该课程将告诉你如何使用数学技术来解决现实生活中的问题，从安排航班和移动电话路由，到优化电力系统和物流网络，再到管理投资和减少风险。运筹学（OR）是一项重要的技能，需求量很大。数据科学运筹学硕士课程是一个全新的、具有前瞻性的课程，提供运筹学、优化和统计方面的高质量培训。
数据科学的运筹学
Operational Research with Data Science
专业介绍
该课程将告诉你如何使用数学技术来解决现实生活中的问题，从安排航班和移动电话路由，到优化电力系统和物流网络，再到管理投资和减少风险。运筹学（OR）是一项重要的技能，需求量很大。数据科学运筹学硕士课程是一个全新的、具有前瞻性的课程，提供运筹学、优化和统计方面的高质量培训。
Program Introduction
This programme will show you how to use mathematical techniques to
tackle real-life problems ranging from scheduling flights and routing
mobile phone calls, over optimising power systems and logistic networks,
to managing investments and minimising risks.Operational Research (OR) is an important skill that is in high demand.The MSc in Operational Research with Data Science is a new,
forward-looking programme that delivers high-quality training in
operational research, optimization and statistics.
| 所属大学 | 爱丁堡大学 |
| 关联学科 | 数学 |
| 开学时间 | 9月 |
| 学制 | 1 年 |
| 学费 | 31,600 GBP |
| 项目网址 | https://www.ed.ac.uk/studying/postgraduate/degrees/index.php?r=site/view&edition=2024&id=915 |
申请要求
专业领域：numerat类专业（包括但不限于数学，工程，计算机科学，自然科学，生物科学，经济，商业）。
科目：含微积分（包括多变量微积分）、线性代数、概率、统计学和统计理论科目
语言要求
IELTS
| 总分要求： | 6.5 |
| 分项要求： | 听力: 6 | 阅读: 6 | 写作: 6 | 口语: 6 |
TOEFL
| 总分要求： | 92 |
| 分项要求： | 听力: 20 | 阅读: 20 | 写作: 20 | 口语: 20 |
课程设置
| 中文课程名 | 英文课程名 |
|---|---|
| Compulsory courses 必修课 | Compulsory courses 必修课 |
| 运筹学基础 | Fundamentals of Operational Research |
| 优化基础 | Fundamentals of Optimization |
| 方法论、建模和咨询技能 | Methodology, Modelling and Consulting Skills |
| 论文 (Op. Res.) | Dissertation (Op. Res.) |
| Optional courses 选修课 | Optional courses 选修课 |
| 入门应用机器学习 | Introductory Applied Machine Learning |
| 机器学习和模式识别 | Machine Learning and Pattern Recognition |
| 生物信息学1 | Bioinformatics 1 |
| 自然计算 | Natural Computing |
| 带对象的实用程序设计导论 | Introduction to Practical Programming with Objects |
| 统计方法 | Statistical Methodology |
| 数值线性代数 | Numerical Linear Algebra |
| 随机建模 | Stochastic Modelling |
| 统计规划 | Statistical Programming |
| 广义回归模型 | Generalised Regression Models |
| Python编程 | Python Programming |
| 概率论与统计 | Introductory Probability and Statistics |
| 仿真 | Simulation |
| 时间序列 | Time Series |
| 数据科学的大规模优化 | Large Scale Optimization for Data Science |
| 信用评分 | Credit Scoring |
| 金融中的优化方法 | Optimization Methods in Finance |
| 应用运筹学中的课题 | Topics in Applied Operational Research |
| 数据分析不完全 | Incomplete Data Analysis |
| 风险与物流 | Risk and Logistics |
| 整数和组合优化 | Integer and Combinatorial Optimization |
| 能源行业的运筹学 | Operational Research in the Energy Industry |
| Python中的机器学习 | Machine Learning in Python |
| 生物统计学 | Biostatistics |
| 非线性优化 | Nonlinear Optimization |
| 强化学习 | Reinforcement Learning |
| 算法博弈论及其应用 | Algorithmic Game Theory and its Applications |
| 计算认知神经科学 | Computational Cognitive Neuroscience |
| 概率建模与推理 | Probabilistic Modelling and Reasoning |
| 机器学习理论 | Machine Learning Theory |