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。本硕士课程将从运筹学的角度来研究风险及其管理。
运作研究与风险
Operational Research with Risk
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。本硕士课程将从运筹学的角度来研究风险及其管理。
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.This MSc will give an Operational Research perspective on risk and its management.
| 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=498 |
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 |
| 仿真 | Simulation |
| 随机建模 | Stochastic Modelling |
| 论文 (Op. Res.) | Dissertation (Op. Res.) |
| Optional courses 选修课 | Optional courses 选修课 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 风险与物流 | Risk and Logistics |
| 能源行业的运筹学 | Operational Research in the Energy Industry |
| 算法博弈论及其应用 | Algorithmic Game Theory and its Applications |
| 时间序列 | Time Series |
| 数据科学的大规模优化 | Large Scale Optimization for Data Science |
| 数据分析不完全 | Incomplete Data Analysis |
| 整数和组合优化 | Integer and Combinatorial Optimization |
| Python中的机器学习 | Machine Learning in Python |