哥伦比亚大学运筹学硕士怎么样呢?据托普仕小编了解,哥大的运筹学硕士是开在工程与应用科学学院下的Industrial Engineering and Operations Research系的项目(IEOR)。

　　SEAS学院系别项目一览表

　　其总共需要完成30个学分，其中至少18个学分是在IEOR department下的。没有毕业论文的要求。

　　项目时长非常灵活，取决于个人选课的安排，总共有3个毕业时间可以选择：5月、8月和12月。

　　(在这里简单介绍一下MSOR)

　　MSOR项目有6个Concentrations可选，包括:

　　(1) Financial and Managerial Applications;

　　(2) Business Analytics;

　　(3) Entrepreneurship and Innovation;

　　(4) Logistics and Supply Chain Management;

　　(5) Optimization

　　(6) Applied Probability。

　　其中BA是今年新开的concentration对应现在大火的Big Data。

　　中国同学选的最多的就是Finance和BA方向了。Finance方向的话就是可以选很多financial engineering方面的课;BA主要是商业数据分析;Applied Probability和Optimization都是比较专业的Operations Research方面的课，Logistics方面既要学technical的也要学一些项目管理的课程，最后Entrepreneurship主要是针对工程方面的创业相关课程。

　　班上同学情况

　　Class size：总共200多人，中国人大约有一半，然后印度学生也比较多，也有不少法国同学，其余像美国呀，韩国这些国家的同学少一些。因为总体来说OR学习的内容还是比较偏向数理方面的，正是中国、印度和法国学生擅长的的部分。

　　是否有奖学金

　　没有，但是第一学期如果GPA在4.0以上，会有2000刀的奖学金。

　　申请&录取

　　申请要求

　　1. 正式成绩单(GPA大于3.0/4.0)

　　2. 3封推荐信

　　3. 个人陈述

　　4. GRE(官网上没有最低成绩要求，但目测大家平均成绩在325左右)

　　5. 托福/雅思(学院认为99/6.5以下需提高英语水平)

　　录取者背景

　　总体来说非常多元化，什么样背景的童鞋都有：学数学、物理、化学、机械、软件工程、金融的都有，FE要求严格。

　　GPA情况：感觉哥大不是不太看本科学校，而更看重GPA和语言;不管什么学校第一二名比中游更有优势，这也是哥大一大特点：录取的人学校背景比较多元化，不像CMU就特别喜欢北大清华。

　　实习、科研背景：也是比较多样，什么样背景的都有。虽然说录取的时候不是特别重要，但是在以后找工作、找实习的时候难度就不同了。

　　建议的申请策略

　　提高GPA和语言成绩，成绩更好比本科学校的牌子会更重要一些。

　　专业就读体验

　　专业特色

　　OR很突出的一个特点就是自由度比较高，因为选修课的范围非常广，除了IEOR的选修课之外，还可以选Columbia Business School, the School of International and Public Affairs, the Graduate School of Arts and Sciences以及Law School的课。

　　其实OR的大多数同学都是对Financial Engineering、Business Analytics和Data Science这几个方向感兴趣的，但是相比较于哥大纯的Master of Financial Engineering和Data Science的项目来说，OR的选择余地更多。这个比较适合在探索自己发展方向的同学。

　　课程情况

　　OR的必修课的总共是四门：Optimization Models and Methods：Deterministic Models (First term)、Introduction to Probability and Statistics (First term)、Stochastic Models和Simulation。选修课非常多，灵活性很高。

　　比方说Finance方面的课有Quantitative Corporate Finance、Global Capital Markets、Structured and Hybrid Products、Introduction to Financial Engineering、Quantitative Risk Management等等;BA方向有Data Analytics for Operations Research、Data Mining、Business Analytics等课程。

　　课程&考试难度呢

　　有一些课还是很难的。比如说第二学期的Machine Learning、Introduction to Financial Engineering，Algo trading等等。我觉得最难的就是Machine learning这门课了，听说去年的均分有70多分，我心想还好嘛，结果满分是250......在我这届的时候他出的题比较简单一点，满分是200，均分90分。而且他给分非常严，给的A很少，还会给C(OR毕业的要求是B-)我期末考了120多分最后拿的是A-。作业也特别难特别多，就这一门课每周就要花8-10小时。因为一节课有4、5道题有证明有编程，而且都是open question没有什么可以参照的，只能看他的课件自己推敲。

　　OR整体课程对编程的要求高吗

　　我感觉不是特别高(受访者本科学的是CS呀!)，不过真正quant或者data science方面的工作还是比较很难。对于本科编程背景不是很强的同学就可以先学一下C++或者Python，不然学起来还是有些吃力的。

　　教授水平怎么样

　　都挺好的，Derman、David Yao、Martin Haugh这些老师都很好，我经常蹭Professor Yao的各种课，他讲课非常清楚;Optimization Models and Methods: Deterministi这门课：Donald教课难度非常大，不管是master还是PhD全都按PhD难度来教，所以课不是很好懂，但是如果你本身对这个方面有一些概念就会知道他其实教的都是非常高阶的东西。(是一种用来解决最优化问题的模型)Martin虽然很mean，但是他还是会好好回答你的问题：每次问他问题都会被他喷一顿说I don’t understand your question，然后下课的时候再跟你说好好想想。

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