谢菲尔德大学统计学理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

谢菲尔德大学统计学理学硕士项目旨在让学生学习如何解决实际统计问题，发展个人技能，包括演讲和时间管理。本课程将教学生各种统计技术背后的理论，以及如何将它们应用于专业统计学家每天面临的场景。学生将学习重要统计技术和概念的详细工作知识，包括线性和广义线性建模、贝叶斯统计、时间序列和机器学习。学生将学习如何从数据中分析和得出有意义的结论，并使用统计计算软件R开发编程技能。本课程还包括如何收集数据和设计实验的模块，以及统计学在临床试验中的作用。大约三分之一的课程用于撰写论文。这可能侧重于调查数据集，或更具理论性或方法性的主题。其目的是为学生提供简历上的技能，例如规划和研究项目、数据采集、问题说明、分析和报告发现。

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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，谢菲尔德大学会根据“软科排名”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2:1本科荣誉学位，需要相关学科背景（包含相关课程） 学校寻找具备数学（特别是微积分和线性代数）、概率（和/或随机过程）和统计学（如线性建模、多元方法、机器学习、时间序列等）背景的申请者，通常学校要求申请者从这三个领域中选择课程以涵盖本科学习的每一年，并且至少50%的学位课程为数学学科 学校也欢迎有统计或数据科学领域工作经历的申请者，在这种情况下，学校会考虑工作经历和学历的相关部分的平衡

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	88	L:19 \| R:20 \| W:19 \| S:22
PTE	61	L:56 \| R:56 \| W:56 \| S:56

申请时间

2026Fall

开放时间

截止时间

2025-09-15

2026-09-01 Round 1

课程设置

统计人员的专业技能

Professional Skills for Statisticians

统计实验室

Statistical Laboratory

统计咨询

Statistical Consultancy

线性模型

Linear Models

机器学习和时间序列

Machine Learning and Time Series

推理

Inference

抽样、设计和医学统计

Sampling, Design and Medical Statistics

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顾问解析

该项目旨在教授各种统计技术背后的理论，以及如何将它们应用于专业统计学家每天面临的情况。具备专业的建模和分析技能，来解释复杂的数据集。 就业服务：毕业生可进入的公司包括：Amazon,Barclays,Dell,GoldmanSachs,IBM,PwC,Sky,theNHSandtheCivilService招生特点：该项目要求申请者至少2:1本科荣誉学位，具有大量的数学和统计背景。需要在以下主题中表现良好(得分至少为60%)：MathematicalMethodsforStatistics：来自实分析和线性代数的思想和技术，包括多重积分、微分、矩阵代数、二次型理论。ProbabilityandProbabilityDistributions：概率论和条件概率论的规律，随机变量和随机向量的概念及其分布，计算方法；大数定律和中心极限现象。BasicStatistics：假设检验；点估计和置信区间；可能性方法；线性建模；使用统计软件，例如R。语言：雅思总分6.5分，各部分至少6.0分，或同等成绩。

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录取报告