康奈尔大学应用统计学硕士介绍,偏重数据科学方向

摘要:康奈尔大学作为美国常春藤大学强势专业非常多，应用统计学是其中之一。今天Albert老师就给大家分享一下康奈尔大学应用统计学硕士的相关内容。

一、项目介绍

康奈尔大学应用统计硕士，就业导向的项目，一般2-3个学期可以完成。

除了传统的统计分析课程，项目也有比较偏重于计算机数据科学的细分方向，而且此项目会有一个Project，为就业做准备，设置比较实用，就业是完成没有问题的。

项目规模保持在一年40-50人左右，先修课要求不高，数学三件套标配，所以转专业友好，录取难度不算太大，但是3.5+，325+，100+基本还是标配的，也有背景比较好的海本低GPA(3.2)逆袭成功。从我们的案例结果分析，申请人专业相关的实习项目普遍4段以上，而且是与数据分析或统计紧密关联的。

二、课程设置

必修核心课程

STSCI 5030: Linear Models with Matrices (4 credits) 线性模型与矩阵

STSCI 5080: Probability Models and Inference (4 credits) 概率模型与推理

STSCI 5953: MPS Professional Development (1 credit) MPS专业发展

STSCI 5999: Applied Statistics MPS Data Analysis Project (4 credits) 应用统计学MPS数据分析项目

必修课，包括两个学期的数学概率和统计学课程序列，以及从统计科学系和康奈尔其他系提供的选修课程。

Option II必修课

STSCI 4060: Python Programming and its Applications in Statistics (3 credits) Python编程及其在统计学中的应用

STSCI 5060: Database Management and SAS High Performance Computing with DBMS (4 credits) 数据库管理和SAS高性能计算与DBMS

STSCI 5065: Big Data Management and Analysis (3 credits) 大数据管理与分析

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