Berkeley的Stat全稱是University of California, Berkeley的MA in Statistics,即加州大學伯克利分校統(tǒng)計學文學碩士,下面將詳細介紹Berkeley的Stat的項目特點/院系介紹、Berkeley的Stat的研究領域、Berkeley的Stat的研究生申請要求。
加州大學伯克利分校
加州大學伯克利分校統(tǒng)計學文學碩士項目為期1年,共計24個學分,以就業(yè)導向為主。加州大學伯克利分校統(tǒng)計學文學碩士項目要求申請者本科畢業(yè),不限專業(yè)背景,如有精算、計算機科學、經濟學、金融、數學、物理與生物學、政治科學、統(tǒng)計學背景則更受歡迎。加州大學伯克利分校統(tǒng)計學文學碩士項目還要求學生學習過多變量微積分、線性代數、概率論、理論與應用統(tǒng)計學、統(tǒng)計學體系或計算機語言等課程。加州大學伯克利分校統(tǒng)計學文學碩士項目項目適合那些有志于在統(tǒng)計相關行業(yè)中工作的學生。
1、Introduction to Probability at an Advanced Level
2、Machine Learning
3、Introduction to Statistical Computing
4、Statistical Computing
5、Experimental Design
6、Bayesian Statistics
7、The Statistics of Causal Inference in the Social Science
8、Quantitative Methodology in the Social Sciences Seminar
9、Nonparametric and Robust Methods
10、Statistical Learning Theory
11、Longitudinal Data Analysis
12、 Analysis of Time Series
13、Statistical Genomics
14、 Topics in Probability and Statistics
15、Introduction to Machine Learning
1、高級概率論導論
2、機器學習
3、統(tǒng)計計算導論
< p> 4、統(tǒng)計計算5、實驗設計
6、貝葉斯統(tǒng)計學
7、社會科學因果推論統(tǒng)計學
8、社會科學研討量化方法
9、非參數與魯棒方法
10、統(tǒng)計學習理論
11、應用隨機過程1
12、縱向數據分析
13、時間序列分析
14、概率論與統(tǒng)計議題
15、機器學習導論