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约翰霍普金斯大学 JHU
应用数学与统计学硕士

  • 该项目聘请了统计学领域最杰出的教师，学生将有机会与他们一起研究统计学理论知识，并将其应用于解决关键的，跨学科的，现实世界的问题

  • 该项目主要又以下四个重点领域，分别是：Probability and Statistics；Optimization/Operations Research；Discrete Mathematics；Computational Mathematics

  • 该课程强调数学基础，建模和数值对应，主要强调统计学在生物医学，天体物理学，商业分析和机器学习中应用

  • 该课程的学生有机会在老师的指导下写一篇论文

项目时长：一年全日制 （全日制）

项目授课地点：美国 马里兰州  巴尔的摩
申请要求

学术
学术背景：
  • 申请人必须已经完成或这在完成一个四年制本科学位
  • 应已完成工程，数学，科学，金融或经济学的学士学位
  • 学生最好有如下课程：微积分，多变量微积分；线性代数；微分方程；概率统计；计算机编程（例如，C ++）
TOEFL
总分：100+
GRE
必须递交
IELTS
总分：7+
其他要求


申请流程

第1步：准备好申请文件
  • 推荐信
三封推荐信

  • SOP

  • Resume
第2步：需要的其他文件
  • 扫描并上传每所就读大学的学校颁发的成绩单，如果是三年制学位需要第三方机构认证成绩单
  • 官方学位证书（申请时如未毕业可不提供）
  • 强制提交 GRE 成绩，达到豁免条件可以申请豁免
  • 提交英语语言能力成绩
  • 护照复印件
  • 本科和/或研究生学位的记录 
第3步：在线填表申请
第4步：递交申请费

核心课程：

  • 概率论

随机过程简介
 
金融随机过程简介I，II
 
蒙特卡洛方法
 
离散概率研究导论
 
概率论I，II
 
随机微积分入门
 
随机搜索和优化
 
模型，仿真和蒙特卡洛
 
数据科学的数学和计算基础

  • 统计和统计学习

应用统计和数据分析

应用统计和数据分析II

统计学习，数据分析和信号处理简介

数学建模：统计学习

数据挖掘

统计理论I，II

（高级）贝叶斯统计

大数据实用科学分析

非参数统计

时间序列分析

计算分子医学

免分配统计和重采样方法

统计不确定性量化

机器学习

统计模式识别理论与方法

图形的统计推断

高维近似，概率和统计学习

数据科学的数学和计算基础

应用数学研究与设计：数据挖掘

  • 优化和运筹学

财务优化

运筹学中的网络模型

非线性优化I

组合优化

数学博弈论

非线性优化II

凸优化

随机搜索和优化

凸性简介

控制理论与最优控制简介

数学建模与咨询

离散优化中的主题

离散优化中的深度学习

  • 计算与应用数学

C ++中的金融计算

形状和微分几何

应用分析

数学图像分析

数值分析

功能分析

矩阵分析

湍流理论

高级参数化；

数学生物学；

计算解剖学的数学基础

金融计算I

数据科学的数学和计算基础

  • 离散数学

组合优化

组合分析

图论
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