1.斯坦福大学 MS in Statistics项目

　　斯坦福大学统计学项目是业界公认的Top1，招生人数从往年看不会多于40个 (30-40左右)，申请难度非常大。

　　该项目研究内容包括统计学、概率论、生物统计、金融数学等，需要学生修满45个学分，统计学系和其他系的指定科目都行，但8个统计学科目必须从必修课中选取。

　　该项目的入学竞争非常激烈，申请者应具有强大的数学和统计学背景，以及编程和数据分析方面的经验，不强求学生提交GRE成绩，但优秀的GRE成绩对录取有帮助。该项目的毕业生可以在金融、医疗保健、技术和学术等各个领域从事统计相关职业。

　　2.加州大学伯克利 MA in Statistics项目

　　统计学硕士项目旨在为学生在需要统计技能的行业中就业做好准备，项目通过将严格的核心课程与符合兴趣领域或职业目标的研究生统计选修课程相结合，提供了通往成功的路线图。

　　项目课程包括概率论、理论统计、统计计算等研究生课程，以及现代应用统计的高级课程和结业课程。

　　要求申请者拥有数学专业或统计学、定量领域等相关专业背景，最常见的录取学生的专业有精算学、计算机科学、经济学、金融学、数学(纯数学和应用数学)、物理和生物科学、政治学和统计学

　　先修课程要求：多变量微积分，线性代数，概率论，理论和应用统计学，以及至少一个统计系统(如R)或计算机语言(如Python)。托福90分以上，2023FALL不要求提供GRE，但有良好的GRE分数可以为申请加分。

　　3.芝加哥大学 MS in Statistics项目

　　芝加哥大学的统计项目拥有强大的师资力量。课程包括理论和应用统计。

　　该项目为期一年，以就业为导向，与此同时，课程接触最前沿的研讨会和特殊课程。通过硕士论文的主题选择，学生将与指导老师深入研究问题。

　　因此这个项目也可作为博士预备的项目学习。

　　具体来说，该项目包括数据分析、数理统计、生物统计、统计遗传学、统计与金融、计算机图像六大分支的学习。课程要求3个学期修完10门课程，其中有6门必修，3门选修以及1门论文准备相关课程。

　　项目录取偏爱在统计学、数学、计算机科学、经济学、物理学等领域有优势的学生。先修课程要求：微积分I-II-III，线性代数，社会科学的数学方法，统计模型和方法。托福成绩要求最低不少于104分，每一个项分数不少于26分;雅思成绩总分必须达到7分及以上。需要提交GRE成绩。

　　4.卡内基梅隆大学 Master's of Statistical Practice项目

　　统计实践硕士(MSP)是一个为期一年、两个学期的专业硕士学位项目，强调三个主要领域的能力：数据分析、统计计算和专业技能。

　　项目的主要重点是培养学生的行业价值能力。该项目毕业生已经成功地在银行、体育、医疗保健、政府和科技等不同行业获得了数据科学家、数据分析师和数据工程师的职位。

　　先修课程要求：两个学期的微积分概率论和数理统计、矩阵代数、线性回归分析。语言要求托福105分以上(口语至少28分)，或雅思7.5分以上(口语至少9.0)，也是需要提交GRE成绩。

　　5.哥伦比亚大学 MA in Statistics项目

　　哥大的统计硕士项目旨在培养学生在统计专业岗位上的能力，为许多领域的研究生学习和工作提供了基础，比如统计学、社会科学、公共健康、基因学、健康政策、流行病学、市场营销、经济学、金融和银行学、政府、保险等领域。

　　项目偏爱在统计、数学和计算机科学等定量和相关领域有引人注目的背景和优异成绩的申请人，有理论或应用概率统计经验者或熟悉计算机编程，包括精通SAS、R或Python的申请者优先考虑。

　　先修课要求：一个学期的线性代数，深入覆盖相关主题，包括矩阵、向量空间、线性变换、特征值和特征向量、标准形式及其应用，以及高级微积分。

　　语言要求托福100分以上，或雅思7.5分以上，项目申请需要提交GRE成绩，不接受GMAT成绩。

　　6.杜克大学 Master of Science in Statistical Science项目

　　统计科学硕士是一个两年制的研究生学位课程，提供统计理论、方法、计算和应用方面的现代、全面的教育。项目对那些对工业、商业和政府领域的专业职业感兴趣的学生，以及那些对衔接统计学和相关领域的博士研究感兴趣的学生很有吸引力。

　　该项目申请不限专业背景条件，但偏爱数学、统计学、经济学等背景的学生。

　　先修课程要求：基于微积分的概率和数理统计序列、矩阵代数课程、应用回归分析课程，有基本的计算和数据分析经验，优先接触正式编程，使用C、python、java、R、Matlab等一种或多种语言。

　　语言要求托福90分以上，或雅思7.0分以上，需要提交GRE成绩，不接受GMAT成绩。

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