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调查与数据科学理学硕士
MS in Survey and Data Science
简介
课程
解析
资讯
项目简介
专业方向
数据科学
入学时间
秋季
项目时长
4学期
项目学费
50646.38美元/年
平均成绩
3.62
确认
就业方向
医疗机构、电商平台、保险公司、制造业
岗位分布
算法工程师、数据工程师、数据产品经理、量化分析师、机器学习工程师
培养目标
<p>密歇根大学安娜堡分校调查与数据科学理学硕士项目强调将调查方法学与数据科学、统计科学、计算机科学和行为科学相结合，帮助学生在统一的训练框架中掌握相关基础原则，并将其应用到真实数据问题中。项目通过来自国际知名调查统计学家和方法学家的教学与研究训练，培养学生理解并运用抽样、问卷设计、数据收集、数据处理与分析等核心方法，同时接触跨学科研究实践。</p><p>项目还注重让学生从课堂和实验室之外的经验中学习，接触真实世界的数据挑战，并参与能够服务政策理解和研究的项目，从而形成兼具方法、技术与应用导向的能力结构。</p>
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申请要求
statistical science方向,强烈推荐三门微积分课程、一门线性代数课程和一门统计学课程。 social and psychological science方向,推荐两门定量课程,其中至少一门必须是统计学课程,以及至少两门社会科学本科课程。 data science 方向的申请人应具有计算机科学背景,至少有两个学期的编程课程,以及至少一个学期的统计学。需要提交Summary of Prior Course
语言要求
托福
总分要求
84
小分要求
无要求
雅思
总分要求
6.5
小分要求
无要求
GRE
总分要求
无要求
小分要求
无要求
申请时间
{{ `${per_time.year}年${per_time.enroll_time}季入学${per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 1 ? '（提前批）' : per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 2 ? '（夏令营）' : ''}` }}
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on hold
国际生
夏令营
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提前批次
{{ apply_time_arr[apply_time_arr.length - 1].ahead_desc }}
进行中
{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
申请量过大，相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。
国际生
本条是指国际生截止日期
课程设置
概率与分布理论
Probability and Distribution Theory
生物统计推断
Biostatistical Inference
线性回归理论与应用
Theory and Application of Linear Regression
广义线性模型理论与应用
Theory and Application of Generalized Linear Models
抽样理论
Sampling Theory
数据采集基础 I
Fundamentals of Data Collection I
数据采集基础 II
Fundamentals of Data Collection II
应用抽样
Applied Sampling
问卷设计与评估
Questionnaire Design and Evaluation
认知、沟通与调查测量
Cognition, Communication and Survey Measurement
社会科学机器学习
Machine Learning for Social Science
设计研讨课
Design Seminar
统计建模与机器学习 I
Statistical Modeling & Machine Learning I
统计建模与机器学习 II
Statistical Modeling & Machine Learning II
统计建模应用
Applications of Statistical Modeling
复杂调查数据分析
Analysis of Complex Survey Data
调查总误差与质量 I
Total Survey Error and Quality I
调查总误差与质量 II
Total Survey Error and Quality II
计算与数据显示基础
Fundamentals of Computing and Data Display
推断基础
Fundamentals of Inference
复杂样本推断
Inference from Complex Samples
研究设计与推断实用工具
Practical Tools for Study Design and Inference
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顾问解析
<p>密歇根大学（University of Michigan, UMich）自2001年起开设的Survey and Data Science项目（原称Survey Methodology），隶属于全球最大的社会科学学术研究所——Institute for Social Research。这是一个为期20个月的高级项目，提供三个专业方向（concentration）：</p><p>Survey Statistics：专注于研究抽样调查设计、复杂样本估计以及统计测量建模，为学生在调查统计领域打下坚实基础。</p><p>Social and Psychological Science：主要研究问卷设计和数据收集技术，致力于减少数据收集过程中的非抽样误差，提高数据质量。</p><p>Data Science：涵盖大数据分析和可视化、机器学习算法在社会科学研究中的应用，适合有计算机科学基础的学生深入探索数据科学在社会科学领域的交叉应用。</p><p>该项目的一个显著特色是包括一个带薪的400小时实习机会，使学生能够在政府机构、学术研究机构、非营利组织以及私营行业获得实践经验。得益于项目与行业内优秀赞助商的紧密合作，这一实习机会成为UMich Survey and Data Science项目相比同类项目的显著优势。</p><p>在录取标准方面，该项目规模较小，注重申请者的学术准备，要求申请者具备概率论、线性代数、统计学等相关课程的背景知识，以及熟练掌握SPSS、SAS、R、Stata等统计分析软件的应用能力。</p><p>项目对申请者的专业文书提出了较高要求，期望通过文书了解申请者的学术背景、研究兴趣、职业目标以及他们如何与项目的教学目标和研究方向相匹配。</p>
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