爱丁堡大学统计学与数据科学理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

在当下数字和数据丰富的时代，工业、公共部门和学术界急需大量统计学毕业生，而当前这类毕业生数量极少。近年来，随着数据科学的发展，人们越来越认识到统计的重要性，对数据的分析和对结果的解释已成为该领域的研究重点。 爱丁堡大学统计学与数据科学理学硕士项目旨在培训新一代统计学家，在数据科学领域发挥社会价值。课程大纲结合了严谨的统计学理论及将统计模型应用于数据的实践经验，具体课程包括：经典与贝叶斯理论、计算统计数据、回归分析、数据分析的模型和应用。多数学生毕业后作为私人和公共机构的统计学家，提供统计咨询意见。

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GPA要求

该专业针对内地院校有专属的GPA分数要求，爱丁堡大学会单独设置院校名单，对内地院校划分等级，以此来设置不同的申请要求。

申请要求

具有英国2:1学位或同等学历，需要数学学科背景如数学、工程学、计算机科学、物理或生物科学、经济学或商学 学位必须包含大量的数学内容，包括微积分（包括多变量微积分）、线性代数、概率论、统计学和统计理论

语言要求

类型	总分	小分要求确认
雅思	6.5	L:6 \| R:6 \| W:6 \| S:6
托福	92	L:20 \| R:20 \| W:20 \| S:20
PTE	65	L:59 \| R:59 \| W:59 \| S:59

申请时间

2025Fall

开放时间

截止时间

2024-10-01

2024-12-15 Round 1

2025-03-31 Round 2

2025-05-31 Round 3

课程设置

贝叶斯数据分析

Bayesian Data Analysis

贝叶斯理论

Bayesian Theory

普通回归模型

Generalised Regression Models

不完全数据分析

Incomplete Data Analysis

统计编程

Statistical Programming

统计研究技能

Statistical Research Skills

生存数据分析

The Analysis of Survival Data

生物医学数据科学

Biomedical Data Science

信用评分

Credit Scoring

运筹学基础

Fundamentals of Operational Research

优化基础

Fundamentals of Optimization

遗传流行病学

Genetic Epidemiology

数据科学的大规模优化

Large Scale Optimization for Data Science

机器学习与模式识别

Machine Learning and Pattern Recognition

Python机器学习

Machine Learning in Python

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顾问解析

项目介绍：项目内容涉及经典和贝叶斯意识形态、计算统计数据、回归和一系列模型和应用的数据分析；也业界建立了紧密的联系（合作伙伴有Lloyds Banking Group, THRIFT and Public Health Scotland)，获得皇家统计学会Royal Statistical Society (RSS)认证。就业服务：预计大多数学生在完成本项目后，将在私营和公共机构中担任统计员，提供统计咨询等服务。招生特点：申请者需在数学、工程、计算机科学、物理或生物科学、经济学或商业等数学学科获得英国2:1学位或其国际同等学历。本科阶段，学生需要修读大量的数学课程，包括微积分（包括多变量微积分）、线性代数、概率论、统计学和统计理论。此外，对于语言要求，申请者需满足雅思6.5（6.0）、托福（托福家考）92（20）或PTE62（59）的分数要求。

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