具有2:1本科荣誉学位,需要数据科学、数学、统计数据及相关学科背景<br>申请者应在以下领域中至少学习一门课程:<br>
- 数学:代数/线性代数、微积分、数学方法;<br>
- 概率:马尔可夫链/流程、概率论/建模、随机过程/模型/建模;<br>
- 统计学:应用统计学、贝叶斯统计、计算统计数据、数据挖掘/分析、计量经济学、线性模型/广义线性模型、医学统计、多元统计/多变量统计、非参数统计、编程语言(如R, Python)、抽样/调查设计、统计分析/实验/建模、统计软件/计算、时间序列
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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。</p>
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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。</p>