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罗格斯

罗格斯大学
统计学硕士


简 介

  • 该校的统计系提供硕士和博士两种学位。使用于在学术界或商业社会从事统计学研究工作

  • 该项目倾向于招收有强大数学背景的学生

  • 该项目之前的毕业生在药物研发,电信,教育,金融,环境研究,精算科学等职业领域取得了非常成功的发展

项目时长:1.5到2年全日制 (全日制)

项目授课地点:美国 新泽西州 新布朗斯维克
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

  • 申请人应完成 10 个学时的本科微积分

  • 高级严谨的统计方法课程

  • 线性代数课程

  • 缺乏这些先决条件的学生可能会被要求修读通常不计入硕士学位的额外课程


TOEFL


Writing 22, Speaking 23, Reading 21, Listening 17

GRE


建议递交

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

  • PS
In general, a personal statement is a short essay on why you are interested in applying to your program. Your program may have more specific requirements for what your personal statement should contain.

  • 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)
  • 建议提交 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

· STAT 201A Introduction to Probability at an Advanced Level

Distributions in probability and statistics, central limit theorem, Poisson processes, modes of convergence, transformations involving random variables.

· STAT 201B Introduction to Statistics at an Advanced Level

Estimation, confidence intervals, hypothesis testing, linear models, large sample theory, categorical models, decision theory.

· STAT 230 Modern applied statistics

选修课

Intro to Computer Vision and Computational Photography
 
Statistical Learning Theory
 
Randomness and Computation
 
Machine Learning
 
Designing, Visualizing and Understanding Deep Neural Networks
 
Urban Informatics and Visualization
 
Optimization Models in Engineering
 
Convex Optimization and Approximation
 
Hierarchical Statistical Models in EnvSci2
 
Applied Data Science with Venture Applications
 
Mathematical Programming (optimization)
 
Applied Stochastic Processes
 
Learning and Optimization
 
Applications in Data Analysis
 
Applied Machine Learning
 
Data Mining and Analytics
 
Applied Natural Language Processing
 
Natural Language Processing
 
Machine Learning in Education
 
Advanced Matrix Computation
 
Fundamentals of Business
 
Statistical Analysis of Categorical Data
 
Causal Inference 1
 
Stochastic Processes
 
Sampling Surveys
 
Introduction to Time Series
 
Modern Statistical Prediction and Machine Learning
 
The Design and Analysis of Experiments
 
Experimental Design
 
Analysis of Time Series
 
Special Topics
 
Statistical Models: Theory and Application
 
Causal Inference

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    位置:伊利诺伊·芝加哥
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    简介:常年在全美前10
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    美国 - 卡内基梅隆CMU
    【商业情报与数据分析】

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    简介:常春藤Ivy盟校
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    美国 - JHU
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    位置:马里兰·巴尔的摩
    简介:连续多年美国前十
    建校:1879年


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    位置:BC省·温哥华
    简介:加拿大前三
    建校:1915年


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