项目介绍

该项目主要是培训学生统计理论知识点，重点是基础、贝叶斯理论、决策理论、非参数统计）、概率论、随机过程、渐近学、信息论、机器学习、数据分析、统计计算和图形方法，管理、电气工程、机器学习等。学生需要完成8门课程，学习期间在统计和数据科学硕士之间进行转换。

课程设置

要获得M.A.学位资格，学生需要最终完成8门学期课程，成绩需达到HP或者更高。学生必须在每个学期开始时与研究生院长（DGS）协商选课，课程选择只有获得DGS的签名才能生效。 其他部门的课程也可以在DGS的许可下进行学习。

因为学生具有不同背景，所以课程内容安排不同。

最低要求是：

所有学生必须熟悉概率论，至少在Stat 538或Stat 541级别

所有学生必须学习一些统计学理论，至少在Stat 542级别。

所有学生必须在处理实际数据方面获得一些经验，至少在Stat 530级别，但最好在Stat 661或更高级别。

希望一些学生，特别是注册三个学期的学生，将能够参加高等课程，如STAT 610（统计推理）或STAT 625（统计案例研究）。

申请条件

本科学位，最好有统计专业背景。

GPA建议3.5+

没有GRE和TOEFL的最低分数要求，但是低的分数会降低录取机会。

托福建议105+。

GRE建议325以上，数学部分保证满分，如果能有sub-数学成绩更好。