加州大学洛杉矶分校应用统计学硕士项目于2016年开设,目的是为了响应洛杉矶地区对以数据为中心的技能需求的快速增长,以及满足学生在寻求数据科学和定量分析硕士学位方面越来越高的需求。课程专为在职人士设计,因此将在晚上授课,以便学生可以在完成学位的同时继续工作。
学术要求:
1. 不要求有统计学学士学位,但申请人应至少修过12个季度课程(或8个学期课程),包括但不限于统计学、数学、计算机科学和电气工程;
2. 强烈建议申请人在需要定量思维的领域有工作经验;
3. 必须具备较强的数学背景,包括:线性代数、多元微积分、概率论和统计学,以及用某种语言编程/编码;
4. 必须熟练使用先进的量化概念,以完成该学位计划。
GRE要求:
要求GRE
IELTS/TOEFL要求:
TOEFL:87(听力:17,阅读:21,写作:25,口语:24)
IELTS:7.0
学制:1.5年
学费:25,488美元
申请截止日期:2019年3月1日
序号 | 课程介绍 | Curriculum |
1 | 概率模型简介 | Introduction to Probability Models |
2 | 现代统计方法调查 | Survey of Methods in Modern Statistics |
3 | 应用回归 | Applied Regression |
4 | 数学统计 | Mathematical Statistics |
5 | 统计计算和编程 | Statistical Computing and Programming |
6 | 数据管理 | Data Management |
7 | 多变量统计分析 | Multivariate Statistical Analysis |
8 | 高级回归和预测建模 | Advanced Regression and Predictive Modeling |
9 | 机器学习 | Machine Learning |
10 | 计算机密集型方法 | Computer Intensive Methods |
11 | 预测简介 | Introduction to Forecasting |
12 | 应用地质统计学 | Applied Geostatistics |
13 | 财务统计模型 | Statistical Models in Finance |
14 | 数据科学工具 | Tools in Data Science |
15 | 实验设计 | Experimental Design |
16 | 社会科学实践中的因果推理 | Causal Inference in Social Science Practice |