哥伦比亚大学统计学硕士项目要求学生修满10门课程(30学分)以毕业,其中包括三门核心课程、一门总结课程和六门选修课。核心课程分别为概率、推断、线性回归模型,通常在第一学期完成;总结课程可从高级数据分析或高级机器学习中选择,一门课程计入总结课程,另一门作为选修课。所有课程需采用字母评分制,且学生须保持最低3.0的GPA以确保毕业资格。
关键点
- 学生需修读三门核心课程,包括概率(GR5203)、推断(GR5204)、线性回归模型(GR5205)。
- 核心课程按照半学期模式授课,通常集中安排在第一学期内完成。
- 至少选择一门总结课程,选项为高级数据分析(GR5291)或高级机器学习(GR5242)。
- 高级机器学习课程需满足前置课程要求,并建议选修配套的Python深度学习课程(GR5245)。
- 学生总共需完成十门课程(30学分),包括六门选修课,其中至少三门来自统计学系课程。
- 所有课程必须采用字母评分制,P/F或R评分不计算入毕业学分要求。
- 学生可以超额选修课程,但须保持最低3.0的GPA以保证毕业资格。
### 申请清单
#### 先修课程要求
申请该项目的最低准备要求包括:
- 至少一学期的线性代数课程,需深入学习相关主题,包括矩阵、向量空间、线性变换、特征值与特征向量、标准形及其应用。
- 高等微积分课程。
- 理论或应用概率与统计的经验将是一个优势。
- 熟悉计算机编程,并具备一定的 SAS、R 或 Python 的使用能力也会有所帮助。
如果在先修课程方面存在不足,需在申请前补足相关知识。
由于申请数量众多,统计学硕士项目的工作人员不会回答关于具体申请的咨询,也不会在录取前为申请者提供建议或指导。尽管我们感谢您对该项目的兴趣,但请注意,发送至系里的表达兴趣的邮件不会影响您的申请结果。您的申请资格将完全基于申请材料进行评估。任何具体的兴趣和理由应在申请中的个人陈述中表达。
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#### 推荐信
所有申请者需提供至少两封学术推荐信。第三封推荐信可以来自实习主管,统计学硕士项目强烈建议该推荐信与至少持续两个月的线下实习相关。
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#### 考试成绩与 GPA
招生委员会会综合评估整个申请材料,而不仅仅关注某一方面(如 GPA 或 GRE 成绩)。
- 我们不公布任何形式的平均分数,也不提供学生申请人数或录取人数的详细信息。
- GRE 考试**推荐但非必需**,且 GRE 考试不能用 GMAT 替代。没有最低分数要求。
- 有关国际学生 TOEFL/IELTS 要求的信息,请参阅**国际学生信息**部分。
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#### 学术目的陈述
学术目的陈述应约为 1000 字,内容包括:
- 您在统计学领域的背景和过往工作经历。
- 您在文理研究生院的研究生学习计划。
- 您未来的职业目标。
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#### 个人陈述
个人陈述应约为 1000 字,内容包括:
- 您的个人经历和历史如何使您能够为文理研究生院新生班级以及整个哥伦比亚大学社区带来多样化的视角和贡献。
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