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康乃尔大学是一所位于美国纽约州伊萨卡的私立研究型大学,是美洲大学协会的十二个创会成员之一,及NCAA体育赛事联盟常春藤盟校的成员。康乃尔大学在全世界范围内享有极高的学术声誉,大多数专业排名均处于全美领先的位置,比如,工程科学类本科专业全美第14名;农业工程类本科专业全美第2名;生态生物学课程专业全美第3名;资讯安全本科专业全美第4名,其它诸如化学、物理学、计算机工程、通信工程、航空航天工程、制造工程、机械工程、土木工程、环境工程等理工科专业,均排名在全美前十名之内。此外,康奈尔法学院、约翰逊商学院、维尔医学院等专业学院也都名列前茅,排名位列全美第10位至第15位之间。今天我们将来聊一聊关于康乃尔大学的统计专业项目。
项目介绍
康乃尔大学的应用统计项目开设在——计算机与信息科学学院、农业与生命科学学院以及工业与劳动关系学院(ILR)三所学院联合教学的统计与数据科学部门 (SDS),其专业包括数理统计、计算统计,以及农业、天体物理学、生态学、经济学和流行病学、金融建模、成像、基因组学、医学、神经生物学、公共卫生等领域的统计和数据科学方法的开发 、风险管理和法律等多种专业项目学科,致力于开发现代统计方法和机器学习,并将其与数据科学相结合,以推动生物、物理和社会科学的发展。其独特的跨学院结构鼓励在通过从数据中学习以及测量、控制和沟通不确定性的科学来识别和解决现代世界最紧迫问题方面日益成为核心的领域中的协作和创新的跨学科教学法。
应用统计专业研究硕士(MPS)适合那些对商业、工业、政府或科学研究领域的职业感兴趣的人。该计划提供严格的现代数据分析技能培训,这些技能几乎在所有领域都受到追捧。目前,康奈尔大学是唯一一所提供此类课程的常春藤联盟大学。
课程旨在为学生提供高水平的数据科学和统计技术培训,这些培训几乎应用于行业的所有方面。 由于其数学严谨性,该硕士课程的毕业生非常适合大多数定量或数据驱动的职位。 此类职位包括但不限于:工业工程师、数学家、运筹分析师、定量分析师、数据科学家、研究科学家或统计学家。
为期一年的数据科学和应用统计学 MPS 课程为学生在现代数据分析技能做好准备。 我们的课程以核心课程、深入的数据科学项目和选修课程的三个课程组成部分为基础,为学生提供将研究生教育重点放在以下两个领域之一的选择:应用统计分析技术或数据科学,其中包括高性能计算、数据库和脚本。该课程可由统计学、应用数学、工程或计算机科学本科学位的学生在两个学期内完成。
应用统计学和数据科学的分支对比
应用统计专业研究硕士提供两种专业选择:“传统”应用统计分支,以及2008 年开始的数据科学分支。其中大约 60% 的 MPS 学生选择传统应用统计分支。
数据科学分支包含应用统计分支的所有要求,并提供计算机科学方面的额外培训,以使学生做好准备,更有效地应对数据资源爆炸带来的新挑战。 理想情况下,数据科学分支的申请人是计算机科学专业的申请人,但也考虑大量接触计算机科学相关领域的申请人。大多数应用统计分支的学生选修为数据科学分支设计的部分或全部核心课程。
每个 MPS 学生都会完成一个为期两个学期的项目,该项目由核心课程支持。 该项目涉及大规模数据分析,通常与私营公司合作完成。
申请要求
申请背景:申请人必须拥有学士学位,建议本科专业以量化为导向,可以来自多个领域,例如,统计、数学、工程、物理、农业、生物、社会或计算机科学等。
先修课要求:该项目要求的最低数学背景需要至少完成以下课程:
两个学期的微积分,包括微积分一和微积分二
一门基础的非微积分统计
一门线性代数。
因此,该项目鼓励具有高级数学背景的申请人申请。
申请材料:
目的的学术文书
个人文书
两封学术推荐信,学校可以接受3封推荐信,但请确保至少提供两封学术推荐信
所有学校进行的所有本科和研究生学习的完整成绩单
官方 GRE 成绩仍然是入学所必需的
国际学生如果无法豁免英语语言能力要求,需要提交托福或雅思成绩(最低分数:听力 15 分、写作 20 分、阅读 20 分、口语 22 分)
另外,康乃尔大学的本科学生也可以申请该项目,该项目提供了在本科学习最后一个学期开始攻读应用统计专业研究硕士学位的机会。学生可以提前录取,而允许符合条件的学生在仍以本科生身份注册的同时,参加攻读 MPS 学位的研究生课程,从而更快、更便宜地获得研究生学位。
厚仁案例分享:
A同学本科就读美国排名50+大学的数学专业,具有两段校外实习经验和一段校内科研经历,GPA 3.5+
选校方面:一开始考虑以学校排名和地理位置因素为主,在申请老师指导下,A同学了解了各个学校的统计专业项目,并对项目提供的资源和后续就业情况进行深入了解
GRE方面:厚仁老师建议A同学尝试进行GRE考试,提高名校竞争力,扩大择校范围。
文书方面:厚仁教育安排了对申请专业非常了解的资深文书老师,重点突出简历亮点与目标专业的匹配度。
A同学成功获得康乃尔大学的统计项目录取。
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