 和 SIEMENS Co. 的资助。

8、医疗保健系统

UCB工业工程和运筹学系教职员工进行研究，影响不同层次的医疗保健系统。目前的项目包括治疗规模(放射治疗计划和医疗机器人)、个体规模(个性化慢性病管理和解决粮食不安全问题)、基础设施规模(手术室调度)和国家政策规模的研究。

拓展：UCB工业工程和运筹学系提供100多门课程，专注于数据驱动的决策。

一些课程主题包括：

金融工程

数据库设计

工程经济学

风险分析

供应链管理

优化

数据科学

统计学习

生产和库存

控制理论

随机分析

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