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wholerenguru3 (厚仁学术哥)
最近有学生在申请统计硕士项目的相关学校,但是在筛选加州大学洛杉矶分校(UCLA)的两个统计相关专业时遇到了困难,一个是MS Statistics,另一个是Master of Applied Statistics and Data Science(MASDS),这两个项目同在统计学院旗下,到底有什么区别?今天就带大家一起来聊一聊!
一. 项目属性对比
(截图自官网)
首先要和大家明确的一点是这两个不是同一个项目!之前就有不了解的学生以为只是表述方式的不同,结果申请错了。
(截图自官网)
UCLA的MASDS开设于2015年9月,从官网的介绍我们很清晰地能看出项目主要是为在职专业人士而设计,因此基本都是晚上上课,可以兼职或全职就读,常规部门老师授课。国际学生每个学季必须至少修读 8 个学分(2 门课程)才能被视为全日制学生,申请学生签证 [1]。
(截图自官网)
需要注意的是,MASDS 的学生每学季(包括暑假)最多可以修读2门课程,完成总共 11 门课程。项目通常会在 21 个月内完成课程,最短时间为 18 个月(6 个学季),最长时间为 30 个月(10 个学季)[1]。
而另一个理学硕士 (MS) 项目,是一个为期 18 个月至 24 个月的课程,日间上课,要求学生必须全职就读,每学季至少修读 12 个学分。在项目的第一学期,学生需要与学术顾问(advisor)讨论,进行合理的课程规划 [2]。
二. 课程对比
(截图自官网)
MASDS 课程的重点是应用统计学和数据科学。学生必须修满44个学分,其中28个学分来自核心课程,剩下16学分来自选修课。在核心课程中,如果项目主任认为学生已经完成了等效的课程,可以根据申请免修课程,最多可以免修3门核心课程,不过每免修一门课程,学生必须完成额外的选修课程,以满足44学分的要求[1]。
所有这些课程都是400开头的课程,比如400概率模型导论,这门课主要介绍概率理论、概率模型和随机过程,重点讲解概念、直觉、计算方法以及实际应用。
(截图自官网)
MS课程更侧重于理论统计学,学生总共需要完成44个学分,其中至少32个学分必须来自研究生课程(200开头的课程),其余的12个学分可以是经过批准的高级本科课程(100开头的课程)。经学习副主席或学术顾问的同意后,学生还可以在与统计学研究密切相关的专业或科学领域选修最多20个学分的课程 [2]。
(截图自官网)
同时项目还建议学生在第一学期修读统计学200A~C/201A~C或202A~C的课程。比如200A 应用概率学,课程将涵盖模拟、更新理论、马尔可夫过程(Martingales)等内容,并选讲排队论、可靠性理论、语音识别、计算生物学、金融数学、流行病学等领域的应用案例 [3]。
篇幅有限,大家可以根据截图或者官网介绍详细了解项目开设的具体课程,根据自己的倾向进行选择。
三. 申请对比
1)截止日期:
MASDS——3月1日
MS——2月1日
2)申请材料:
材料 | MASDS | MS | ||
成绩单 | √ | √ | ||
推荐信 | 2 | 3 | ||
GRE | 可选,但强烈推荐 | 极度推荐 | ||
文书 | √ | √ | ||
简历 | √ | √ | ||
语言成绩 | √ 美国本科毕业可以免除 | √ 美国本科毕业可以免除 |
MASDS 的录取率大概是12%,其中国际生占比36%,MS 的录取率大约是10%,其中国际生占比46%。
两个项目都不强制要求有统计本科背景,但如果没有相关背景的话,要求申请学生至少修过12 quarter courses或8semester courses,包括但不限于统计学、数学、计算机科学和电气工程等领域的课程。
四. 总结
UCLA的 MASDS 项目适合那些希望过渡到更注重量化的职业的人,而MS 更强调理论和不同领域的结合,为学生之后的深造打下坚实基础。
不过不论选哪个项目,UCLA的统计系都系拥有各种商业、行业和政府合作伙伴,可以很好地为毕业生提供实习、论文主题、员工支持和良好的就业前景。
Reference
[1] University of California, Los Angeles. (n.d.). Master of Applied Statistics program. UCLA. https://master.stat.ucla.edu/program/
[2] University of California, Los Angeles. (n.d.). M.S. program in statistics. UCLA. https://statistics.ucla.edu/index.php/academics/graduate/ms-program/
[3] University of California, Los Angeles. (n.d.). For prospective M.S. students. UCLA. https://statistics.ucla.edu/index.php/academics/graduate/for-prospective-m-s-students/
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