斯坦福大学统计学硕士

2020年还没过去一半，包括斯坦福大学在内的高等教育体系发生了快速的变化。因此，在这个充满不确定性的当下，斯坦福数据团队最新出具了一份报告，重点介绍了过去十年间不同专业的趋势变化。从学校来看耶鲁大学十年来，耶鲁大学技术性学科的增幅最大，社会科学领域的分布相对平均，而人文科目则呈下降趋势。其中，计算机科学专业经历了最大的增长，但是与经济学、政治科学相比，它倒也没达到耶鲁大学最受欢迎的专业。据了解，在2017-18年度，经济学专业比计算机科学专业授予学位的数量高一倍以上。普林斯顿大学B.S.E计算机科学远比在B.A领域要热门得多，但是两种“变体”在2010年以后有相同的百分比增长。同样，技术领域的增长幅度最大，相反，自然科学领域下降了很多。经济学是普林斯顿大学最受欢迎的专业，但如果将两种CS项目合并起来，则计算机科学可以被列为最受欢迎的学科，经济学紧随其后。麻省理工学院斯坦福学生的喜好或许跟麻省理工大致相同，但是考虑到斯坦福距离硅谷的距离以及麻省理工对技术学科的重视，麻省理工学院的STEM气氛比斯坦福大学要浓厚得多。据说，麻省毕业生中的大多数都与STEM相关。值得注意的是，麻省理工学院在其学位课程中已经整合了CS。在2019届课程中，超过40％的毕业生拿到“计算机科学”为名的学位。哈佛大学同其他三所大学一样，CS的受欢迎程度在十年间迅猛增长，增幅超过200%，其次是统计学和应用数学，而文科专业似乎都有或多或少的下降。根据对上述5所学校的分析，计算机科学专业成为当之无愧的“王牌专业”，在每所学校中均表现出较大的增长幅度。p.s. 十年中变化的百分比是根据平均值作为基准点来计算的，以便消除数据中较大的波动。从专业来看斯坦福大学斯坦福大学的专业变化趋势较为明显，增长幅度最高的分别为MCS、Sym Sys 和 CS，而下降幅度最快的专业依旧集中在文科领域。上图显示了从2010-2011学年开始，斯坦福毕业生学位授予情况的百分比。由此看出，STEM专业的学生在校园中占据更大的份额，几乎所有具有正向百分比的变化都属于STEM科目，但是哲学是唯一的例外。这种趋势反映了技术在当代社会及日常生活中变得越来越重要，或许还有另外一个原因，那就是STEM学位在劳动力市场中的回报越来越大。有趣的是，计算机科学与符号系统（斯坦福大学符号系统课程是一门跨学科专业，重点是自然系统和人工系统之间的关系，它们代表、处理和作用于信息），按理来说都属于交叉性学科，并不是单一的领域，这也正从侧面证实了当代大学生善于在一个专业里探索多个领域的想法。令人惊讶的是，CS并非一直居于“最受欢迎的专业”。实际上，在2013-2014学年前，人类生物学一直领先于CS，但也正是从那时起，人类生物学开始呈下降趋势。上图显示了目前排名前十的专业在2011-12学年和2018-19学年之间授予的学位数量的变化。对于斯坦福2019届的课程，CS授予的学位比其他任何学科都要多200个，这无疑得益于斯坦福大学和硅谷的密切联系。鉴于多年来学生专业的变化，理学学士和文学学士的学位数量也发生了不小的变化。值得注意的是，获得理学学位的人数大大超过了文学学位，也就是在这一年，CS成为最受欢迎的专业。导致这一趋势的原因应该是，人类生物学从2015-2016年度提供BS学位课程，而在此之前，这个最热门的专业可是专门提供文学学士学位的。p.s. 不要问“为什么没有法学专业”，因为在美国法学没有本科学位。在老美眼里，法律教育的大前提是已经具备一定人文科学知识，所以法律的初级教育就是研究生教育。结论首先，近年来跨专业学科的兴起是有目共睹的，尤其是STEM学科在劳动力市场里占据着有利的位置。这个趋势让我们认识到，技术在当代社会变得越来越重要，并且有着待遇上的优势。其次，计算机科学也并不是“一支独大”，不要忽略符号系统专业和其他一些工程类学科的价值。尤其是SymSys，可是斯坦福的特色专业，也是一门跨领域的学科。更重要的是，人工智能时代的到来，并不意味着人文学科变得“无用”，甚至可以说，“人文”是社会发展的“常青树”。因为思想的发展远比技术的创造更有意义，而单纯的以“价值”来批判某个学科是否有用，太过于片面。如果将社会比作一个蛋糕，在“科技决定论”已经将蛋糕挤得满满当当的时候，社会必然不会继续进步，而所谓的理科专业也将不再“吃香”，“人文决定论”反之亦然。

如今出国留学越来越受欢迎，去美国的考生越来越多。美国的教育资源丰富，名校众多，是大家理想的留学目的地之一。下面就和选校帝了解一下美国统计专业排名top50，希望对大家有所帮助。1 Stanford University (Dept. of Statistics) 斯坦福大学2 University of California—Berkeley (Dept. of Statistics) 加州大学伯克利分校3 Harvard University (Dept. of Biostatistics) 哈佛大学3Johns Hopkins University (Dept. of Biostatistics) 约翰斯·霍普金斯大学3 University of Washington (Dept. of Biostatistics) 华盛顿大学6 Harvard University (Dept. of Statistics) 哈佛大学6 University of Chicago (Dept. of Statistics) 芝加哥大学8Carnegie Mellon University (Dept. of Statistics) 美国卡耐基梅隆大学8 University of North Carolina—Chapel Hill (Dept. of Biostatistics) 北卡罗来纳大学教堂山分校8 University of Washington (Dept. of Statistics) 华盛顿大学11 University of Michigan—Ann Arbor (Dept. of Biostatistics) 密歇根大学安娜堡分校12 Duke University (Dept. of Statistical Science) 杜克大学12 University of California—Berkeley (Interdepartmental Group in Biostatistics)加州大学伯克利分校12 University of Michigan—Ann Arbor (Dept. of Statistics) 密歇根大学安娜堡分校12 University of Pennsylvania (Dept. of Statistics) 宾夕法尼亚大学16 Columbia University (Dept. of Statistics) 哥伦比亚大学16 North Carolina State University (Dept. of Statistics) 北卡罗莱纳州立大学16 University of Wisconsin—Madison (Dept. of Statistics) 威斯康星大学麦迪逊分校19 University of North Carolina—Chapel Hill (Dept. of Statistics and Operations Research)北卡罗来纳大学教堂山分校20 Cornell University (Dept. of Statistical Science) 康奈尔大学20 Iowa State University (Dept. of Statistics) 爱荷华州立大学20 Pennsylvania State University (Dept. of Statistics) 宾夕法尼亚州立大学20 Texas A&M University—College Station (Dept. of Statistics) 德州农工大学卡城分校24University of Minnesota—Twin Cities (School of Public Health) 明尼苏达大学双城校区24 University of Minnesota—Twin Cities (School of Statistics) 明尼苏达大学双城校区24University of Wisconsin—Madison (School of Medicine and Public Health)威斯康星大学麦迪逊分校27 Columbia University (Dept. of Biostatistics) 哥伦比亚大学27 Pure University—West Lafayette (Dept. of Statistics) 普渡大学27 University of California—Los Angeles (Dept. of Biostatistics) 加州大学洛杉矶分校27 University of Texas MD Anderson (Dept. of Biostatistics) 德克萨斯大学31 Johns Hopkins University (Dept. of Applied Mathematics and Statistics)约翰斯·霍普金斯大学31 University of California—Davis (Dept. of Statistics) 加利福尼亚大学戴维斯分校31 University of California—Los Angeles (Dept. of Statistics) 加州大学洛杉矶分校31 University of Pennsylvania (Perelman) 宾夕法尼亚大学31 Yale University (Dept. of Statistics and Data Science) 耶鲁大学31 Yale University (School of Public Health) 耶鲁大学37 Emory University (Dept. of Biostatistics and Bioinformatics) 埃默里大学37 Ohio State University (Dept. of Statistics) 俄亥俄州立大学37 University of Illinois—Urbana-Champaign (Dept. of Statistics) 伊利诺伊大学香槟分校40 Rutgers University—New Brunswick (Dept. of Statistics and Biostatistics) 罗格斯大学40 University of Florida (Dept. of Statistics) 佛罗里达大学40 University of Iowa (Dept. of Statistics and Actuarial Science) 爱荷华大学43 Rice University (Dept. of Statistics) 莱斯大学44 Brown University (School of Public Health) 布朗大学44 Colorado State University (Dept. of Statistics) 科罗拉多州立大学44 Duke University (Dept. of Biostatistics and Bioinformatics) 杜克大学44 Florida State University (Dept. of Statistics) 佛罗里达州立大学44 University of Connecticut (Dept. of Statistics) 康涅狄格大学44 Vanderbilt University (Dept. of Biostatistics) 范德堡大学50 Boston University (Dept. of Biostatistics) 波士顿大学50 Michigan State University (Dept. of Statistics & Probability) 密西根州立大学50 University of California—Davis (Graate Group in Biostatistics)加利福尼亚大学戴维斯分校50 University of California—Irvine (Dept. of Statistics) 加利福尼亚大学欧文分校50 University of Texas—Austin (Dept. of Statistics and Data Science)德克萨斯大学奥斯汀分校以上是选校帝为你整理的出国留学干货，希望对你有帮助。如果你想要了解更多资讯，欢迎关注选校帝。

如今，人工智能成为科技和商业领域最热门的话题，而数据科学领域则是作为其工作原理的基础大放光彩。数据科学的课程现在都包含了强大的人工智能，一些机构也已经在提供人工智能专业的本科学位。越来越多的学院和大学开设了这些课程，这表明了整个行业的期望，对于那些接受过正规培训和认证的人来说，将会有一个充满回报的机会。虽然人工智能和数据科学这两门先进学科现在已是大多数计算机科学本科学位的一部分，但只有在研究生阶段，学生才能真正开始发展自身的专业技能。一些世界上最好的以技术主导闻名的学院和大学都提供了这些学科的专业硕士学位课程。近日，福布斯网站发布了一份“2021 年十大最佳人工智能和数据科学硕士项目”榜单，榜单作者是政府和公司的战略商业和技术顾问 Bernard Marr，这也是最佳数据科学“本科课程”列表的后续文章。Bernard Marr 表示，这些大学或学院，都是这个研究领域的世界领导者，同时也是硅谷企业在前沿项目上的合作者。在这个水平上学习数据科学和人工智能，会让你在雇主眼中成为一个很大肯在技术专长上超过只有计算机科学学士学位求职者的人，这也可能是迈向博士学位的一步。但如果你的兴趣不是技术性的，而是以商业为导向的，那么也有一些 MBA 课程出现在人工智能领域，这也值得考虑。以下为榜单内容：1、麻省理工学院—商业分析硕士能在世界领先的科技学校学习数据和机器学习的实际应用课程，将会是你在该领域开启高级教育征程的好地方。对于任何一门硕士课程，通常会要求你先取得相关领域的本科学位，例如计算机科学或数学，但是通常会在这些精确的要求上添加一些灵活性。而另一条符合条件的途径是，你是否能在这个领域获得丰富的工作经验。麻省理工学院的硕士学位与大多数其他硕士一样，需要12个月的时间来完成，其目标是让学生获得知识和经验，开始与企业合作并解决他们的问题。2、斯坦福大学—统计学硕士：数据科学斯坦福大学是另一所技术上世界领先的美国大学，在具有全球意义的人工智能研究领域名闻遐迩，同时还传授给学生强大的实践技能，激发AI开发潜力。由于本课程专攻“以计算为中心的数据科学”，因此可以被认为比商业硕士更具理论性。该课程涵盖科学家和工程师的高级软件开发、多核计算和统计理论。然而，选修课可以在以下应用领域学习，包括数据驱动医学、神经成像技术、地统计学和社交媒体分析。3、卡内基梅隆—计算数据科学硕士卡内基梅隆大学是另一个美国著名学府，它在人工智能和数据科学方面的研究和成就举世闻名。这份榜单虽然并非是只针对美国的，但不可否认的是，美国在数据科学和人工智能方面有很多世界排名靠前的大学。在这里，你将站在Herbert Simon 和 Allen Newell这样举世闻名的科学家的肩膀上，而他们是现代人工智能开发的两位伟大先驱。4、伦敦帝国理工学院—商业分析硕士这一灵活的课程经常跻身于世界十大大学之列，通过商学院提供一年制、全日制或两年制的兼职课程，实现了学生的远程学习。课程包含大数据管理、分析算法和数据可视化技术。学生们也有机会在实习期间完成部分课程，并接受培训，以旁听咨询的身份在商业领域处理数据科学问题。5、巴斯大学—数据科学硕士英国的另一所卓越的数据中心是一所发展极为迅速的大学。其课程教授机器学习和高级分析算法所需的基本软件技能。数据科学软件技能模块还包括评估软件包和编程语言对实际任务的适用性。该课程的重点是核心能力和基础知识，而不是其他课程所涵盖的更实际的方面，并且学生可以选择在第二学期的研究任务中从事应用领域的工作。6、多伦多大学—应用计算理学硕士：数据科学在这所技术领先的加拿大技术类大学攻读应用计算硕士学位的学生可以专注于数据科学这一轨道。多伦多大学将实践作为课程的一部分，因此你有机会参加为期8个月的技术实习，在那里你开始将你正在学习的知识用于解决大数据、人工智能以及分析学的现实世界问题。7、赫尔辛基大学—数据科学硕士芬兰投入巨资培训本国学生，使其做好充分利用人工智能和数据科学这一大爆炸的准备，而其中大部分工作就是通过赫尔辛基大学进行的。在那里，学生可以选择专攻与机器学习、计算机视觉和高级分析相关的技术领域，或者是选择这些技术对应的实际应用。学生们将学习评估数据科学、AI技术和实践，以便将其与合适的任务相匹配，并将通过世界一流欧洲院校的高级学位极大地发展他们的就业前景。8、巴黎综合理工大学—商业数据科学理学硕士这所位于巴黎的商业和技术领先的学院提供了两年制硕士课程，专注于满足全球企业对具备训练有素特质的数据科学专业人员的需求。其明确的目标是培养具备技术和商业知识的双技能毕业生，并能领导行业数据和智能计算积极性。第一年的重点是统计学、数学和计算机编程，然后学生开始学习解决实际问题的技能，其中就包括使用数据和算法来解决商业挑战。9、清华大学—高级计算硕士中国目前在人工智能的发展方面已经处于世界领先地位，这所位于中国首都北京的大学硕士学位是国内人工智能和数据科学领域最受推崇的学位之一。实际上，语言障碍不会是该领域知识交流的首要问题，因为所有课程都是用英语授课的。该课程包含独自探索以及从一些国内最著名的专家那里深入了解机器学习、大数据和人机交互等主题，同时还与微软、IBM等与大学研究人员合作的大公司合作。10、香港大学—数据科学硕士香港大学计算机科学与统计与精算学院联合办学，被誉为亚洲学术研究的领先中心之一。无论是全职学习时间超过18个月，还是兼职时间超过30个月，学生都将获得机器学习和数据分析方面的专业技能。并且还能深入研究实际应用，包括社交媒体中数据的作用以及云计算的发展。作者简介：武汉维识教育科技有限公司专注于人工智能、机器人工程、智能制造、云计算、大数据、区块链、信息安全、互联网营销、健康护理等多领域、多层次「新工科」「新职业」人才培养与输送。公司立足湖北科教大省，辐射全国，提供专业共建、师资培训、联合实验室、科研项目合作、实习实训就业、职业技能培训等整体解决方案。同时与诸多产业领军企业建立战略合作关系，融合产业先进技术，为金融、医疗、教育、安防、交通、零售、制造、农业等行业用户，提供多维解决方案。在全国众多院校、企业、研究机构、投资界等多方合作发展中发挥纽带作用，为推动相关领域人才培养和产业发展贡献力量。

近日，TFE Tines（全称为The Financial Engineering Times）公布了最新的2019年美国硕士专业项目的排名。本次排名内容包含会计、法学、计算机工程、计算机科学、教育学、社会工作和护理学等七大专业内容。评选主要是从标化成绩、毕业起薪、大学绩点、录取几率和就业率等多方面对学校进行，因此TFE Times的排名还算严谨，也比较具有参考价值。会计学 Accounting会计专业作为传统上就业路高、薪资高的专业，一直都是众多学子向往的热门专业之一。匹配导师推荐一、S老师● 德州奥斯汀Master in Professional Accounting (会计方向全美第一)● 通过美国注册会计师协会AICPA考试；GMAT 760，TOEFL 113● 现任美国Top会计事务所审计师● 曾在戴尔、毕马威、优步、德勤审计或风险管理部门就职擅长专业：会计、风险管理、商科、金融二、W老师● 浙江大学竺可桢学院经济学本硕，UCLA经济学博士● CSST交换项目奖学金，UCLA Fellowship获得者● 国家二等奖学金擅长专业：经济学、金融学、统计学计算机科computer science计算机科学专业是目前发展前景最好的专业之一，并且美国高校的此专业也在世界上占有绝对的优势。匹配导师推荐一、G老师● 佐治亚理工学院电机电力工程博士，电气与计算机工程硕士；● 曾任学院多门高阶课程研究生助教，为导师初步筛选硕士录取并提供建议；● 拥有多年实验室教学经验，深度掌握各项电子工程和机械工程高端技术；擅长专业：电子工程、机械工程、计算机科学二、S老师● 斯坦福大学毕业，统计学与计算数学双专业，专注于机器学习研究● 曾于Adobe就职大数据科学家，于Knight Capital Holdings任职量化分析师● 在斯坦福大学教授机器学习，算法分析，凸优化分析，统计学等课程擅长专业：计算机科学、电子工程、统计、数据科学、机器学习计算机工程 Computer Engineering与计算机科学不同，计算机工程属于工程学的一门学科，是硬件和软件的结合，不仅要学习计算机和编程相关知识，还要学习物理学和电子电路等知识。匹配导师推荐一、T老师个人背景：● 康奈尔大学毕业，物理和计算机科学双专业● 专注于物理领域研究，建立高能辐射光谱模型，短冲X光探测模型等擅长专业：物理、计算机科学二、P老师● 哈佛大学计算科学与工程硕士；● 哈佛大学应用科学与工程学院研究助理；● 罗切斯特大学视觉智能与社交多媒体分析实验室研究助理；擅长专业：计算机科学、电子工程、计算机工程法学 Law法学是又一大传统意义上的热门专业，其申请也是异常激烈。匹配导师推荐一、H老师● 乔治城大学哲学学士，辅修经济学；● 巴鲁学院（Baruch）杰克林商学院统计学硕士，德州奥斯汀财务专业硕士；● 现任高露洁供应链分析师，曾任联合国供应链金融及财务运营项目实习生；● 纽约市Zicklin Women in Business 联合主席；擅长专业：统计学、哲学、金融、经济学、公共政策硕士/公共管理硕士二、Z老师● 麻省理工学院系统经济学PHD，康奈尔大学比较文学，材料工程双专业荣誉学士学位● 曾获得胡适先生百年前获得的布朗宁文学奖● 康奈尔Forensics Society法学兄弟会史上第一个中国成员● 曾获得包括PA Consulting，华尔街多家投行在内的多个顶级offer擅长专业：经济，金融，法律，材料工程，人文社科MPA／MPP教育学 Ecation美国教育学历史悠久，也培养出了众多在教育领域具有突出贡献的人才，因此近些年吸引了很多人的目光。匹配导师推荐一、S老师● 哈佛大学教育学硕士● 北京外国语大学本科，北京大学法学硕士● 哈佛社会创新种子社区项目开发经理● 北京三一公益基金项目主任擅长专业：教育学、国际教育政策、社会学社会工作social work社会工作在美国属于职业教育，一般它都是设立在独立的社会工作学院，主要培养和训练可以帮助人们解决心理、行为和社会关系等方面问题的专门人才。匹配导师推荐一、D老师● 哈佛大学（全奖）计算机科学专业，辅修市场管理● 北京奥运会圣火传递火炬手，南京市形象大使● 横跨计算机、文史哲、法律、戏剧、政治、经济等学科奇才● 电影电视制作导演擅长专业：计算机科学、法学、市场、人文社科MPA／MPP 、大数据、电影二、J老师● 布朗大学经济学、政治科学双学士，国际经济学荣誉学会（Omicron Delta Epsilon）成员● 曾供职于华尔街投行高世集团（Compass Advisers Group），参与了包括中国化工集团在内的多个跨国企业的并购、上市与重组项目● 金融科技类项目连环创业经历● 热衷教育事业，曾是上海新东方国外部最年轻SAT全科讲师之一擅长专业：经济、金融、政治科学、社会学、历史、心理学、语言学、哲学等护理学Nursing美国的护理学专业除了注重护理学科和基础医学的基本内容外，还特别注重社会人文学科知识，要求学生具备心理咨询和教育病人的能力。匹配导师推荐一、W老师● 西北大学生物统计学硕士● 中国药科大学药学本科，2+2交换全奖项目，GPA 4.0/4.0毕业● 全美儿童癌症医院排名第一的St. Jude 儿童癌症研究医院生物统计分析师擅长专业：药学、流行病学、统计、生物统计二、Z老师● 德州奥斯汀大学高分子药学与药物输送博士、高级研究助理；● 天津医科大学优秀学士，清华大学-北京协和医院联合硕士；● 专注高分子与药学领域研究，多篇顶尖领域论文及专利发表；擅长专业：分子药剂学，高分子化学、细胞和分子生物学、公共健康

美国学校有4000所，值得准留学党申请的也有两三百所，那么该去哪个学校和该读哪个专业成为了最让人眼花缭乱的问题。而且这个问题不仅关系到是否能顺利踏上留学之路、要投入多少资金，也关系到学成之后的择业方向和人生规划。这么一说，是不是感觉更头疼了...其实简单点想，选校的时候无非就只有两种选择，学校排名靠前or专业排名靠前。而针对这两种选择，虽然有的名校头衔星光熠熠，但选择专业排名靠前的学校同样重要。打个比方，2020年U.S.News全美排名第1的是普林斯顿大学，但计算机工程专业居于榜首的却是加州大学伯克利分校。这就意味着尽管普林斯顿的学校排名更靠前，有着全美第1的名号，但计算机工程专业却不是该校的重点学术领域。另外，专业排名靠前也代表着有更强的师资力量和更多研究项目，你还会有“先天”的优势条件得到厉害的实习机会，包括拿到TA和RA奖学金的机率都是不一样的。所以，来看看你的专业哪所学校最牛呢？最佳工程硕士项目航空航天工程No.1 麻省理工学院No.2 斯坦福大学No.3 加州理工学院生物/农业工程No.1 爱荷华州立大学No.2 普渡大学No.3 康奈尔大学生物医学工程No.1 约翰霍普金斯大学No.2 麻省理工学院No.3 杜克大学化学工程No.1 麻省理工学院No.2 加州理工学院No.3 加州大学伯克利分校土木工程No.1 加州大学伯克利分校No.2 斯坦福大学No.3 伊利诺伊大学香槟分校计算机工程No.1 加州大学伯克利分校No.2 麻省理工学院No.3 卡内基梅隆大学机械工程No.1 麻省理工学院No.2 斯坦福大学No.3 加州大学伯克利分校石油工程No.1 德克萨斯大学奥斯汀分校No.2 德克萨斯农工大学No.3 斯坦福大学材料工程学No.1 麻省理工学院No.2 西北大学No.3 斯坦福大学最佳法学硕士项目国际法No.1 纽约大学No.2 哈佛大学No.3 哥伦比亚大学税法No.1 麻省理工学院No.2 乔治敦大学No.3 佛罗里达大学环境法No.1 麻省理工学院No.2 佩斯大学No.3 路易斯克拉克大学法律文书写作No.1 内华达大学拉斯维加斯分校No.2 西雅图大学No.3 斯泰森大学知识产权法No.1 斯坦福大学No.2 加州大学伯克利分校No.3 纽约大学医疗保健法No.1 圣路易斯大学No.2 佐治亚州立大学No.3 芝加哥洛约拉大学最佳商科硕士项目会计No.1 德克萨斯大学奥斯汀分校No.2 伊利诺伊大学香槟分校No.3 宾夕法尼亚大学沃顿商学院金融No.1 宾夕法尼亚大学沃顿商学院No.2 芝加哥大学布斯商学院No.3 纽约大学斯特恩商学院信息系统No.1 麻省理工大学斯隆商学院No.2 卡内基梅隆大学泰伯商学院No.3 亚利桑那大学埃勒商学院工商管理No.1 哈佛大学No.2 斯坦福大学No.3 西北大学市场营销No.1 西北大学No.2 杜克大学No.3 密歇根大学安娜堡分校运营管理No.1 麻省理工学院No.2 卡内基梅隆大学No.3 普渡大学供应链物流管理No.1 密歇根州立大学No.2 麻省理工学院No.3 亚利桑那州立大学最佳教育学硕士项目教育/心理学No.1 密歇根大学安娜堡分校No.2 威斯康星大学麦迪逊分校No.3 斯坦福大学教育管理和监督No.1 范德堡大学No.2 哥伦比亚大学师范学院No.3 威斯康星大学麦迪逊分校教育政策No.1 斯坦福大学No.2 哈佛大学No.3 威斯康星大学麦迪逊分校课程与教学No.1 密歇根州立大学No.2 威斯康星大学麦迪逊分校No.3 哥伦比亚大学师范学院小学教育No.1 密歇根州立大学No.2 哥伦比亚大学师范学院No.3 威斯康星大学麦迪逊分校中学教育No.1 密歇根州立大学No.2 哥伦比亚大学师范学院No.3 密歇根大学安娜堡分校最佳艺术硕士项目绘画No.1 耶鲁大学No.2 罗德岛设计学院No.3 芝加哥艺术学院摄影No.1 耶鲁大学No.2 芝加哥艺术学院No.3 加州大学洛杉矶分校新媒体No.1 卡内基梅隆大学No.2 加州大学洛杉矶分校No.3 加州大学洛圣地亚哥分校平面设计No.1 罗德岛设计学院No.2 耶鲁大学No.3 马里兰艺术学院珠宝设计No.1 克兰布鲁克艺术学院No.2 罗德岛设计学院No.3 纽约州立大学最佳科学类硕士项目生物科学No.1 麻省理工学院No.2 斯坦福大学No.3 加州大学伯克利大学化学No.1 加州理工学院No.2 哈佛大学No.3 麻省理工学院计算机科学No.1 卡内基梅隆大学No.2 麻省理工学院No.3 斯坦福大学地球科学No.1 加州理工学院No.2 麻省理工学院No.3 斯坦福大学统计学No.1 斯坦福大学No.2 加州大学伯克利分校No.3 哈佛大学数学No.1 普林斯顿大学No.2 哈佛大学No.3 麻省理工学院物理No.1 麻省理工学院No.2 斯坦福大学No.3 加州理工学院（这份榜单几乎涵盖了所有比较热门的专业方向，但比较偏门的，例如烹饪等专业就没有一一列举了）愿所有准留学生都能去梦想中的学校，读心仪的专业~

美国统计学专业留学由于统计学专业在美国本土就业情景比较乐观，吸引了大批的申请者，学生如果要申请统计学专业，需要有良好的数学基础，并且有一定的计算机操作基础。所以美国硕士统计学专业有哪些好大大学以及它的基本申请条件有哪些？在开设统计学专业的美国大学中一般都有两个方向，一个是偏重于理论研究的，一类是偏重于实际应用的。如果是选择理论研究方向的话，主要是专设的统计系或者是在数学系下设统计学，如果选择使用方向的话，所包括的方面相对就比较广泛，比如现在很热门的生物统计，还有经济统计和社会统计学等。美国统计学专业申请条件硬性条件：首先本科阶段的平均分很重要，尤其是数学相关的课程分数不能低。其次要有很好的GRE成绩，尤其是GRE单项中的数学部分分数尤为重要，曾经有学生在申请中，虽然GRE总分不高，但是数学部分满分，其他条件也比较优秀的学生，被TOP20的统计学校录取的情况。此外，如果学生是转专业，又没有很强的数学背景，可以考虑参加GRE单项考试，增加自己的竞争优势。语言成绩：top30院校，托福100以上top60院校，托福90分以上top100院校，托福80~85分以上软性条件：申请统计学，通常学生需要有较好的理工科背景，尤其本科专业是统计学、数学、精算、应用数学等专业的学生，申请比较有优势。如果学生学习过高数、线代、微积分、概率论与统计等等数学课程且分数优秀，并且有很好的统计相关的实习，也可以申请转专业到统计学专业。除了数学基础之外，学生还要能很好地使用计算机软件，如MATLAB，SAS，SPSS等。美国统计学专业十大强校1、斯坦福大学Stanford University2、加州大学伯克利分校University of California at Berkeley3、哈佛大学Harvard University4、西雅图华盛顿大学University of Washington at Seattle5、约翰霍普金斯大学Johns Hopkins University6、芝加哥大学University of Chicago7、卡内基-梅隆大学Carnegie Mellon University8、杜克大学Duke University9、北卡罗来纳大学教堂山分校University of North Carolina at Chapel Hill10、北卡罗来纳州立大学North Carolina State University美国留学定位：如果想知道自己目前成绩能否申请到美国大学统计学硕士专业，可以使用留学志愿参考系统（如下小程序）进行留学定位。使用方法：把托福/GRE成绩、GPA、专业、院校背景等信息输入到留学志愿参考系统中，系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例，看看他们成功申请了美国哪些院校，这样子就可以看到以你目前的水平能申请到美国多少排名的统计学专业院校了，对自己进行精准的定位。

我们许多人都知道诺贝尔奖，它是根据瑞典化学家诺贝尔的遗嘱于1901年开始每年颁发的五个奖项，包括：物理、化学、生理学或医学、文学和和平。其中前四个奖项又通常统称为诺贝尔奖科学奖。诺贝尔科学奖被广泛认为是科学界最杰出的奖项荣誉，旨在表彰具有杰出影响力的科学研究成果。虽然几乎所有自然科学领域的工作在理论上都有可能获奖，但普遍认为某些科学分支领域更有可能获奖。一个基本的问题是，这些顶级奖项实际上涵盖了哪些科学分支学科？虽然很难可靠地回答是否应该为此顶级识别奖赏应进行或不进行任何聚类，但至少可以帮助了解这种偏爱的科学分支学科是否确实存在？如果存在，其强度如何？如果确实存在，那么最优先选择哪些科学分支段？选择的强度如何？有多少个主要领域从未获得过诺贝尔奖？为此，斯坦福大学的一个研究团队对上述问题予以了系统的研究。通过对诺贝尔科学奖获奖作品，进行了系统的研究统计，他们具体分析统计了在过去22年中被授予诺贝尔物理学、化学、生理学或医学奖的获奖作品，旨在通过绘制诺贝尔奖在物理学、化学和医学/生理学领域的著作以及随后引用该著作的科学出版物的一个全面的科学系统图，来帮助了解这些问题。研究团队选择了从1995年至2017年获诺贝尔奖的每位科学获奖者所发表的与诺贝尔奖有关的关键论文。然后，他们基于所收集到的6300万篇论文绘制成一个总体图形。这些数据来自于一个称为Scopus的、涵盖了世界上最广泛的科技和医学文献的文摘、参考文献及索引的索编工具。Scopus是一文献综合数据库，它囊括有全球5000多家在科学、技术、医学和社会科学等领域的出版商。该研究分析统计结果表明，在科学可以划分的114个高级科学分支领域中，五个占了诺贝尔奖的一半以上，其中：粒子物理学占14％，细胞生物学占12.1％，原子物理学占10.9％，神经科学占10.1％，分子化学占5.3％的份额，共占有诺贝尔奖的52.4％。这些领域仅占大约所有论文的10％。研究团队基于所采集的6,300万个已出版项目的数据，并且被划分为12个主要学科和总计91,726个集群，绘制了如下科学地图。图（A）为91,726个集群和相关的大型学科的图像。颜色图例源自该科学图谱的原始结构。图（B）1995-2017年诺贝尔物理学奖（紫色）、化学奖（蓝色）、生理学/医学奖（红色）的主要论文的所在地。图（C）引用诺贝尔奖关键论文的论文位置。图（D）为被引用的论文的位置。图（E）为获得诺贝尔奖的科学家所发表的整个职业生涯记录记录（40819篇论文）。下图统计表格表明：在114个科学分支领域中，只有36个获得了诺贝尔奖。其中五个领域（粒子物理学[14％]，细胞生物学[12.1％]，原子物理学[10.9％]，神经科学[10.1％]，分子化学[5.3％]）占有最大份额，共占52.4％。但大多数科学分支领域都未被授予诺贝尔奖。在114个科学分支DC2域中，分别只有诺贝尔化学、物理和医学奖获得了20、10和15个域。诺贝尔化学奖的奖项分布在更多领域，许多领域可能不被视为典型的核心化学领域。该研究结果最后指出，获得诺贝尔奖的研究成果工作集中在少数科学分支学科上，诺贝尔奖获得者的研究成果工作主要集中在少数科学分支学科上。研究人员表示，尚不完全清楚某些科学分支领域获得诺贝尔奖的原因。但是，研究论文指出，诺贝尔奖可能会影响哪些领域获得更大的资金和声望，也许使同一领域更有可能再次获奖，而其他领域仍然被忽略。研究人员总结说：“即使所有做得很好的科学工作都值得获奖，不同的科学分支学科也可能有不同的成就。但是，有趣的是，尽管在某些分支学科中，千分之一的科学家发表的论文有可能会获得诺贝尔奖，对于其他分支学科，即使有成千上万的科学家在该分支学科中勤奋工作，也永远不会被授予任何奖项荣誉。”该最新研究结果论文，题为：“诺贝尔奖获得者所赞誉的作品主要集中在几个科学领域”，发表在今天的《PLOS ONE》上，这是一个同行评审的开放获取科学期刊，为全世界文章刊载数量最多的期刊。参考：Work honored by Nobel prizes clusters heavily in a few scientific fields. PLoS ONE 15(7): e0234612. doi.org/10.1371/journal.pone.0234612量子认知 | 简介科学新知识，敬请热心来关注。

编者按：项目分析是由我们指南者留学新推出的一个专栏。应广大粉丝号召，我们将挑选部分热门专业，对比分析不同开设院校的项目特色、申请难度、申请要求、就业数据、课程设置、师资力量等，都是干货接地气的信息，希望对大家选校和申请准备有所帮助。统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学；它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。总结美国所有开设统计学专业的学校，统计学的方向大致可以分为两类，一类是偏向于理论研究的，另一类是偏向于实际应用的。偏向于理论研究的主要包括统计系或者数学系下的统计学专业，偏向于实际应用的包含的方面比较广泛，包括目前非常热门的生物统计、经济统计、社会统计学等。下面为大家介绍近年来热门的美国统计学硕士项目。1斯坦福大学斯坦福的MS in Statistics项目为期两年，设立在一直高居美国统计学专业榜首的统计系下，该项目研究内容包括统计学、概率论、生物统计、金融数学等，需要学生选修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。MS项目每年约500人申请，录取30人左右，中国学生比例较高。作为全美第一的统计学专业，申请要求也是非常苛刻的，只接受GRE考试，学校不要求学生参加GRE数学科目考试，但总分会对录取产生影响；托福要求100+。从就业和职业方面来说，美国统计学专业市场需求较大，几乎所有领域都需要统计学专业的人才，毕业生可以在各行各业工作。2加州大学伯克利分校加州大学伯克利分校的M.A. in Statistics为期两年，设立在文理学院下。该专业在在美国统计学领域中也是很有分量的，其研究生项目一直是全美数一数二的项目。该项目以就业为导向，注重学生在各个行业的统计技能的培养，而非作为博士预备的项目。要求至少修完24个学分、并且通过一个综合考试。申请要求方面，需要提供GRE，托福最低90，雅思7.0。GPA平均达到3.8，录取学生主修精算科学、计算机科学、经济学、金融、数学等。学校离旧金山，硅谷比较近，大部分毕业生都在旧金山找实习或者工作，就业前景良好。3芝加哥大学芝加哥大学的M.S. Degree in Statistics项目为期一年，以就业为导向，同时也可作为博士预备的项目学习。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。通过研讨会和特殊课程接触最前沿的领域，可以主要研究统计， 或结合其他统计数据应用的领域，项目课程自由度高。需要申请者有高级微积分和线性代数的背景，并学过一年的概率、统计和熟悉一些统计数据分析。托福最低分数90，雅思最低7分并提供GRE。该项目的毕业生多数进入金融、软件开发和政府机构等领域工作。4华盛顿大学华盛顿大学的提供统计理学硕士项目：Master of Science (MS) Track "Statistics - Advanced Methods and Data Analysis（统计——高级方法和数据分析），该项目为期两年，主要培养学生的学习能力，注重学生方法论的学习。课程重点是对统计学的理论和应用学习，包括了概率论、数理统计、数据分析、统计计算机学、科学应用等。项目要求托福最低92分，雅思最低7.0，需要提交GRE。本专业的学生毕业后，将拥有丰富的统计分析技能，并能掌握微观和宏观经济知识等，就业前景相当光明，可就职于各类企业，从事市场调查、质量管理、财务统计等工作，也可就职于政府机构和事业单位，从事各类统计工作。5卡内基梅隆大学卡内基梅隆大学统计学硕士Masters in Statistical Practice为期1年，是以专业训练为主的硕士项目，注重学生统计实践、方法和数据分析等相关能力的培养。该项目还会帮助学生将来能更好地在商业，工业和政府与科学研究领域工作，学生将会在统计实操方面获得非常好的训练。每年招收60人，国际生比例达到50%。申请要求方面，托福最低分要求是100分，口语部分不低于20分，接受雅思成绩；必须提交GRE成绩，但是没有最低分数要求。申请的学生需要完成两学期的概率论和数理统计为基础的微积分类课程，最好是计算机、数学、金融等背景。该项目毕业生在当今的就业市场上非常有竞争力。6杜克大学杜克大学统计学硕士项目Master's of Science programs in Statistical Science为期两年，该项目对有兴趣从事工业、商业和政府领域工作的学生，以及对有关统计学和相关领域研究感兴趣的学生很有吸引力。项目以授课内容为主，提供OPT实习项目，需要撰写论文。每年录取率在15%左右，大概录取60名学生，国际学生可申请TA或RA。申请方面，必须提交GRE成绩，没有最低分要求。不接受GMAT成绩。语言成绩要求：托福最低分要求是90分，雅思最低分要求是7.0。要求申请者拥有统计学专业背景。毕业生中有大部分进入金融、生物、计算机等领域，就业前景良好。7康奈尔大学康奈尔大学的Master of Professional Studies (MPS) in Applied Statistics项目一般是两学期，该项目有两个方向，一个是集中在统计分析技术上面，这个属于传统的MPS的项目；另一个是数据科学。项目致力于高端培训，培训内容包括现代数据分析技能，培训对象包括对商业、工业、政府或者科学研究感兴趣的学生。语言要求托福最低77分，听力15，写作20，阅读20，口语22。项目要求提交GRE，没有最低分数要求。一般建议学生TOEFL达到100，GRE达到325，这样才能更有竞争力。作为美国著名的常青藤联盟高校之一，以康奈尔的名声，就业前景也是非常光明的。8南加州大学南加州大学的统计硕士项目（MS in Statics）开设在数学系下。该项目为学生提供坚实的数学统计理论基础，涉及概率论，并强调将理论知识应用到现实问题的解决当中。该项目适合于那些打算或已经致力于统计方法和统计实践工作的人士；学生可以选择其他学科的选修课在特定应用领域的发展。申请者的所有必修科目需要有优异的成绩，要求GPA 3.5或更高。托福最低100，接受雅思，需要提供GRE分数，但无最低分要求，学生本科需要有较强的数学背景。USC的统计学专业就业范围很广，就业前景也很好，毕业生受到各大公司的青睐。学生在毕业以后可以从事供应链管理、制造业与服务运营管理、物流咨询、采购服务、商业开发与运营、软件支持管理等领域内的相关工作。本文作者指南者教育美国咨询师王老师关于美国统计学申请还有疑问？

喜报恭喜明德学子Y同学斩获斯坦福大学统计学硕士录取学生背景：美本，GPA4，GRE325后期导师：何老师海外导师：斯坦福经济学博士王老师TOP10 offer，精准定位，皆大欢喜!斯坦福造星记：target studet，我们志在必得!斯坦福喜欢“diversity”的学生，GPA高自然是一抹亮丽的颜色，让招生官一眼就在万花丛中识别。一个学生四年的努力，是点点滴滴的学术精粹，GPA维持在4.0，足以看出背后的坚韧刻苦。学生在美国本科期间系统性、科学性的掌握了所学知识，因为本科学校和斯坦福同在加州的地缘性关系，很多价值理念，思考方式都十分相近。我们认为这个学生就是Stanford的target student！斯坦福就是我们志在必得的梦校！造星的过程十分艰难，因为学生当时还没有考GRE，所以明德导师鼓励她大胆尝试。选择斯坦福大学不是一拍脑袋的奇思妙想，而是因为我们认定了申请者的巨大潜质，也是因为我们为学生量身定做了一整套斯坦福“造星计划”！优劣势分析：拔尖VS普通，孰轻孰重？谈到这个话题，明德导师认为该学生的核心优势是本科的GPA 达到了4.0（本科也是统计专业）。劣势在于学生的GRE在同等申请学生中不算拔尖，只有325，明德团队依然选择在她现有的基础上，用最大的努力打造优质文书，来帮助申请者提升自己的优势，放大自己的亮点！核心文书定位词：智慧、努力、探索、体验一个问题、几个对策、无数思考、永不满足在文书写作之前，我们给学生做了几次全方位的meeting，讲授了文书的写作重点，以及学校会看重文书的哪些方面。在文书创作过程中，从学生对统计的兴趣激发点出发，突出了学生在quant的课程的高分和思想收获。重点突出了学生的科研的背景、实习背景，体现了学生的多元化学术素质。针对Stanford这个学校，明德导师让学生多研究学校的项目，在文书中突出写了对学校某教授的课题quantitative finance and risk management的兴趣，并表明愿意跟着教授继续做研究。我们判断出学生在统计学的学习中，具有处理复杂问题的非凡能力，在实际的数据分析研究中，学生将复杂的问题简单化，注重于把统计学应用于日常生活的点滴细节，试图把统计学创建成改良生活的一种工具。我们的文书着眼于学生通过学习，不断拓展了自己的统计思维方式， 以归纳推理和归纳思维为主，可以用所掌握的数据信息为依据，归纳得出具有一般特征的结论。更是透过偶然性去发现必然性，通过细枝末节，展示了学生对统计知识从大一的懵懂到临近毕业的深度归纳和解析。明德团队还重点研究了Stanford的课程设置，写出了学生对Stanford课程设计的强烈兴趣。透过这件事，让招生官看到了一个“乐于深化对数据分析的认识，能准确解答特定问题并且从数据中获取一切有效信息”的明星学霸人设，还间接指出了学生不断拓展研究统计学前沿思路，愿意继续开展数据分析方法技术深度研究的信心。学生做过两段实习，实习时间都不够长，含金量也并不高，申请人刚开始并不想在文书中提到实习的事，我们一开始也表示理解，不过沉淀活动内容也许也可以剥离出收获感。明德导师在针对文书写实习的过程中，反复几次和她提到了实习的重要性，她有科研背景，加上实习绝对是一个加分项。在经过学生同意的情况下，我们对她的实习进行了升华，通过实习，文书突出了学生对总体、个体与样本，标志与变量的新理解，对明确研究现象和研究目的、确定指标与数据来源、有针对性的计算分析、定义式的现象特征描述+常规的归纳推理分析等的新看法。实习期间，学生领悟了根据实际情况需要对统计学知识边认识、边定义、边分析，既需要归纳也需要演绎，甚至还需要头脑风暴思维。我们挖掘出学生探求式的学习习惯和思维方式，这在一定程度上升华了实习体验。这段实习使她的经历更加饱满。因为学生做了一段时间的TA， 所以在文书写作的过程中，自己添加了很多的TA的过程，明德导师帮她分析，让她重点写research的经历，TA用几句话带过，文书结构有了深入浅出的递进感，显得脉络清晰、主次分明。申请者的文书不能仅仅满足于能提出一些简单问题的能力，也要彰显具有积累资料、举一反三、持续专注、渴望突破的研究能力。优秀的候选人不只是能够在本科通过各类考试，而是要展现出置身于统计学的学习中，不达真理绝不满足的探索欲。明德导师有话讲冲刺Stanford这样的顶级名校，申请人最好是不要有明显的短板，保持学校的GPA，GRE尽量高，另外增加科研经历和背景，而且要拿到项目相关的推荐信。平时注意和教授搞好关系，这样教授写推荐信的时候，也会是强推。对于绝大多数申请人而言，名校，尤其是top10的准备过程，可以称为一个“漫长的战役”，多达几个月的“战线”中，一定要特别合理地安排自己的时间、精力和工作重点，像我们这位学生始终保持着高GPA，研读和专业有关的所有前沿论文，并对统计学基础知识进行不断的巩固和练习，这种持之以恒的备战状态是一定要保持的！明德团队始终和学生定期交流，让申请者有条不紊地在不同的阶段，实现相应的阶段性小目标，不耽误整体的申请计划。迎合他人的期待、标准或价值，永远不是斯坦福招生官的期待。唯一做学问的方式，就是用自己的方式，直面问题——给自己时间和对策，探索过后寻求一个大的突破，因为平静的大海永远造不出优秀的水手，你需要做到的是突破自我！你的努力，会被看见。斯坦福大学斯坦福大学（Stanford University），是世界著名私立研究型大学，美国大学协会和全球大学高研院联盟成员。其位于美国加州旧金山湾区南部帕罗奥多市境内，临近著名高科技园区硅谷，占地约33平方公里，是美国占地面积第六大的大学。截止至2019年10月，共有83位斯坦福大学的校友、教授及研究人员曾获得诺贝尔奖（世界第七）、27位曾获得图灵奖（世界第一）、8位曾获得过菲尔兹奖（世界第八）。2019-20年，斯坦福大学位列世界大学学术排名世界第2、QS世界大学排名世界第2 、USNews世界大学排名世界第6。根据《福布斯》2010年盘点的亿万富豪最多的大学，斯坦福大学名列第二，亿万富豪数量达28位、仅次于哈佛大学。斯坦福大学统计学理学硕士项目不仅提供数据科学领域的专业训练，还注重对学生计算能力的培养。课程设置是基于现行的统计学硕士项目以及计算与数学工程研究所硕士项目的教学结构，包括：离散数学与算法、最优化、工程随机方法随机算法与概率分析、统计推断导论、回归模型与方差分析导论、统计建模导论、现代应用统计学：学习、现代应用统计学：数据挖掘、 科学家与工程师的高级软件开发、分布式算法与优化、并行计算机架构与编程等。斯坦福大学统计学理学硕士项目致力于培养学生的数学、统计、计算与编程能力。斯坦福大学统计学项目拥有一套基础的数据科学教育体系，在数据科学与相关领域内为学生提供普通与重点选修课程。干货整理：统计毕业生分享的专业精华想冲刺名校offer，一定要奠定好本科基础（适用于想申请该专业的国内、海外学生）01打好基础课概率论——李贤平的《概率论基础》数理统计——陈希孺的、茆诗松的或是浙大的《概率论与数理统计》中科大版常庚哲和史济怀所写的《数学分析》代数——丘维声的《高等代数》或李炯生的《线性代数》02学好软件R、SAS、SPSS、Minitab、EViews、Stata、python等等学经济统计，要学会EViews学质量管理，要学会MinitabR软件学习教材——《统计建模与R软件》《R语言实战》《R语言编程艺术》03夯实专业课本科统计学专业课：实变函数（推荐徐森林的教材）回归分析（推荐陈希孺和王松桂版）多元统计（张尧庭和方开泰版）随机过程（推荐北大的何书元版）数据挖掘（韩家炜的《数据挖掘概念与技术》）时间序列（推荐Brockwell版以及《Time series analysis with applications in R》）抽样调查（冯士雍的《抽样调查——理论、方法与实践》）非参数统计、贝叶斯统计、等等。04重磅书目推荐《Head First Data Analysis》《Head First Statistics》《R in Action-Data Analysis and Graphics with R》《数据之魅-基于开源工具的数据分析》《数据挖掘-市场营销、销售与客户关系管理领域应用》《Data Analytics for Beginners: Basic Guide to Master Data AnalyticsDoing Data Scienc》《Python for Data Analysis》《Data Science for Business》《Python Data Science Handbook》《Storytelling with Data》加州留学一时爽，待在加州一直爽2020与明德携手 和斯坦福 say hi！