项目介绍

乔治城大学数学与统计学硕士隶属于数学与统计学系。项目能够为个人在使用数学和统计技术的领域的职业生涯做准备。特别强调将数学分析与统计或概率相结合。一些重要且典型的领域有随机过程、金融数学、计算科学、生物统计学和数据挖掘。

该项目适用于完成了数学或统计学学位的学生，也适用于持有相当于辅修数学的本科学位的申请人。

乔治城大学数学和统计学项目实行学期制，分别为春季学期和秋季学期课程，时长一年半不到。该课程在应用数学、统计科学等方向对学生进行职业发展相关技能与知识的培养。

除此之外，将特别强调将数学分析与统计或概率相结合的领域，如随机过程、金融数学、计算科学、生物统计学和数据挖掘等。修读课程包括数学和统计学的四门必修课和五门选修课，并预计修读一门非数学选修课。

申请要求

课程背景：建议具有良好的数量背景基础，包括微积分、线性代数等

语言要求：雅思7.5+/托福100+GRE/GMAT：需要GRE/GMAT分数，建议GMAT710+/GRE320+

课程设置

要求学生修满30学分，须选修四门数学、统计学的必修课和五门选修课，并且必须选修一门非数学的选修课。选修课中主要围绕现在大热的machine learning, data analytics等方向。而一门非数学的选修课，为学生提供了数据以外的可能性，比如生物统计、公共政策等。

应用数学与统计4门核心课程

概率论

应用数学

数理统计

数值数学

数学/统计选修课选5门

计算科学 (Matlab、SAS、R, and cloud introduction)

回归分析

随机过程

金融数学

时间序列

数据挖掘

贝叶斯统计

线性规划

机器学

数据分析

气候数学

稀疏抽样和表示（sparse sampling and representation）

社会网络分析

调查抽样

云计算

选修一门非数学/统计

生物统计学

计算机科学

计量经济学

公共政策调查

计算神经科学