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統(tǒng)計(jì)學(xué)(應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué))理學(xué)碩士

MSc Statistics (Applied Statistics)

所屬學(xué)院：數(shù)學(xué)系

申請(qǐng)難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費(fèi)水平：高

7 QS 2025 4 TIMES 2023

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

入學(xué)時(shí)間	項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)	項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
9月	1年	￡34,350

申請(qǐng)時(shí)間

2024Fall

- 開(kāi)放時(shí)間

已截止 Round1

2024Fall Round1 開(kāi)始時(shí)間：- 結(jié)束時(shí)間：已截止 距申請(qǐng)截止還剩-20078天

項(xiàng)目官網(wǎng)

Statistics (Applied Statistics) MSc | Study | Imperial College London

語(yǔ)言要求

類(lèi)型	總分要求	小分要求
雅思	6.5（標(biāo)準(zhǔn)） 7.0（高級(jí)）	L:6.0 \| R:6.0 \| W:6.0 \| S:6.0（標(biāo)準(zhǔn)） L:6.5 \| R:6.5 \| W:6.5 \| S:6.5（高級(jí)）
托福	92（標(biāo)準(zhǔn)） 100（高級(jí)）	L:20 \| R:20 \| W:20 \| S:20（標(biāo)準(zhǔn)） L:22 \| R:22 \| W:22 \| S:22（高級(jí)）

其它要求

土木工程、自然科學(xué)、地球科學(xué)或其他數(shù)理學(xué)科二等一級(jí)學(xué)位

多鄰國(guó)英語(yǔ)測(cè)試：

標(biāo)準(zhǔn)水平：總分 115 分，任何分?jǐn)?shù)段均不低于 105 分

高水平：總分 125 分，任何分?jǐn)?shù)段均不低于 115 分

國(guó)際 ESOL 語(yǔ)言證書(shū)

標(biāo)準(zhǔn)：ESOL B2 測(cè)試（聽(tīng)力、閱讀、寫(xiě)作、口語(yǔ)），高分通過(guò)

高級(jí)：ESOL C1（聽(tīng)力、閱讀、寫(xiě)作、口語(yǔ)），所有部分均及格。

培養(yǎng)目標(biāo)

在本碩士課程中，您將接受理論和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的培訓(xùn)，探索統(tǒng)計(jì)推理、工具和方法在不同就業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。該課程探討統(tǒng)計(jì)學(xué)在各種科學(xué)、政府、工業(yè)和商業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用，并研究該領(lǐng)域的最新發(fā)展。在學(xué)習(xí)一系列選修模塊之前，您將加深對(duì)概率論、統(tǒng)計(jì)推斷以及應(yīng)用和計(jì)算統(tǒng)計(jì)的理解。您還將利用課程中掌握的研究技術(shù)，在應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域開(kāi)展獨(dú)立調(diào)查。

主要課程

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	統(tǒng)計(jì)概率	Probability for Statistics
2	統(tǒng)計(jì)推斷基礎(chǔ)	Fundamentals of Statistical Inference
3	應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)	Applied Statistics
4	計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué)	Computational Statistics
5	高級(jí)模擬方法	Advanced Simulation Methods
6	貝葉斯方法	Bayesian Methods
7	生物統(tǒng)計(jì)學(xué)	Biostatistics
8	數(shù)據(jù)科學(xué)	Data Science
9	統(tǒng)計(jì)金融導(dǎo)論	Introduction to Statistical Finance
10	機(jī)器學(xué)習(xí)	Machine Learning
11	高級(jí)統(tǒng)計(jì)金融	Advanced Statistical Finance
12	大數(shù)據(jù)	Big Data
13	當(dāng)代統(tǒng)計(jì)理論	Contemporary Statistical Theory
14	深度學(xué)習(xí)	Deep Learning
15	多元分析	Multivariate Analysis
16	統(tǒng)計(jì)遺傳學(xué)和生物信息學(xué)	Statistical Genetics and Bioinformatics
17	隨機(jī)過(guò)程	Stochastic Processes
18	生存模型	Survival Models
19	時(shí)間序列分析	Time Series Analysis
20	非參數(shù)統(tǒng)計(jì)	Nonparametric Statistics
21	機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)	Mathematical Foundations of Machine Learning
22	統(tǒng)計(jì)學(xué)研究項(xiàng)目	Statistics Research Project