加州大学伯克利分校统计学硕士专业 大数据时代下的吃香专业!

　　统计学在生活中可谓是无处不在，从熟悉的居民消费指数、粮食产量、价格变动、还有每天呐喊的GDP、全国人口普查、全球经济普查……特别大数据、人工智能新兴行业跃动的今天，各行各业都需要统计学相关人才对数据进行归纳、分析和总结，为每一次的商业决策提供技术型的支持，这也意味着社会需要更多统计学相关人才来加入，为此加州大学伯克利分校就开设了统计学硕士专业，下面，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：

　　Master's Statistics

　　统计学为学生提供世界一流的学习和研究资源，包括访问该领域的教师领导，由统计计算设施维护的广泛计算设施，以及专门的顾问来指导你的旅程。

　　统计学硕士允许学生参与一个重要性和应用广度不断增长的领域。理解信息时代的自然和人类世界越来越需要统计推理和方法，而随机模型是研究和应用的重要组成部分。

　　课程设置：

　　核心课

　　STAT 201A: Introduction to Probability at an Advanced Level

　　STAT 201B: Introduction to Statistics at an Advanced Level

　　STAT 243: Introduction to Statistical Computing

　　STAT 222: Masters of Statistics Capstone Project

　　STAT 230A: Linear Models

　　选修课

　　COMPSCI 194-26 Intro to Computer Vision and Computational Photography

　　COMPSCI C281A Statistical Learning Theory

　　COMPSCI 271 Randomness and Computation

　　COMPSCI 289 Machine Learning

　　COMPSCI 282A Designing, Visualizing and Understanding Deep Neural Networks

　　CYPLAN 255 Urban Informatics and Visualization

　　EECS 227AT Optimization Models in Engineering

　　ELENG C227C Convex Optimization and Approximation

　　ESPM 215 Hierarchical Statistical Models in EnvSci

　　INDENG 235 Applied Data Science with Venture Applications

　　INDENG 262 Mathematical Programming (optimization)

　　INDENG 263 Applied Stochastic Processes

　　INDENG 265 Learning and Optimization

　　INDENG 242 Applications in Data Analysis

　　INFO 251 Applied Machine Learning

　　INFO 254 Data Mining and Analytics

　　INFO 256 Applied Natural Language Processing

　　INFO 259 Natural Language Processing

　　INFO C260F Machine Learning in Education

　　MATH 221 Advanced Matrix Computation

　　MBA 209F Fundamentals of Business

　　PBHLTH W214R Statistical Analysis of Categorical Data

　　PBHLTH 252D Causal Inference 1

　　STAT 150 Stochastic Processes

　　STAT 152 Sampling Surveys

　　STAT 153 Introduction to Time Series

　　STAT 154 Modern Statistical Prediction and Machine Learning

　　STAT 158 The Design and Analysis of Experiments

　　STAT 232 Experimental Design

　　STAT 248 Analysis of Time Series

　　STAT 260 Special Topics

　　STAT 215A/B Statistical Models: Theory and Application

　　STAT 256/156 Causal Inference

　　申请条件：

　　学生背景

　　录取决定是基于我们从申请中获得的学生的最完整的照片。应用程序的任何一个特性都不会自动覆盖其他特性。我们的申请人来自各种各样的背景，因此，我们没有“一刀切”的方法。统计学吸引了对跨学科研究感兴趣、有不同技能和兴趣的学生。我们最常录取的学生主修精算科学、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。

　　先决条件

　　录取的学生通常有重要的课程，包括多变量微积分、线性代数、概率论、理论和应用统计学，以及至少一种统计系统(如R)或计算机语言(如Python)。加州大学伯克利分校这个级别的课程有:

　　数学53:多变量微积分，54:线性代数和微分方程，104:分析导论，110:线性代数

　　统计学准备:一个好的参考是我们本科专业的要求。这个水平的大量课程将为申请人的硕士学位做好准备。例如，STAT 134:概率论概念是STAT 201A:高级概率论的先决条件，这是学生将在硕士课程中学习的第一门课程。

　　一些被录取的非统计学专业的学生可能在他们自己专业的课程中有过这些材料。这就是为什么我们要求在入学申请中提供一份数学和统计学课程的描述清单。请务必包括所有具有重要定量成分的高年级或研究生课程，即使这些课程不是通过统计或数学系教授的。

　　目的陈述和个人陈述(也称为个人历史陈述)

　　这些声明必须与在线申请一起提交。对于目的的陈述，要简洁;一篇理想的文章应该简洁地表达它所需要的一切。大约500到1000个精心挑选的单词(12点字体的1-2个单间距页)比更多不清晰和组织不良的单词要好。个人陈述通常是一页或更短，尽管有些更长。

　　三封推荐信

　　成绩单

　　语言要求：

　　托福笔试成绩必须达到570分

　　计算机托福考试的最低分数必须达到230分。

　　2024年秋季课程的申请将于9月初开始

　　职业前景：

　　统计学硕士毕业生在各行各业的不同公司工作，包括:科技、金融/银行、保险、环境、医疗保健等。

　　综上所述，以上讲的就是关于加州大学伯克利分校统计学硕士专业的相关问题介绍，希望能给各位赴美留学的学子们指点迷津。近年来，赴美留学一直是广大学生最热门的话题，同时，很多学生对于签证的办理、院校的选择、就业的前景、学习的费用等诸多问题困扰不断，别担心，IDP留学专家可以为你排忧解难，同时，更多关于赴美留学的相关资讯在等着你，绝对让你“浏览”忘返。在此，衷心祝愿各位学子们能够顺利奔赴自己心目中理想的学校并且学业有成!