一、学习时间短

　　加州大学伯克利分校分析学硕士项目为期11个月，该校的分析学硕士课程从秋学期前的夏季为期两周的Python速成强化课程(50小时)开始。在秋季学期完成了涵盖优化、统计、模拟和数据分析的分析方法核心课程后，学生将学习具有行业背景的决策分析选修课和分析实验室课程。他们将从原始数据开始，在春季学期以团队形式开发端到端的分析项目。该项目的学习目标包括敏捷分析开发、技术交流和项目演示。该计划将以为期10周的暑期实习结束，在实习中，学生们将在真正的挑战中运用他们的技能。

　　二、师资力量一流

　　UC Berkeley IEOR系拥有众多杰出的教授，他们在工业工程与运筹学领域取得了丰硕的成果。这些教授的研究领域涵盖了工业工程、运筹学、人工智能、机器人学、能源系统、金融、创新创业等等。虽然Master of Analytics是就业导向的项目，但是学生也可以参加系里会举办的学术seminar，并且可以在office hour和教授交流学术问题。

　　1.Ilan Adler教授

　　Ilan Adler教授是加州大学伯克利分校运营研究和工业工程系的教授，他于1970年加入伯克利分校。

　　Ilan Adler教授拥有以色列希伯来大学经济学和统计学学士学位、以色列理工学院运营研究硕士学位、斯坦福大学运筹学博士学位。同时，他曾担任过清华大学教授。Ilan Adler教授的研究方向在数学编程、计算博弈论、应用概率。

　　2.Alper Atamturk教授

　　Alper Atamturk教授是加州大学伯克利分校的工业工程与运营研究领域教授。

　　他的研究范围广泛，涵盖优化理论和方法，包括整数规划、稀疏学习、网络设计和不确定性优化等方面。

　　除此以外，他还是伯克利计算优化实验室的主任以及美国国防部的Vannevar Bush研究员和信息研究员。

　　3.Phil Kaminsky教授

　　Phil Kaminsky教授于1989年获得哥伦比亚大学化学工程学士学位，1997年获得西北大学工业工程和管理科学硕士和博士学位。

　　他的主要研究兴趣广泛，主要集中在分析和开发用于物流系统和供应链中设计、操作和风险管理的工具和技术等方面。这包括运营问题、生产和控制系统的建模和分析，以及更多的战术和战略问题，包括集成生产、分销和定价策略，以及更广泛的集成供应链管理中出现的问题分析。除此之外，他还研究与医疗系统相关的问题。

　　4.Dorit S.Hochbaum

　　Dorit S.Hochbaum教授是加州大学伯克利分校工业工程与运营研究的教授。她拥有宾夕法尼亚大学沃顿商学院的博士学位。

　　她的研究兴趣在离散优化、网络流技术、数据挖掘、图像分割、供应链管理和资源高效利用。她在近似算法、定位问题上做过研究，并对最坏情况下的启发式和近似算法的分析做出了贡献。此外，她还为算法的复杂性分析，特别是非线性优化算法做了贡献。

　　三、课程丰富

　　加州大学伯克利分校分析学硕士项目总共需要修 25 个课时，其中必修的核心课程 13 课时，选修课程 12 课时。此外，python 编程培训和实习被算作额外的 4 个实践学分。

　　分析学硕士这个项目是侧重就业导向的professional degree，主要帮助学生提升数据分析与量化决策的能力，因此核心课程也是以应用为主。将optimization, risk modeling, simulation, data analysis等技能最终融于1个project之中。

　　核心分析学方法课列表(包含5门，共16学分)：

　　Analysis and Design of Databases—数据库分析与设计 (3分)

　　Optimization Analytics —优化分析(3分)

　　Risk Modeling & Simulation Analytics —风险建模与模拟分析(3分)

　　Applications in Data Analysis—在数据分析中的应用 (3 分)

　　Analytics Lab (project course with Python, optimization & simulation)—分析实验室(Python，优化和模拟项目课程)(4 分)

　　此外，依托于全美前3的IEOR学院，分析学硕士项目的选修课内容也十分丰富。不仅有传统的优化类课程，还可以选择Financial Engineering Systems和Risk Analytics等内容。因此，对于求职目标是金融与数据交叉领域的学生来说又是一个值得申请的项目。

　　四、就业前景好

　　加州大学伯克利分校的分析学硕士是一个衔接数据科学和产品管理的赋能项目，利用分析学的力量在数据时代为企业和政府改进产品和服务。

　　数据分析专业人士在各个行业都能担任职位，包括商业智能分析师、数据分析师、数据工程师、运营分析师、机器学习工程师和定量分析师。

　　我们的就业支持团队为在校学生提供专业的就业资源。我们还通过各种招聘服务，如LinkedIn页面和招聘活动，促进雇主和未来数据分析专业人士之间的联系。

　　分析学硕士学生由加州就业中心获得支持，并准备有专门的就业辅导项目，如如何进入就业市场、简历准备、面试准备和与雇主见面的机会。

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