康奈尔大学应用统计学硕士课程内容

康奈尔大学应用统计学硕士课程内容

康奈尔大学应用统计学硕士项目可以选择将研究生教育重点放在以下2个领域之一。第1是侧重于统计分析技术;第2是数据科学，他更加强调计算机科学，例如高性能计算、数据库和中间件和脚本。

康奈尔大学应用统计学硕士项目由核心课程、深度统计分析项目和选修课程3部分组成。其中，核心必修课程包括矩阵线性模型、概率模型与推理、MPS职业管理、项目开发与专业交流、实时项目管理、应用统计MPS数据分析项目。

除上述课程外，选择数据科学领域的，还需修读Python编程及其在统计中的应用、数据库管理和使用、大数据管理与分析3门必修课程。

20多年来，康奈尔大学的应用统计学硕士项目课程提供了世界一流的应用统计培训。专业研究硕士课程提供坚实的理论统计基础、广泛的应用统计专题教育、SAS认证以及为期1学期的实际数据分析项目。

康奈尔大学应用统计学硕士申请要点

根据康奈尔大学官网，申请者需要提供目的声明、个人陈述、2封推荐信、成绩单、简历、语言成绩，此外，该项目需要提供GRE成绩。

1.该专业需要申请人本科学位，并且需要有数学背景：两个学期的微积分，一种基本的非微积分统计，一门矩阵代数课程。

2.TOEFL各项最低分要求为Speaking 22+;Reading 20+;Listening 15+;Writing 20+/IELTS 7.0+

3.GPA至少3.0+，最好3.5+

4.要求提交GRE，不接受GMAT，但没有最低分数要求