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海外碩士預(yù)科統(tǒng)計(jì)學(xué)課程——諾丁漢大學(xué)

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今天我們留學(xué)生輔導(dǎo)老師來(lái)簡(jiǎn)單說(shuō)下諾丁漢大學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的課程設(shè)置,很多同學(xué)不僅僅關(guān)心課程設(shè)置其實(shí)更關(guān)心的是難度,諾丁漢大學(xué)的統(tǒng)計(jì)學(xué)理學(xué)碩士課程一般提供的是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)高級(jí)課程,提供適合統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)生涯或作為該領(lǐng)域研究的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)的特定技術(shù)和技能。

海外碩士預(yù)科統(tǒng)計(jì)學(xué)課程——諾丁漢大學(xué)

專業(yè):Statistics MSc 統(tǒng)計(jì)學(xué)理學(xué)碩土

理學(xué)碩士將為學(xué)生提供適合統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)生涯或作為統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)的具體技術(shù)和技能,這一領(lǐng)域?qū)哂醒芯可鷮W(xué)歷的人才需求很大。

平均起薪和職業(yè)發(fā)展

數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院100%的研究生在畢業(yè)后6個(gè)月內(nèi)獲得工作或進(jìn)修起薪平均為3.08萬(wàn)英鎊,最高的為6萬(wàn)英鎊*

課程長(zhǎng)度:1年

開學(xué)時(shí)間:9月

學(xué)費(fèi):£19,980

入學(xué)要求:2:2 (or international equivalent) in mathematics or a closely related subject with substantial mathematical content.二等二榮譽(yù)學(xué)位,數(shù)學(xué)或者相關(guān)專業(yè)。

語(yǔ)言要求:IELTS 6.0 with no less than 5.5 in any band.

必修課: 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ),統(tǒng)計(jì)學(xué)論文

選修課: 應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì),應(yīng)用統(tǒng)計(jì)建模,隨機(jī)金融模型,時(shí)間序列與預(yù)測(cè),計(jì)算統(tǒng)計(jì)學(xué),數(shù)據(jù)分析和建模,統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)。

Teaching部分分析

Teaching部分需要修滿120學(xué)分,除了Fundamental of Statistics是40學(xué)分外,其他課程都是20學(xué)分。必修課都開在秋季學(xué)期,選修課Group One在春季學(xué)期,Group Two的課程是需要上兩個(gè)學(xué)期的。

對(duì)于Statistics專業(yè)的同學(xué),至少要選一門Group Two課程,需要注意的是Data Analysis and Modeling與Statistical Machine Learning不可以同時(shí)選擇。

Fundamental of Statistics(FOS)

這是一門40分的課,包括兩門課程,一門是FOS(有上機(jī)課),另一門是Statistical Inference(INF)。兩門課獨(dú)立授課,所以期末其實(shí)是有兩門考試的。但是成績(jī)只有一個(gè)總分,其中INF exam占50%,F(xiàn)OS exam占30%,另外20%是FOS平時(shí)coursework(CW)成績(jī)。CW中會(huì)涉及一些編程題,但難度不大。雖然INF的平時(shí)作業(yè)是不算在成績(jī)中的,但是還是建議每次都交給老師打分。首先不浪費(fèi)學(xué)費(fèi),其次感受一下老師給分的側(cè)重點(diǎn)。雖然學(xué)習(xí)不是以分?jǐn)?shù)為目的,但是通過這種練習(xí),是會(huì)幫助個(gè)人“糾錯(cuò)”的,會(huì)幫助我們更好的理解知識(shí)。

Applied Multivariate Statistics(AMS)

留學(xué)生輔導(dǎo)老師介紹這個(gè)課程有上機(jī)課。課程框架和本科也類似,首先復(fù)習(xí)一些線性代數(shù)的重要結(jié)論,然后進(jìn)入到dimension reduction部分(pCA,CCA),多元正態(tài)分布以及假設(shè)檢驗(yàn),最后一部分是聚類、判別分析。這門課程期末成績(jī)占80%,另外20%是一篇10頁(yè)以內(nèi)的給定數(shù)據(jù)集的分析,結(jié)構(gòu)不限,但是會(huì)給一些研究問題的提示,還包括一份一頁(yè)的給非專業(yè)人士閱讀的executive summary。我個(gè)人認(rèn)為是統(tǒng)計(jì)中實(shí)用性比較強(qiáng)的一門課程,并且與machine learning也有一定的關(guān)系。

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劉老師


從事留學(xué)10年以上,幫助過很多的國(guó)內(nèi)學(xué)生處理留學(xué)申請(qǐng),簽證,生活,學(xué)習(xí)等各方面的問題,有豐富的留學(xué)咨詢和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。憑借著個(gè)人豐富的生活歷程和申請(qǐng)經(jīng)驗(yàn),會(huì)準(zhǔn)確的指導(dǎo)學(xué)生海外申請(qǐng)和學(xué)習(xí)生活的相關(guān)注意事項(xiàng),成功幫助眾多學(xué)子完成夢(mèng)校留學(xué)的夢(mèng)想。

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