Вычислительная наука и статистика

Описание

Реклама

В центре внимания программы PhD по вычислительной науке и статистике (CSS) является разработка сложных математических и статистических моделей и их реализация на высокопроизводительных вычислительных платформах. Программа интенсивная исследовательская. Требования к курсовой работе являются гибкими, что позволяет разрабатывать программу обучения для поддержки исследовательской деятельности в самых разных областях.

В настоящее время исследовательская деятельность преподавателей и аспирантов включает биоинформатику, биостатистику, бизнес и финансовую аналитику, вычислительную биологию, вычислительные финансы, моделирование молекулярной динамики, оптимизацию и статистику. Программа особенно эффективна при подготовке выпускников к работе в бизнесе, промышленности или правительстве, а также в более традиционной сфере высшего образования.

Специализируется в областях с высокой степенью применимости с отличными перспективами трудоустройства

Доступно специализация включает в себя прогнозную аналитику, криминалистическую статистику, исследование операций, статистику, биоинформатику и компьютерное моделирование.

Содержание

Курсы включают в себя:

* MATH 571 Численный анализ I
* MATH 575 Исследование операций I
* MATH 725 Advanced Calculus I
* MATH 751 Прикладной функциональный анализ (нечетные годы)
* MATH 773 Численная оптимизация (четные годы)
* STAT 784 Статистический вывод I
* STAT 785 Статистический вывод II
* STAT 786 Регрессионный анализ I
* План экспериментов STAT 761 (только осень 14 года)
* STAT 751 Predictive Analytics II
* Биоинформатика STAT 736
* Асимптотическая статистика STAT 716 (начиная с осени 15 года)
* STAT 752 Advanced Data Science (начиная с осени 15 г.)
* Современная прикладная статистика STAT 701 I
* Анализ временных рядов STAT 560
* Статистические методы STAT 541 II
* STAT 5xx One Credit Модульные курсы - Темы TBD
* MATH 771 Численный анализ II (нечетные годы)
* MATH 770 Числовая линейная алгебра (четные годы)
* MATH 775 Операционные исследования II
* MATH 741 Измерение и усиление; Вероятность
* MATH 716 Алгебраические структуры I
* STAT 510 SAS Программирование I
* STAT 721 Статистические вычисления и моделирование
* STAT 787 Регрессионный анализ II
* STAT 761 План экспериментов (начиная с SP '16)
* STAT 551 Прогнозная аналитика I
* STAT 535 Прикладная биоинформатика
* Многомерная статистика STAT 715
* Пространственная статистика STAT 742 (нечетные годы)
* STAT 731 Биостатистика (четные годы) )
* STAT 702 Современная прикладная статистика II
* STAT 545 Непараметрическая статистика
* STAT 541 Статистические методы II
* STAT 5xx One Credit Модульные курсы - Темы TBD

Требования

Кандидаты на соискание ученой степени кандидата наук. Программа должна иметь степень магистра в области математики, статистики, биоинформатики, информатики или смежных областей (таких как биология, химия или фундаментальные биомедицинские науки).
Кандидаты из последних областей должны иметь сильные знания как минимум в двух из трех дисциплин математики, статистики и информатики.
Студенты должны подать онлайн-заявку в аспирантуру SDSU и направить два рекомендательных письма, резюме и краткое изложение научных интересов непосредственно на факультет математики и статистики.
Средний балл бакалавриата 3,0 или лучше, для полного зачисления требуется 4-балльная шкала.

Требования к английскому языку

Хотите улучшить уровень английского для поступления?

Подготовьтесь к требованиям программы с помощью курсов English Online от Британского Совета.

• ✔️ Гибкий график занятий
• ✔️ Опытные преподаватели
• ✔️ Сертификат по окончании курса

📘 Рекомендуется для студентов с уровнем IELTS 6.0 или ниже.

Записаться на курс

Финансирование

Предоставляются стипендии и стипендии
Многие аспиранты и стипендии для научных исследований и обучения доступны, хотя соискатели должны учитывать, что поступление в программу PhD CSS не гарантирует, что ассистентство или стипендия быть награжденным.

Подробнее

Аккредитация

Университет штата Южная Дакота получил полную десятилетнюю повторную аккредитацию Высшей комиссией по обучению. Аккредитационная группа из представителей коллегиальных учреждений поблагодарила SDSU за:

* Выделенный преподавательский состав и персонал
* Качественные новые возможности
* Отличное лидерство студентов
* Совместное управление
* Партнерство с местными сообщество
* Надежная и комплексная программа оценки
* Успешный переход на NCAA Division I Athletics