美国运筹学有哪些课程？
我来讲讲UW-Madison的OR course，给题主个参考。 核心课程包括随机模型（STO）、数据挖掘、优化方法、决策分析(BA)、运营与供应链(OPM)、金融工程(FE)以及随机控制（REGR）。其中前三个是必修，后面的是选修。必修课每个学期学两门，选修课每学一门。
先来说最难的随机控制！这门课分为两部分，第一部分是随机过程（随机控制的前提)，包括随机过程的概念、性质及基本方程；第二部分是随机控制本身，包括理论和方法两项内容。老师会给很多例子和现实应用去理解理论和方法的适用场景。虽然很难，但学会之后真的是醍醐灌顶，会对未来做研究或工作选方向有很大帮助。
其次是数据分析与挖掘，分成两大块，一块是量化分析和统计推断，内容包括假设检验、线性回归、逻辑回归等；另一块是数据挖掘，内容包括分类问题、聚类问题和神经网络。前者偏理论后者偏应用，个人感觉学好数理统计的基础理论知识（假设检验、多元统计、方差分析等）再去学习数据分析很顺畅，而之前学的随机过程可以很好地辅助学习随机控制这一难啃的骨头。
接着是优化方法，分四大部分，凸优化、无约束优化、梯度下降、最优化原理。后三块的内容比较难，需要好好思考和实践。
其余几门除了决策分析外都不太难，主要在于理解和记忆。决策分析里贝叶斯推理那一块有点难度，需要认真思考和总结。