培养目标
统计科学理学硕士是一个兼职远程学习计划，为您提供以自己的方式学习的灵活性。您将发展成为21世纪成功统计学家所需的先进技术和技能。
随着我们生成的数据增加，全球对能够应用现代统计方法来理解它的分析师的需求也在增加。理学硕士课程确保您获得从探索数据集到建模和分析数据，再到以各种方式展示您的发现。
您将开发：
基本统计知识
分析能力
计算专业知识
解释和交际技巧
通过课程材料提供教学，包括讲义，数字录音，培训视频和实用的计算机课程。您可以灵活地在自己的时间查看这些内容，这意味着您可以围绕其他承诺完成大师。我们将在整个学位期间通过使用Microsoft Teams（或类似）和虚拟计算机实验室进行实时在线会议来支持您。这使您有机会询问有关模块内容的任何问题。
您将学习推理和建模的核心统计概念。随着学习进度的进行，您将涵盖机器学习、多变量统计和时间序列中的高级主题。这些主题将培养您对现代统计技术的理解，从而形成一篇论文，让您展示您获得的技能并培养您独立学习的能力。在整个理学硕士课程中，您将获得专家讲师和领先的统计专家和研究人员的支持。
申请截止日期
授课型项目：2023.09.25开学，2023.08.04截止申请。
研究型项目：2023.10.01开学，2023.08.18截止申请。
录取要求
数学或具有大量数学内容的密切相关学科的高 2:2（或国际同等水平）。
一些统计学的先验知识会有所帮助，但对开始这门课程不是必需的。
课程列表
| 中文 | 英文名 | 类型 |
|---|---|---|
| 统计学基础 | Foundations of Statistics | |
| 频率统计推断 | Frequentist Statistical Inference | |
| 离散和生存数据的统计建模 | Statistical Modelling of Discrete and Survival Data | |
| 贝叶斯数据分析：理论、应用和计算方法 | Bayesian Data Analysis: Theory, Applications and Computational Methods | |
| 统计机器学习 | Statistical Machine Learning | |
| 多变量和时间序列分析 | Multivariate and Time Series Analysis |
预约咨询
登录后查看更多，去登录
