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  • 項(xiàng)目簡介
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  • 成功案例
  • 留學(xué)資訊
  • 統(tǒng)計(jì)學(xué)理學(xué)碩士
    MSc Statistics
    所屬學(xué)院:自然、數(shù)學(xué)與工程科學(xué)學(xué)院
    申請(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:高
    35 QS 2023 18 TIMES 2023

    項(xiàng)目簡介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    9月 全日制1年 29472英鎊

    申請(qǐng)時(shí)間

    2025Fall
  • 2024-10-18 開放時(shí)間
  • 2025-01-10 Round1
    2025Fall Round1 開始時(shí)間:2024-10-18 結(jié)束時(shí)間:2025-01-10 距申請(qǐng)截止還剩47天
  • 2025-03-10 Round2
    2025Fall Round2 開始時(shí)間:2024-10-18 結(jié)束時(shí)間:2025-03-10 距申請(qǐng)截止還剩106天
  • 項(xiàng)目官網(wǎng)

    語言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 7 6.5
    托福 100 L:23/R:23/W:25/S:23
    PTE 69 62

    其它要求

    具有2:1本科(榮譽(yù))學(xué)士學(xué)位或同等學(xué)歷,需要數(shù)學(xué)或以數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)的學(xué)科背景

    培養(yǎng)目標(biāo)

    統(tǒng)計(jì)學(xué)理學(xué)碩士旨在發(fā)展對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)及其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的深入了解和理解,使學(xué)生能夠邏輯客觀地思考數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)。學(xué)生將有機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)如何使用現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法和軟件應(yīng)用最合適的統(tǒng)計(jì)模型來回答實(shí)際問題。學(xué)生將獲得廣泛的可轉(zhuǎn)移技能,包括數(shù)據(jù)分析以及如何呈現(xiàn)和傳達(dá)結(jié)果。

    必修課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 統(tǒng)計(jì)學(xué)理論 Statistical Theory
    2 貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué) Bayesian Statistics
    3 計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué) Computational Statistics
    4 多元高維統(tǒng)計(jì)學(xué) Multivariate and High-dimensional Statistics
    5 統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士項(xiàng)目 MSc Statistics Project

    選修課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 概率論 Probability Theory
    2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論 Theory of Complex Networks
    3 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)要素 Elements of Statistical Learning
    4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) Design of Experiment
    5 隨機(jī)分析 Stochastic Analysis
    6 機(jī)器學(xué)習(xí) Machine Learning
    7 隨機(jī)過程與應(yīng)用 Stochastic Processes and Applications
    8 時(shí)間序列分析 Time Series Analysis
    9 數(shù)據(jù)科學(xué)家計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì) Computer Programming for Data Scientists
    10 數(shù)據(jù)挖掘 Data Mining
    11 模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí) Pattern Recognition, Neural Networks & Deep Learning

    成功案例

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