Аналитика данных и статистика

MS в области анализа данных и статистики - это академическая степень магистра, предназначенная для студентов, заинтересованных в изучении статистических методов, необходимых для принятия обоснованных решений на основе анализа данных.

<Таблица> Отслеживание статистики Год 1: осень
ESE 520: вероятностные и случайные процессы
Математика 439: линейные статистические модели
ESE 425: случайные процессы и фильтрация Калмана Год 1: Весна
ESE 524: теория обнаружения и оценки
Математика 494: математическая статистика
CSE 514: интеллектуальный анализ данных
ESE 415: оптимизация Год 2: осень
Математика 475: Статистические вычисления
Математика 5061: Теория статистики I
ESE 551: линейные динамические системы I Отслеживание теории оптимизации и принятия решений Год 1: осень
ESE 520: вероятностные и случайные процессы
ESE 403: исследование операций
Математика 439: Линейные статистические модели / ESE 551: Линейные динамические системы I Год 1: Весна
ESE 524: теория обнаружения и оценки
Математика 494: математическая статистика
CSE 514: интеллектуальный анализ данных
ESE 415: оптимизация Год 2: осень
CSE 541: усовершенствованные алгоритмы
ESE 427: финансовая математика [или другой класс приложений]
ESE 516: оптимизация в функциональном пространстве Вычислительная дорожка Год 1: осень
ESE 520: вероятностные и случайные процессы
Математика 475. Статистические вычисления.
CSE 511: введение в искусственный интеллект Год 1: Весна
ESE 524: теория обнаружения и оценки
Математика 494: математическая статистика
CSE 514: интеллектуальный анализ данных
CSE 517: машинное обучение Год 2: осень
ESE 516: оптимизация в функциональном пространстве
Математика 439: линейные статистические модели
ESE 403: исследование операций

Примеры программ, совместные с MSEE

<Таблица> Совместный трек MSEE и статистики Год 1: осень
ESE 520: вероятностные и случайные процессы
ESE 551: линейные динамические системы I
ESE 425: случайные процессы и фильтрация Калмана Год 1: Весна
ESE 524: теория обнаружения и оценки
Математика 494: математическая статистика
Математика 459: Байесовская статистика
ESE 415: оптимизация Год 2: осень
Математика 475: Статистические вычисления
Математика 5061: Теория статистики I
ESE 545: стохастический контроль
ESE 523: теория информации Год 2: Весна
CSE 514: интеллектуальный анализ данных
CSE 517: машинное обучение
ESE 553: нелинейные динамические системы
Математика 5062: теория статистики II Совместный трек MSEE и теории оптимизации и принятия решений Год 1: осень
ESE 520: вероятностные и случайные процессы
ESE 403: исследование операций
ESE 551: линейные динамические системы I Год 1: Весна
ESE 524: теория обнаружения и оценки
Математика 494: математическая статистика
CSE 514: интеллектуальный анализ данных
ESE 415: оптимизация Год 2: осень
CSE 541: усовершенствованные алгоритмы
ESE 427: финансовая математика [или другой класс приложений]
ESE 516: оптимизация в функциональном пространстве
ESE 588: количественная обработка изображений Год 2: Весна
CSE 517: машинное обучение
ESE 553: нелинейные динамические системы
ESE 544: оптимизация и оптимальное управление
Математика 459. Байесовская статистика

Требования

• Плата за подачу заявления (75 долларов США), кредитная карта или чек по почте
• Неофициальные копии транскриптов студентов и / или выпускников
• Три рекомендательных письма

• • Введите имена и адреса электронной почты поставщиков рекомендаций. Поставщикам рекомендаций автоматически отправляется электронное письмо с запросом рекомендации.
  • Рекомендации по бумаге и электронной почте не принимаются.
  • Рекомендации должны быть опубликованы до истечения крайнего срока для окончательного представления заявки.
• Заявление о целях и резюме / CV
  • Заявление о целях должно быть кратким документом, объясняющим ваши цели и амбиции. (Максимум 3 страницы)
  • Текущее резюме или биографические данные должны быть загружены в раздел, следующий сразу за Заявлением о целях.
• Результаты GRE

  • Результаты GRE требуются для всех кандидатов в аспирантуру и магистратуру, за исключением кандидатов в M. Eng. в программе степени биомедицинских инноваций.

  • Оценки GRE не требуются для абитуриентов, поступающих в магистратуру или программы бакалавриата / магистратуры.

  • При подаче баллов кандидаты должны сообщать свои официальные баллы через ETS на момент подачи заявки для оценки. Школьный кодекс WashU - 6929.

• Результаты TOEFL или IELTS
  • Требуется для всех международных заявителей.

  • Кандидаты должны сообщить свои официальные оценки через ETS во время подачи заявки для оценки. Школьный кодекс WashU - 6929.
    Примечание. От этого требования можно отказаться, если у заявителя есть минимум три года документального обучения в англоязычном учебном заведении в стране, где английский является основным языком повседневной жизни. На основании оценки вашего пакета документов мы сохраняем за собой право требовать проверки английского языка по прибытии, и вам может потребоваться пройти дополнительные уроки английского языка. Если вам рекомендуют посещать занятия по английскому языку, вы будете нести ответственность за стоимость курсов.

Стипендия

• Программа стипендий Канцлера для выпускников
• Потребность в финансовой помощи
• Стипендии на основе заслуг

Дополнительная информация о программе

Программа по аналитике данных и статистике в Университете Вашингтона в Сан-Луисе предназначена для студентов, стремящихся получить глубокие знания и практические навыки в области анализа данных, статистики и их применения в различных отраслях. Программа ориентирована на развитие аналитического мышления, умения использовать современные инструменты и методы обработки данных, а также на подготовку специалистов, способных принимать обоснованные решения на основе анализа больших объемов информации. В рамках курса обучения студенты изучают теорию и практику сбора, обработки, визуализации и интерпретации данных, а также технические аспекты работы с программным обеспечением, таким как R, Python, SQL, Tableau и другими аналитическими инструментами. Программа включает теоретические занятия, практические проекты, лабораторные работы и стажировки, что позволяет студентам приобрести ценные навыки для успешной карьеры в аналитике данных, финансах, маркетинге, здравоохранении и других областях, где важна работа с информацией. Выпускники программы получают степень магистра и имеют возможность продолжить обучение или начать профессиональную деятельность в ведущих компаниях и исследовательских организациях. Программа также аккредитована и регулярно обновляется в соответствии с современными требованиями рынка труда, что обеспечивает её актуальность и конкурентоспособность. Поступая на эту программу, студенты получают доступ к богатой академической среде, налаживают контакты с профессионалами и учеными, а также участвуют в различных конференциях, семинарах и научных мероприятиях. Это отличная возможность для тех, кто хочет стать экспертом в области анализа данных и_STATISTICS_, получать образование мирового уровня и достигать своих профессиональных целей.