佐治亚理工学院MSIE项目（工业工程硕士）学生在积极参与研究的教师的指导下学习，并准备教授工业工程的最新发展，对后续博士学习感兴趣的学生会发现，该项目为研究生学习提供了很好的介绍，并为深入研究做好了充分的准备。下面老师进行了佐治亚理工学院MSIE项目介绍，一起来看看吧！

一、基本介绍

佐治亚理工学院MSIE项目为广泛的工业工程领域提供研究生水平，该项目包括运筹学、统计学和应用工业工程方面的研究生课程，主要重点是对制造、仓储和供应链系统等传统领域中出现的问题进行建模、分析和解决方案。

二、研究领域

佐治亚理工学院MSIE项目主要有九个研究领域：

1.先进制造业

2.分析和机器学习

3.应用概率与仿真

4.数据科学与统计学

5.经济决策分析

6.能源与可持续系统

7.卫生和人道主义系统

8.供应链工程

9.系统信息学与控制

三、课程设置

佐治亚理工学院MSIE项目包括30个学分，包括制造、仓储和供应链系统的核心课程，以及模拟、优化和概率模型等方法论课程。在选择9个学分的技术和自由选修课时，课程具有灵活性，使学生能够专注于特定领域的学习，如运筹学、统计学、管理学、机械工程等。MSIE课程的学生没有完成研究论文或顶点独立工作;有这种兴趣的学生应该考虑他们的博士课程或专业硕士学位课程之一。

1.必修课程

制造系统

仓储系统

运输和供应链系统

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2.选修课程1(从中选择三门)

先进工程经济

金融工程导论

统计建模和回归分析

概率模型及其应用

确定性优化

先进工程经济

经济决策分析

调度理论

运筹学与管理科学的公共影响应用

时间序列分析

非参数数据分析

制造设计和改进的统计方法

实验设计与分析

统计建模和回归分析

计算统计

贝叶斯统计理论与实践导论

生物统计学

概率模型及其应用

线性优化

离散优化

非线性优化

随机优化

确定性优化

优化中的计算方法

能源技术与政策

计算数据分析：学习、挖掘和计算

随机过程 I

随机过程 II

可靠性工程

系统监控和预测

仿真理论与方法

数据挖掘与统计学

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