爱丁堡大学统计与数据科学硕士开设在数学学院下，全日制项目为期1年。项目旨在培训新一代统计学家，在数据科学领域发挥社会价值。课程大纲结合了严谨的统计学理论及将统计模型应用于数据的实践经验，具体课程包括：经典与贝叶斯理论、计算统计数据、回归分析、数据分析的模型和应用。多数学生毕业后作为私人和公共机构的统计学家，提供统计咨询意见。
本项目申请要求如下：
学历要求：本科学士学位以上，英制2:1荣誉等级以上
专业背景：数学、工程、计算机科学、物理或生物科学、经济学或商业等相关专业背景
语言要求：
托福：总分92，每部分22
雅思：总分6.5，每部分6.0
GMAT/GRE：不要求
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 贝叶斯理论 | Bayesian Theory |
| 2 | 统计编程 | Statistical Programming |
| 3 | 不完全数据分析 | Incomplete Data Analysis |
| 4 | 贝叶斯数据分析 | Bayesian Data Analysis |
| 5 | 普通回归模型 | Generalised Regression Models |
| 6 | 统计研究技能 | Statistical Research Skills |
| 7 | 论文 | Dissertation |
| 8 | 极限计算 | Extreme Computing |
| 9 | 机器学习与模式识别 | Machine Learning and Pattern Recognition |
| 10 | 数据科学的文本技术 | Text Technologies for Data Science |
| 11 | 运筹学基础 | Fundamentals of Operational Research |
| 12 | 统计咨询 | Statistical Consultancy |
| 13 | 统计方法学 | Statistical Methodology |
| 14 | 生存数据分析 | The Analysis of Survival Data |
| 15 | 模拟 | Simulation |
粤公网安备 44010602002017号
