杜克大学统计学硕士

原创

发布者：: 范玮然

分类：: 专业介绍

2025-06-10

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统计科学硕士 (MSS) 课程为期两年，提供严谨的研究生学习体验，助您深入探索统计理论、方法、计算及其实际应用的核心。这是开启工业、商业和政府领域职业发展机遇的途径，也是您通往统计学及相关领域博士学位的桥梁。

主要亮点：

深入研究基于随机模型的推理的复杂性，并拥抱概率机器学习方法的前沿世界。
掌握高级计算方法，提升处理复杂、潜在海量数据集的专业知识。获得丰富多样应用场景的实际经验。
通过为期一年的毕业设计项目，展现你在数据科学领域的天赋。在这里，你将与团队、真诚的客户以及专业的导师紧密合作，找到应对真实数据挑战的实用解决方案。
拥抱与全球知名教师共同研究的独特机会，并通过校园项目参与应用统计和数据科学体验。我们的硕士生非常渴望合作。
利用许多内部专业发展机会和全面的职业咨询，这些机会和咨询专门为您应对统计和数据科学的竞争格局做好准备。
加入一个充满活力的校友和研究生社区，包括那些正在攻读博士学位的同学。

项目要求

要求

课程作业

36学分：

24 个 STA 学分
3 至 6 个学分（STA 学分，有评分或无评分）
6 至 9 个 STA 或非 STA 课程学分

该项目共计36个学分，其中19个学分为核心课程，其余17个学分则提供多种选择，涵盖校内及校外选修课，旨在为学生提供全面而灵活的学习体验。

对于MSS选修课，我们提供丰富的校内STA课程，并提供与杜克大学其他院系交叉选修课程的机会。这些合作课程涵盖数学、电子与计算机工程、计算机科学、生物与生物工程以及跨学科科学硕士（MIDS）等院系。

外部选修课是由杜克大学各个院系提供的符合学生兴趣的研究生课程。学生经相应课程导师批准后方可修读这些课程。一些受欢迎的外部课程包括由电子与计算机工程系和计算机科学系提供的自然语言处理和深度学习相关课程。请参阅我们的选修课页面，获取完整的外部课程列表。

必需核心

MSS核心课程包含六门3学分的必修课程，涵盖模型、方法、理论、计算、实践以及一门1学分的预备研讨会。如果学生在一个或多个领域已完成大量的课程学习，可以在注册前向导师和硕士生主任申请，选择更高级的课程进行替代。

STA 521L 预测建模与统计学习（秋季，第1年）
STA 523L 统计科学编程（第1年秋季）
STA 581 专业研讨会：成为一名专业统计学家（秋季，第1年）
STA 532 统计推断理论（第1年秋季）
STA 602L 贝叶斯和现代统计数据分析（第1年春季）
STA 663L 统计计算与计算（第1年春季）
STA 610L 多层次和分层模型（第二年秋季）