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美国-UCLA

UCLA
应用统计学硕士


简 介

  • 应用统计学硕士(MAS)项目创建于2016年秋季,以应对寻求数据科学和定量分析硕士学位的学生越来越高的需求

  • 应用统计学硕士项目的设立迎合了洛杉矶地区迅速上升的,以数据为中心的技能需求

  • 现在经济的变化以及企业和政府机构对数据的日益依赖,使人们对能够管理数据和制作信息丰富的数据可视化,并以基本统计原则来指导日常工作

  • MAS将有助于满足这一需求,为学生提供一流的应用统计和定量分析方面高水平的研究生教育

项目时长:两年全日制 (全日制)

项目授课地点:美国 加利福尼亚州  洛杉矶市
申请要求

学术


  • 申请人必须具有学士学位或认可机构的认可同等学历,最低平均绩点 (GPA) 为 3.0 (B)

  • 备注:MAS Requirement: applicants must have a cumulative grade-point average of at least 3.2 in upper division courses

  • 成功的申请者将具有强大的定量背景,包括:线性代数、多元微积分、概率和统计以及某种语言的编程


TOEFL


接受

GRE


强烈推荐

IELTS


接受

其他要求




申请流程

第1步:准备好申请文件

  • 推荐信

两封推荐信;学术或职业的都可以

  • SOP & PS

Applicants are required to submit a statement of purpose and personal statement. These statements provide an opportunity for applicants to demonstrate to the Admissions Committee how their previous academic training, research or interest areas, work experience, and any other relevant evidence based qualifications have prepared them to contribute to the UCLA MAS program and to the field. Both statements will also assist the committee in determining if a fellowship can be awarded. Please include your future career goals and how obtaining a MAS might help you reach your professional potential.

Important degree preparation is likely to come from job experience, in addition to undergraduate education. Many applicants will have gained valuable work experience in fields that have, or need, quantitative thinking. We will highly value documented work experience in applying quantitative methods in research, business, or other professional environments.

  • 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)
  • 强烈要求提交 GRE 成绩
  • 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
4步:递交申请费

GT备考
核心课程

400 Introduction to Probability Models

401 Survey of Methods in Modern Statistics

402 Applied Regression

403 Mathematical Statistics

404 Statistical Computing and Programming

405 Data Management

421B Advanced Statistical Communication

选修课

411 Multivariate Statistical Analysis

412 Advanced Regression and Predictive Modeling

413 Machine Learning

414 Computer Intensive Methods

415 Introduction to Forecasting

416 Applied Geostatistics

417 Statistical Models in Finance

418 Tools in Data Science

419 Experimental Design

420 Causal Inference in Social Science Practice

422 Data Visualization

423 Longitudinal Data Analysis

424 Teamwork & Leadership in Data Science

425 Text Mining

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