统计科学硕士课程的目的是培养你解决现实世界的统计问题。当完成该课程时、你应该能够选择一个适当的统计方法来解决一个给定的数据分析问题、在计算机上实现分析、并清楚和简洁地传达你的结果。
硕士课程在应用和计算统计、统计机器学习和统计推断的基本原则方面提供了广泛的高水平培训。培训是通过对数学要求较高的讲座和问题课、计算机实验室的实践课程、报告撰写和论文监督来进行的。你将有大约三个月的时间在导师的指导下进行论文工作、为你提供大量的自主学习和研究的机会。
统计科学硕士课程的目的是培养你解决现实世界的统计问题。当完成该课程时、你应该能够选择一个适当的统计方法来解决一个给定的数据分析问题、在计算机上实现分析、并清楚和简洁地传达你的结果。
硕士课程在应用和计算统计、统计机器学习和统计推断的基本原则方面提供了广泛的高水平培训。培训是通过对数学要求较高的讲座和问题课、计算机实验室的实践课程、报告撰写和论文监督来进行的。你将有大约三个月的时间在导师的指导下进行论文工作、为你提供大量的自主学习和研究的机会。
Statistical Science
统计科学硕士课程的目的是培养你解决现实世界的统计问题。当完成该课程时、你应该能够选择一个适当的统计方法来解决一个给定的数据分析问题、在计算机上实现分析、并清楚和简洁地传达你的结果。
硕士课程在应用和计算统计、统计机器学习和统计推断的基本原则方面提供了广泛的高水平培训。培训是通过对数学要求较高的讲座和问题课、计算机实验室的实践课程、报告撰写和论文监督来进行的。你将有大约三个月的时间在导师的指导下进行论文工作、为你提供大量的自主学习和研究的机会。
The MSc in Statistical Science will aim to train you to solve real-world statistical problems. When completing the course you should be able to choose an appropriate statistical method to solve a given problem of data analysis, implement the analysis on a computer and communicate your results clearly and succinctly.
The MSc offers a broad high-level training in applied and computational statistics, statistical machine learning, and the fundamental principles of statistical inference. Training is delivered through mathematically demanding lectures and problems classes, hands-on practical sessions in the computer laboratory, report writing and dissertation supervision. You will have around three months to work on your dissertation with guidance from your supervisor, offering you a substantial opportunity for self-directed study and research.
所属大学 | 牛津大学 |
关联学科 | 数学 |
开学时间 | 10月 |
学制 | 1 年 |
学费 | 41,250 GBP |
项目网址 | https://www.ox.ac.uk/admissions/graduate/courses/msc-statistical-science |
含高级数学及统计学内容的专业
总分要求: | 7.5 |
分项要求: | 听力: 7 | 阅读: 7 | 写作: 7 | 口语: 7 |
总分要求: | 110 |
分项要求: | 听力: 22 | 阅读: 24 | 写作: 24 | 口语: 25 |
中文课程名 | 英文课程名 |
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应用统计 | Applied Statistics |
统计推断的基础 | Foundations of Statistical Inference |
统计规划 | Statistical Programming |
计算统计 | Computational Statistics |
统计机器学习 | Statistical Machine Learning |
数学遗传学中的随机模型 | Stochastic Models in Mathematical Genetics |
网络分析的概率统计 | Probability and Statistics for Network Analysis |
学习的算法基础 | Algorithmic Foundations of Learning |
统计机器学习中的高级主题 | Advanced Topics in Statistical Machine Learning |
先进的仿真方法 | Advanced Simulation Methods |
贝叶斯方法 | Bayes Methods |