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美国留学统计学专业录取要求难吗?这六大名校值得推荐

  统计学这门专业一直很受学子们的欢迎,申请的学生人数很多,统计学主要是利用大量数据进行量化分析,总结出一些经验规律,做出后期推断和预测,该专业可以应用的行业领域非常广泛,毕业后就业前景是十分可观的,那么接下来小编就带着大家一起来了解下美国留学统计学专业录取要求难吗?这六大名校值得推荐的相关介绍,以供各位学子进行参考。

美国留学统计学专业录取要求

  美国留学统计学专业录取要求

  1、斯坦福大学

  斯坦福是统计界公认的大牛top 1,开设有统计和生物统计项目,13年又和ICME(Stanford Institute for Computational and Mathematical Engineering)合作,开设了Data Science项目,统计每年招收30人左右,Data Science只收8人。斯坦福的MS项目没有先修课程要求,但希望申请者最好有较高的数学能力,斯坦福的MS项目的就业非常好,但申请难度较大,硬件条件一般的,不建议申请。

  录取要求:

  GRE:不设最低限,录取均值V:83%、Q:91%、A:52%

  语言成绩:TOEFL均分109(L28,R30,S25, W27)

  GPA:不设最低限

  学费:$9,910/quarter(4-5quarters)

  2、加州伯克利分校(UCB)

  UCB的MS in Statistic设在专门的统计系下面,主要研究领域包括理论统计学(Theoretical Statistics)、应用统计学(Applied Statistics)和概率论(Probability)三大研究领域。

  录取要求

  GRE:不设最低限,录取均值V:70%、Q:94%、A:48%

  语言成绩:TOEFL≧90

  GPA:3.8

  学费:$45,351/year

  3、芝加哥大学

  芝加哥大学的统计系和数学系在全美名气很大,老牌的牛校。统计系的方向很全,主要研究领域包括计算与应用数学 (Computational and Applied Mathematics)、生物统计学(Biostatistics)、统计遗传学(Statistical Genetics)等。

  录取要求:

  GRE:不设最低限,录取均值90%

  语言成绩:TOEFL≧90,IETLS≧7.0

  GPA:不设最低限

  学费:$16,404/semester

美国统计专业

  4、卡耐基梅隆大学(CMU)

  CMU开设的项目是MS in Statistic Practic,以专业训练为主,时长1年。CMU本身具有雄厚的计算机科研实力,所以这个统计项目也比较偏计算机,Machine Learning是卡内基梅隆统计学的主要方向。

  录取要求:

  GRE:不设最低限

  语言成绩:TOEFL≧100(S≧20)

  GPA:不设最低限

  学费:$39,140/year

  5、约翰霍普金斯大学(JHU)

  JHU统计系全名为“应用数学与统计学系”(Department of Applied Mathematics & Statistics),设有MA和MSE两种学位。

  录取要求:

  GRE:不设最低限

  语言成绩:TOEFL≧100,IETLS≧7.0

  GPA:不设最低限

  学费:$50,410/year

  6、杜克大学

  杜克开设了两个统计硕士的项目,一个是MS in Statistic Science统计学硕士,一个是MS in Statistic and Economic Modeling统计学与经济学建模硕士,由统计学与经济学系联合开设,侧重经济学领域研究,包括经济计量学、金融及相关领域。

  录取要求:

  GRE:不设最低限,均分V157,Q165

  语言成绩:TOEFL≧90,IETLS≧7.0

  GPA:3.0以上

  学费:$49,500/year

美国统计学

  美国统计学专业就业方向

  1、从事的行业

  (1)互联网/IT行业:如今是大数据时代,该专业的同学熟练掌握着统计专业知识,同时也具备数学、计算机软件的使用能力,毕业后选择互联网/IT行业作为就业发展方向,前景广阔。

  (2)传统生产行业:现代信息技术不断发展,统计工作不仅仅是传统的那种,需要更为精准的数据分析人员,这些传统的生产行业也是该专业的就业主要渠道。

  (3)金融行业:金融行业对数据就更加敏感,像银行、保险、外汇、证券、期货等等,都离不开统计学。不过想要进入该行业,除了统计学的相关知识以外,还需要掌握一些与金融、经济相关的专业知识。

  2、从事的岗位

  (1)金融类:精算、风控;

  (2)大数据类:数据挖掘专家、商业智能分析师、数据库管理与开发等;

  (3)数据分析类:数据工程师、业务分析师、数据工程师、数据研究员。

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