Фотогалерея
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.
ESE 520: вероятностные и случайные процессы
Математика 439: линейные статистические модели
ESE 425: случайные процессы и фильтрация Калмана
ESE 524: теория обнаружения и оценки
Математика 494: математическая статистика
CSE 514: интеллектуальный анализ данных
ESE 415: оптимизация
Математика 475: Статистические вычисления
Математика 5061: Теория статистики I
ESE 551: линейные динамические системы I
ESE 520: вероятностные и случайные процессы
ESE 403: исследование операций
Математика 439: Линейные статистические модели / ESE 551: Линейные динамические системы I
ESE 524: теория обнаружения и оценки
Математика 494: математическая статистика
CSE 514: интеллектуальный анализ данных
ESE 415: оптимизация
CSE 541: усовершенствованные алгоритмы
ESE 427: финансовая математика [или другой класс приложений]
ESE 516: оптимизация в функциональном пространстве
ESE 520: вероятностные и случайные процессы
Математика 475. Статистические вычисления.
CSE 511: введение в искусственный интеллект
ESE 524: теория обнаружения и оценки
Математика 494: математическая статистика
CSE 514: интеллектуальный анализ данных
CSE 517: машинное обучение
ESE 516: оптимизация в функциональном пространстве
Математика 439: линейные статистические модели
ESE 403: исследование операций
Р>
Примеры программ, совместные с MSEE
<Таблица>ESE 520: вероятностные и случайные процессы
ESE 551: линейные динамические системы I
ESE 425: случайные процессы и фильтрация Калмана
ESE 524: теория обнаружения и оценки
Математика 494: математическая статистика
Математика 459: Байесовская статистика
ESE 415: оптимизация
Математика 475: Статистические вычисления
Математика 5061: Теория статистики I
ESE 545: стохастический контроль
ESE 523: теория информации
CSE 514: интеллектуальный анализ данных
CSE 517: машинное обучение
ESE 553: нелинейные динамические системы
Математика 5062: теория статистики II
ESE 520: вероятностные и случайные процессы
ESE 403: исследование операций
ESE 551: линейные динамические системы I
ESE 524: теория обнаружения и оценки
Математика 494: математическая статистика
CSE 514: интеллектуальный анализ данных
ESE 415: оптимизация
CSE 541: усовершенствованные алгоритмы
ESE 427: финансовая математика [или другой класс приложений]
ESE 516: оптимизация в функциональном пространстве
ESE 588: количественная обработка изображений
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.
Master of Science in Data Science и ученое звание «Магистр науки в области науки о данных»
Master of Science in Data Science
Business Administration Executives Бизнес-администрирование для руководителей
Bachelor of Arts in Business Administration Executives
Дипломированный специалист по клиническому психологическому консультированию
Master of Science in Clinical Mental Health Counseling
Массачусетский Технологический Институт
Massachusetts Institute of Technology
Кембридж, Соединённые ШтатыУниверситет Миннесоты - кампус городов-побратимов
University of Minnesota - Twin Cities Campus
Миннеаполис, Соединённые ШтатыУниверситет Миннесоты - кампус городов-побратимов
University of Minnesota - Twin Cities Campus
Миннеаполис, Соединённые Штаты