数据分析和统计模型支持现代世界的许多方面,从科学和技术到金融和商业。它们使我们能够克服医学、科学、工业和社会问题,对它们的硕士水平的理解在许多职业中是有益的。我们的皇家统计学会(RSS)认证的硕士课程将理论研究与现实世界的应用相结合。在这一年里,你将发展先进的统计技能和知识,同时有机会将你所学的东西付诸实践,并获得宝贵的现实世界的经验。除了获得先进的技术知识外,你还将发展项目管理和沟通技巧。毕业后,你将处于从事统计师职业的理想位置,相信你可以将你的分析和编程技能应用于不同的应用。
统计学
Statistics
专业介绍
数据分析和统计模型支持现代世界的许多方面,从科学和技术到金融和商业。它们使我们能够克服医学、科学、工业和社会问题,对它们的硕士水平的理解在许多职业中是有益的。我们的皇家统计学会(RSS)认证的硕士课程将理论研究与现实世界的应用相结合。在这一年里,你将发展先进的统计技能和知识,同时有机会将你所学的东西付诸实践,并获得宝贵的现实世界的经验。除了获得先进的技术知识外,你还将发展项目管理和沟通技巧。毕业后,你将处于从事统计师职业的理想位置,相信你可以将你的分析和编程技能应用于不同的应用。
Program Introduction
Data analysis and statistical models support many aspects of the modern world, from science and technology to finance and business. They allow us to overcome medical, scientific, industrial and social problems and a Master's-level understanding of them is beneficial in many careers.Our Royal Statistical Society (RSS) accredited Master's programme combines a blend of theoretical study with real-world application. Over the year, you will develop advanced statistical skills and knowledge, while having the opportunity to put what you learn into practice and gain valuable, real-world experience. In addition to acquiring advanced technical knowledge, you will also develop project management and communication skills. Upon graduating, you will be ideally placed to pursue a career as a statistician, confident that you can apply your analytical and programming skills in a diverse range of applications.
所属大学 | 兰卡斯特大学 |
关联学科 | 数学 |
开学时间 | 9月 |
学制 | 1 年 |
学费 | 30,310 GBP |
申请费 | 40 |
项目网址 | https://www.lancaster.ac.uk/study/postgraduate/postgraduate-courses/statistics-msc/ |
申请要求
专业领域:数学,统计学。去年要求为,含有strong数学和统计学科目的专业。
语言要求
IELTS
总分要求: | 6.5 |
分项要求: | 听力: 6 | 阅读: 6 | 写作: 6 | 口语: 6 |
TOEFL
总分要求: | 87 |
分项要求: | 听力: 19 | 阅读: 19 | 写作: 22 | 口语: 19 |
课程设置
中文课程名 | 英文课程名 |
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核心 | Core |
理学硕士统计学位论文 | MSc Statistics Dissertation |
统计基础I | Statistical Fundamentals I |
统计基础II | Statistical Fundamentals II |
统计学习 | Statistical Learning |
实践中的统计 | Statistics in Practice |
可选 | Optional |
临床试验 | Clinical Trials |
计算密集型方法 | Computationally Intensive Methods |
极值理论 | Extreme Value Theory |
缺失数据的方法 | Methods for Missing Data |
多层次和纵向数据建模 | Modelling Multilevel and Longitudinal Data |
流行病学原则 | Principles of Epidemiology |
生存和事件历史分析 | Survival and Event History Analysis |
时间序列 | Time-Series |