项目介绍
该项目主要是培训学生统计理论知识点,重点是基础、贝叶斯理论、决策理论、非参数统计)、概率论、随机过程、渐近学、信息论、机器学习、数据分析、统计计算和图形方法,管理、电气工程、机器学习等。学生需要完成8门课程,学习期间在统计和数据科学硕士之间进行转换。
课程设置
要获得M.A.学位资格,学生需要最终完成8门学期课程,成绩需达到HP或者更高。学生必须在每个学期开始时与研究生院长(DGS)协商选课,课程选择只有获得DGS的签名才能生效。 其他部门的课程也可以在DGS的许可下进行学习。
因为学生具有不同背景,所以课程内容安排不同。
最低要求是:
所有学生必须熟悉概率论,至少在Stat 538或Stat 541级别
所有学生必须学习一些统计学理论,至少在Stat 542级别。
所有学生必须在处理实际数据方面获得一些经验,至少在Stat 530级别,但最好在Stat 661或更高级别。
希望一些学生,特别是注册三个学期的学生,将能够参加高等课程,如STAT 610(统计推理)或STAT 625(统计案例研究)。
申请条件
本科学位,最好有统计专业背景。
GPA建议3.5+
没有GRE和TOEFL的最低分数要求,但是低的分数会降低录取机会。
托福建议105+。
GRE建议325以上,数学部分保证满分,如果能有sub-数学成绩更好。