杜克大學統(tǒng)計學專業(yè)課程設置介紹

美國杜克大學統(tǒng)計學專業(yè)怎么樣?出國留學美國理工科專業(yè)熱門專業(yè)，統(tǒng)計學專業(yè)比較受到大家的歡迎，那么留學美國讀統(tǒng)計學專業(yè)怎么樣呢?下面小編對美國杜克大學統(tǒng)計學專業(yè)進行了整理，希望能夠幫助大家。

杜克大學統(tǒng)計學專業(yè)介紹

杜克大學的統(tǒng)計學專業(yè)開設在統(tǒng)計學系(Department of Statistical Science)下，研究生開設有以下3個學位項目，即：

1、統(tǒng)計學碩士(MS in Statistical Science)：為期2年，該項目主要提供統(tǒng)計學方法、理論及計算的現(xiàn)代綜合教育。要求申請者本科畢業(yè)，擁有統(tǒng)計學專業(yè)背景，學習過微積分、概率、數(shù)學統(tǒng)計學、矩陣代數(shù)、應用回歸分析、計算與數(shù)據(jù)分析等前置課程，可以熟練運用計算機，掌握計算機編程等。

2、統(tǒng)計學與經(jīng)濟學建模碩士(MS in Statistical and Economic Modeling)：為期2年，系由統(tǒng)計學與經(jīng)濟學系聯(lián)合開設，側(cè)重于經(jīng)濟學領域研究，包括經(jīng)濟計量學、金融及相關領域。要求申請者本科畢業(yè)，擁有數(shù)學、工程學、計算機科學、統(tǒng)計學、經(jīng)濟學、定量物理、社會科學等相關專業(yè)背景。畢業(yè)生可選擇就業(yè)或繼續(xù)攻讀PhD學位。

3、統(tǒng)計學博士(PhD in Statistical Science)：為期5年，前2年以授課為主，后3年以研究為主。主要提供統(tǒng)計學基礎方法與理論，重點包括現(xiàn)代統(tǒng)計學、隨機統(tǒng)計學建模、貝葉斯與經(jīng)典推論方法、高等計算統(tǒng)計學、預測建模等。

杜克大學統(tǒng)計學專業(yè)課程設置

課程總共36學分，第一年項目核心課程總共八門課，主要是模型與方法，統(tǒng)計理論以及計算與實踐;第二年會增加高級統(tǒng)計課程以及選修課。

Core Courses in the Fall Semester (the first year)

Modern Regression and Predictive Modeling

現(xiàn)代回歸與預測建模

Programming for Statistical Science

統(tǒng)計學編程

ProSeminar: Becoming a Statistical Scientist

研討會：成為一名數(shù)據(jù)分析師

Bayesian and Modern Statistical Data Analysis

貝葉斯定理與現(xiàn)代統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析

Core Courses in the Spring Semester (the first year)

Advanced Bayesian Inference and Stochastic Modeling

高級貝葉斯推理與隨機模型

Probabilistic Machine Learning

概率機器學習

Statistical Computing and Computation

統(tǒng)計計算

Statistical Consulting Workshop

統(tǒng)計咨詢研討會

Typical Elective Courses in the Fall Semester (the Second Year)

Theory of Statistical Inference

統(tǒng)計推理原理

Statistical methods in Computational Biology

計算生物學的統(tǒng)計方法

Applied Stochastic Processes

隨機過程應用

Statistical Decision Theory

統(tǒng)計決策理論

Causal Inference

因果推論

Generalized Linear Models

廣義線性模型

Spatial Statistics

空間統(tǒng)計學

Typical Elective Courses in the Spring Semester (the Second Year)

Statistics of Surveys

調(diào)查統(tǒng)計學

Advanced Machine Learning

高級機器學習

DataFest

數(shù)據(jù)集合

Statistical Learning and Bayesian Nonparametrics

統(tǒng)計學習與貝葉斯非參數(shù)

Time Series and Dynamic Models

時間序列與動態(tài)模型

Modern Design of Experiments

現(xiàn)代試驗設計

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