解析关于密歇根大学安娜堡分校应用统计项目

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密西根大学(University of Michigan),简称密大,坐落于美国密西根州安娜堡市,是一所成立于1817年的公立研究型大学,自建校以来,在国际上一直享有很高声誉。根据《US News》、世界大学学术排名、QS世界大学排名、泰晤士高等教育世界大学排名等主流学术排名,密西根大学的综合排名位居世界前30位。密西根共有19所學術學院。文理艺术学院为密西根大学最大的学院。该学院下设有包括数学、物理、化学、生物、地质、天文在内的自然科学和包括文学、历史、哲学、经济学、各种语言、考古、传媒在内的社会科学。而医学院、工程学院、法学院、商学院、音乐戏剧学院等则是针对部分学科所设立的专门学院。今天我们将来聊一聊关于密歇根大学的应用统计专业项目。

项目介绍

密歇根大学的应用统计专业项目设立于文学、科学和艺术学院 (LSA)中的统计系中,在 2010 年美国国家研究委员会的研究中位列美国所有统计系的前十名。在对统计学家的需求空前高涨的时代下,统计学和数据科学是所有应用科学、商业、医学,甚至许多日常工具和任务的必要组成部分,需要各级统计学家来帮助理解这些数据、量化不确定性、开发新工具和方法并分析其属性。因此,作为一直位列全美前十的统计学课程之列的项目,密歇根大学的统计项目在硕士和博士阶段提供扎实的基础知识学习以及尖端现代方法培训。

该项目硕士生可以从许多领域选择课程,以根据预期职业和兴趣定制课程,并在金融、银行、制药、咨询等一系列行业找到工作。一些硕士毕业生还会继续攻读统计学或其他领域的博士学位。

许多学生通过学校专门的统计咨询和研究中心获得了宝贵的咨询经验,该中心为校园内的其他研究人员提供统计咨询服务。所有博士生和一些硕士生还可以获得担任研究生导师的教学经验。

统计系下提供的几个项目对于不同身份背景的学生非常友好,包括应用统计学硕士 (Master’s in Applied Statistics) 项目专注于统计建模和数据分析,旨在为毕业生在工业、政府或商业领域从事应用统计学工作做好准备。该学位也可以通过桥梁计划(Bridge program)完成,该计划旨在为计划在完成学业后攻读博士学位的学生提供(也是有机会唯一获得全额资助的硕士课程);或通过加速硕士学位课程 (Accelerated Master’s Degree Program) 完成,专门为在密歇根大学统计本科专业的本科生设置,学生可以在五年内完成本科和硕士学位。另外,双学位课程(dual degree program)是为博士生提供的嵌入式学位,可获得统计部门和其他专业项目的硕士学位,这进一步为学术生涯打开了大门。

除此以外,统计系下开设了数据科学硕士 (Master’s in Data Science) 项目,专注于统计和计算技能。该学位将帮助学生获得必要的技能和知识:识别相关数据集,将适当的统计和计算工具应用于数据集以回答个人、组织或政府机构提出的问题,设计和评估适合数据的分析程序,并在多计算机环境中对大型异构数据集有效地实施这些程序。

最后,数学系和统计学系共同监督量化金融和风险管理跨学科理学硕士学位课程(Master of Science degree program in Quantitative Finance and Risk Management.)。

应用统计学硕士课程(Master’s in Applied Statistics) 

应用统计学硕士课程为毕业生在工业、政府、咨询公司和研究机构从事应用统计学工作做好准备。课程要求包括至少 10 门课程,共计 30 个学分。虽然要求包括概率和理论统计学的基础课程,但重点是统计建模和数据分析。统计系和其他院系提供各种选修课和相关课程,包括生物统计学、计算机科学、经济学、工业与运营工程、数学、信息学院、社会学和调查研究中心。大多数学生需要两年(4 个学期)才能完成学位,但也可以 3 个学期完成。学生的累积 GPA 必须达到 3.00(B)或更高才能保持良好状态。

申请先决条件

强烈建议未来的学生具有良好的微积分和线性代数背景,并选修以下课程:概率;理论统计;应用统计、计算统计或机器学习。未修读这些先修课程的学生通常必须在研究生学习的第一年修读这些课程,但这些课程不计入学位要求。

数据科学硕士课程(Master’s in Data Science ) 

数据科学项目包含(1)计算机和信息科学(2)统计科学和(3)领域专业知识的融合。这三个支柱并不相同:前两个支柱共同代表了数据科学中使用的核心方法和技术,而第三个支柱是该方法的应用领域。在这个项目中,核心数据科学培训侧重于前两个支柱,以及应用技能解决应用领域问题的实践。

学校将所需的数据科学技能分为两类:统计技能,例如统计学和生物统计学系教授的技能,以及计算技能,例如计算机科学与工程系和信息学院教授的技能。该计划的设计是要求每个学生在这两个领域接受平衡的培训。

申请先决条件

研究生申请人来自许多不同的国家和许多本科专业,包括统计学、数学、计算机科学、物理学、工程学、信息学和数据科学。虽然数据科学本科专业不是必需的,但预计申请人在加入之前至少应具备以下背景:

2 个学期的大学微积分

1 个学期的线性或矩阵代数

1 门计算入门课程

申请要求

该项目欢迎并鼓励来自不同学术背景的申请人申请。未完成统计学本科专业的申请人不会受到不公平审核,但可能需要在修读硕士学位所需的核心课程之前选修一些额外的课程。

强烈建议未来的学生具有良好的微积分和线性代数背景,并至少修过以下课程:概率;理论统计;应用统计、计算统计或机器学习。没有正式的 GPA 要求;我们使用对申请人记录的整体分析。

申请材料清单

申请表

至少3封推荐信

成绩单(官方或非官方成绩单扫描件)

学术目的文书

个人陈述

简历

英语水平考试成绩(如适用)

无GRE要求:申请入学不再需要研究生入学考试 (GRE)。如果愿意,参加过 GRE 考试的学生可以将考试结果作为附加信息包含在申请中。学校收到的 GRE 分数在申请的整体评估中起着次要和辅助作用。

厚仁案例分享:

A同学本科就读美国排名30+大学的数学专业,具有两段校外实习经验,GPA 3.7+

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,但由于申请时间较为紧张,放弃GRE考试,因此择校重点考虑无需GRE项目

实习建议:在申请前期,学生由于较为缺乏背景经历,因此通过JU进行了2个校外实习项目

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同学成功获得密歇根大学的应用统计项目录取。


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擅长领域:理工、文商类方向的申请,申请时间规划和背景提升计划。10年的留美生活,不仅让Xiwen老师深谙美国大学招生过程中各项“潜规则”,对美国教育体制、院校专业、申请策略、就业前景都有独到的分析和见解。她善于观察和总结学生的申请优势,用数据说明问题。
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