美国热门统计学硕士项目推介

留学在线   2025-01-22 18:08

统计学是一门与数据分析和理论推导相关的学科,具有广泛的应用场景。随着数据科学和大数据时代的到来,统计专业已经从一门“专业技术”逐渐转型成很多专业必备的“基础技能”。下面老师就给大家分享一下美国热门统计学研究生项目推荐的相关内容。

 一、加州大学伯克利分校Master of Arts in Statistics

解读:统计专业的“大佬级”项目。对于学生的学术基础——包括先修课和成绩,都有非常严格的要求。虽然该项目对于申请人的专业背景没有明确的限制,但是倾向于录取具有数学和量化背景的学生。学生毕业后在湾区的就业数据非常优秀,同时每年也有一部分学生选择读博。

01、基本信息

学院:计算、数据科学与社会学院,College of Computing, Data Science, and Society

地点:加利福尼亚州,伯克利市

项目时长:一年至一年半

是否STEM项目:是

02、录取学生画像

班级大小:每年录取100-200人(每年500+人申请,录取率约为10-20%),最终入读60人左右

学生背景:精算学、计算机科学、经济学、金融学、数学(纯数学和应用数学)、物理和生物科学、政治学和统计学。

二、芝加哥大学Master of Science in Statistics

解读:学术导向的顶级统计项目。顺应芝加哥大学一贯严谨治学的风格,该项目在侧重统计理论的同时,给予学生来自其他院系非常丰富的课程,让学生能够自由地拓展统计理论的应用,对学生在未来选择就业或是读博都非常友好。

01、基本信息

学院:物理科学学院 Physical Sciences Division

地点:伊利诺伊州,芝加哥市

项目时长:3至6个学期,一至两年

是否STEM项目:是

02、录取学生画像

班级大小:每年录取约50名左右新生,平均录取率为10%-20%。其中,70%为中国学生

平均成绩:GPA无最低限制要求,但重视GPA走势、困难课程的占比、统计和数学课程的GPA;大部分申请人的GRE数学分数高于90%

先修课要求:雅各布和多元微积分、线性/矩阵代数、以及1年的初级概率和统计学

三、卡内基梅隆大学Master of Science in Applied Data Science

解读:理工科知名强校开设的为期一年的密集型项目。其课程非常强调统计方法(包括数据分析技术和计算能力)的实践技能。因此较适合就业导向、目标感很强,同时能够在入学后快速进入找工作状态的学生。

01、基本信息

学院:迪特里希人文和社会科学学院 Dietrich College of Humanities and Social Sciences

地点:宾夕法尼亚州,匹兹堡市

项目时长:2个学期,9个月

是否STEM项目:是

02、录取学生画像

班级大小:每年录取40人左右(录取率在10%-15%之间)

平均成绩:托福期望值105+,口语部分至少28

本科背景:要求先修课程包括,2学期的基于概率和数学统计的微积分、1门线性回归分析以及1门矩阵代数

 四、哥伦比亚大学Master of Arts in Statistics

解读:由于其招生体量较大,而被很多人误解为“很水”的项目。实际上,哥大的统计硕士项目课程非常扎实,同时提供很多应用方向的选修课——如公共健康、政策、市场营销、金融等等。录取时,项目对于学生的数理背景有严格的要求。每年毕业后也会有一定的学生选择读博,足见其课程的学术含金量。

01、基本信息

学院:研究生文理学院 Graduate School of Arts and Sciences

地点:纽约州,纽约市

项目时长:3个学期

是否STEM项目:是

02、录取学生画像

班级大小:每年录取200+学生

先修课要求:1学期的线性代数(深入涵盖相关主题,包括矩阵、向量空间、线性变换、特征值和特征向量、规范形式及其应用,以及高级微积分)。优先考虑有理论或应用概率统计经验的申请者。熟悉计算机编程(SAS/R/Python)对申请有帮助

 五、杜克大学Master of Science in Statistical Science

解读:设置上兼具理论和应用的高含金量项目。采取小班教学,能够提供学生非常丰富的课程、职业发展与学术资源。因此毕业生无论是就业或是读博都有很好的发展机会。

01、基本信息

学院:研究生学院 The Graduate School

地点:北卡罗来纳州,达勒姆市

项目时长:36学分,两年

是否STEM项目:是

02、录取学生画像

班级大小:2024年秋季45人入读(573人递交申请,录取163人,录取率约为28%)

平均成绩:本科GPA3.8;GRE 数学168,语文157

先修课要求:基于微积分的概率论、基于微积分的数学统计、回归分析以及矩阵代数。最好有一门计算机编程课程

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