工业工程要学习的事情很杂，比如数据挖掘、优化、建立经济预测模型等等。总的来说，有一个目的是一致的，就是让事情做得更有效率，这是工业工程的要义所在。
运筹学（Operations Research），这是工业工程下面**重要的方向。主要研究优化算法，跟数学的人有很大的交叉，主要是把实际过程给建出模型，用数学的方法去优化，和统计有很大关联的，比如statistical process control, quality control, design of experiment, data mining等等。
供应链管理（Supply Chain Management），这也是个热门方向，里面又包含很多，比如仓库、物流、库存管理等等，跟商科交叉比较多。商科的人更注重怎么去理解这个问题，而IE的人更注重如何解决这个问题。
人因工程（Human Factor），比如研究人体工程，这个跟心理系的交叉很多。生产系统（Manufacturing System）涉及很广，比如生产线的优化，排程调度等等。应用也很广，从工厂到交通系统都能用得到。
就业
IE的工作本质是降低内部成本，对于许多不同的行业都具有重要的价值，因此就业行业非常广泛。
它**初被应用于制造业，然而现在，它已经在其他相关的服务和产业得到广泛的应用，包括主要的制造业、咨询和工程服务、研发企业、批发贸易等等。
学生毕业后可在工业企业、金融银行、咨询服务或政府部门担任工业工程师、系统分析员、生产工程师、管理顾问、操作分析员以及类似的职位。
**院校
西北大学 Northwestern University
项目特点
西北的MSiA项目是开设在工程学院下为期15个月的绝对的高质量分析项目，一共5个quarters，属于professional项目，包含一个为期10周的暑期实习。
该项目要求比较强大的量化或IT背景，录取后，学校会开展为期两周的R、SQL、Git或database等的培训；课程围绕data science, IT, and business三个维度，基本上是一个quarter 4门核心课程，非常紧凑。
MSiA非常注重实践，8-month practicum project + 3-month summer internship + 10-week capstone design project，毕业后3个月的就业率**，平均年薪$102,500。
接近一半儿的应届生，50%+的学生有工作经验，平均工作经验2年以上。理工和数学背景的学生在60%+，商科背景只占30%，大部分录取者的背景都有一些做模型分析之类的经历。
加利福尼亚大学伯克利分校
University of California - Berkeley
UC Berkeley的这个项目是一个完全industry导向的项目，一年完成。整个项目要求12units学分，除了必修2个课程外，还可以修数据科学、金融工程、物流管理、运筹以及决策分析等课程，不过只有2门选修的机会。
设了3个concentration，包括侧重于从管理和工程角度解决问题、制定决策和管理风险的Management Science & Engineering方向、侧重于机器学习和数据分析特别是金融时间序列分析的FinTech方向、以及Data Analytics & Intellectual property Strategy。
这个项目是为了培养engineering leader而设置的，通过有价值的领导技能来提高学生未来作为工程师的效率，所有学生都要参加市场营销、金融、法律、分析和项目管理等领域的核心领导力课程，帮助学生为进入职业生涯做好准备。
学校在湾区，独一无二的与industry的紧密联系，是国际学生在当地就业的绝佳推手；学校的教授很强,有很多的的内推机会（金融方向），数据方向，也可以学到**新的数据操纵和数据建模等。
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