ie-self-learning

这本书在2022年5月14日仓促间开工，但它定会在IE教育的普及和完善中闪闪发光。

本书的初衷是解决本科学习工业工程（或者说是国内大学教育）的过程中接触专业知识较晚、学习'杂而不精'的困境，试图描绘一套理想的培养体系，供现在和将来的工业工程学生借鉴和使用。

本书课程体系

纵向专业细分

• 优化方法（运筹学->优化算法设计->物流与供应链管理）
• 随机模型（随机过程）
• 统计学（工程统计学->质量管理or->可靠性与维修管理）
• 人因学（人因工程学）
• 仿真技术（生产系统建模与仿真）
• 经济学等社会科学（工程经济学、管理学基础）

横向专业（适用领域）细分

• 生产系统
• 物流与供应链管理
• 交通运输系统
• 卫生与医疗服务系统
• 互联网信息系统
• 金融系统
• 资源与能源系统
• 企业信息系统

核心课程（参考其他高校专业课设置）

• 数学基础类：

  • 高等数学（微积分）

  • 线性代数

  • 概率论与数理统计

  • 运筹学

  • 工程统计学

• 工程基础类：

  • 机械制图

  • 制造工艺

• 计算机基础类：

  • C++程序设计

  • 数据结构

  • 数据库原理

• 专业课类：

  • 基础工业工程
  • 工程经济学
  • 人因工程
  • 管理学基础
  • 生产计划与控制
  • 仿真与建模
  • 物流与供应链管理
  • 质量管理
  • 可靠性与维修管理
  • 服务管理
  • 随机过程
  • 管理信息系统
  • 优化算法设计
  • 先进制造技术
  • 产品工程
  • 决策理论与方法
  • 大数据分析

经验分享

• 学习经验
• 国内升学经验
  • 保研
  • 考研
• 国外升学经验
  • M.S.
  • PhD.
• 就业经验
  • 互联网
  • 金融
  • 物流供应链
• 毕业杂谈

成为贡献者

本书还未经历时间的检验，难免有不完善之处，欢迎所有IE学生提出建议。也许你也想来分享你自学过程中的经历和资源；也许在你毕业之际希望在这里留下你四年的经验；也许你已经就业，想’告诫‘工工的学弟学妹们一些’大坑‘……可以直接在项目中发起Pull Request, 我们的管理组将尽最大效率审核~

特别鸣谢

真诚地感谢所有将课程资源无偿开源的各位教授学者们！

真诚地感谢支持本书创立、编写和宣传的潘尔顺教授！

真诚地感谢在编写之初一起合作的小伙伴！

还要感谢前人之经验(cs-self-learning)，让我们有所借鉴、参考和学习！

也先提前感谢愿意为本书贡献资源或分享经验的所有工工学生！