Фотогалерея
Описание программы:
Магистерская программа по статистике в Лондонской школе экономики и политических наук (LSE) представляет собой комплексное образовательное направление, ориентированное на подготовку специалистов в области обработки, анализа и интерпретации данных. В рамках данной программы студенты приобретают глубокие теоретические знания и практические навыки, необходимые для работы в различных сферах, включая экономику, финансы, государственное управление, маркетинг и научные исследования. Обучение построено на сочетании курса теоретической статистики, прикладных методов анализа данных и использования современных программных средств. Особое внимание уделяется развитию навыков моделирования, оценки рисков, проведения статистического тестирования и интерпретации результатов. Программа также включает модули по эконометрике, аналитике больших данных и анализу временных рядов, что позволяет студентам получить всестороннее понимание современных тенденций и технологий в статистической области. Кроме того, студенты работают над реальными проектами и кейсами, что способствует применению теоретических знаний на практике. Программа рассчитана на студентов с различным уровнем подготовки, желающих углубить свои знания и повысить конкурентоспособность на рынке труда. Выпускники программы находят работу в аналитических агентствах, финансовых институтах, государственных органах, исследовательских центрах и крупных теориях. Обучение в LSE обеспечивает высокое качество образования, доступ к лучшим практикам и экспертам в области статистики, а также возможности для международного академического и профессионального взаимодействия.
У каждого студента магистратуры есть свой репетитор, который может дать рекомендации и дать совет по академическим или личным вопросам. Обязательные курсы закрепляют понимание студентами фундаментальных представлений о вероятности и статистике и вводят сложные темы. Студенты могут выбрать варианты, чтобы сосредоточиться на статистике с приложениями в области социальных наук или в области финансов и эконометрики.
Обязательные курсы
(* половина единицы)
* Статистический вывод: принципы, Методы и вычисления
Параметры
Выберите значение трех полных единиц из:
* Многомерные методы *
* Стохастические процессы *
* Обобщенное линейное моделирование и анализ выживания *
* Дизайн исследования для экспериментальных и наблюдательных исследований *
* Многоуровневое и продольное моделирование *
* Нелинейная динамика и анализ рядов реального времени *
* Развитие статистических методов *
* Временные ряды *
* Эконометрический анализ
* Специальные темы количественного анализа *
* Математическое программирование: теория и алгоритмы *
* Популяционный анализ: методы и модели *
* Продвинутая теория вероятностей *
* Другие курсы вне Департамента (по стоимости одной единицы, с разрешения)
Магистр в области статистики (исследования)
Студенты имеют возможность зарегистрироваться в филиале программы «Магистр в области статистики (исследования)» в течение первых нескольких недель срока обучения в Michaelmas. Эта ветка похожа на девятимесячную программу MSc Statistics, но включает в себя обязательную диссертацию, которая заменяет стоимость факультативных курсов на одну единицу
Требования к программе
Программа бакалавриата по статистике в Лондонской школе экономики и политических наук (LSE) предназначена для студентов, которые заинтересованы в изучении методов сбора, анализа и интерпретации данных для решения различных практических задач. Для успешного завершения программы необходимо выполнить определённые требования, включающие обязательные курсы, элективные предметы, а также практические и исследовательские модули.
Студенты должны пройти базовые курсы по математике и статистике, включая введение в вероятностные модели, статистические методы и основы теории вероятностей. Также важной составляющей являются курсы по компьютерным навыкам, в том числе обучение использованию специализированных программных средств для анализа данных и программирования на языках R и Python. Эти навыки являются необходимыми для проведения качественного анализа данных и моделирования.
В рамках программы студентам предлагается разнообразие элективных курсов, охватывающих прикладные области статистики, такие как экономика, политика, медицина, социальные науки и бизнес. Нередко студенты могут выбрать углубленное изучение специализированных методов, таких как машинное обучение, временные ряды, байесовские модели и высокопроизводительный анализ больших данных.
Для успешного завершения программы студенты должны пройти практический модуль, где приобретают опыт работы с реальными данными, решая практические задачи работодателей или исследовательских проектов. Важной частью является выполнение курсовой работы или исследовательского проекта, который демонстрирует способность применять полученные знания на практике.
Обязательным условием для получения степени является сдача всех обязательных экзаменов и успешная защита курсовых работ. Также студенты должны соответствовать требованиям по посещаемости и активному участию в семинарах и лекционных занятиях.
Обучение по программе по статистике в LSE предполагает интенсивную работу и требует высокого уровня самоорганизации и навыков аналитического мышления. В целом, программа ориентирована на подготовку квалифицированных специалистов, готовых к работе в аналитических отделах компаний, государственных учреждениях, исследовательских центрах или к продолжению академической карьеры в области статистики и данных.
Финансирование обучения в Лондонской школе экономики и политических наук предоставляет студентам разнообразные возможности для получения финансовой поддержки, что способствует облегчению процесса обучения и снижению финансовых барьеров. Важно отметить, что программа предоставляет информацию о доступных стипендиях, грантах, студенческих кредитах и других видах поддержки, которые могут помочь студентам покрыть расходы на обучение, проживание и другие связанные с учебой расходы. Студенты, планирующие обучение на программе по статистике, могут подать заявку на отдельные стипендии, которые предоставляются как внутри Лондонской школы экономики, так и внешними организациями, сотрудничающими с университетом. Некоторые из этих стипендий предназначены для талантливых студентов, проявляющих выдающиеся академические достижения, а другие — для студентов из определенных стран или с определенным финансовым положением. Кроме того, университет предлагает доступ к различным студенческим кредитам, которые позволяют финансировать учебу с возможностью последующего погашения после завершения образования. Важным аспектом является также информация о возможностях работы на кампусе и стажировках, которые могут помочь студентам дополнительно зарабатывать во время обучения, а также приобрести ценные профессиональные навыки. Вся актуальная информация о финансировании обучения регулярно обновляется и предоставляется на официальном сайте Лондонской школы экономики, поэтому рекомендуется внимательно следить за новостями и условиями подачи заявлений. Иностранные студенты должны учитывать особенности получения визы и требования к финансовым доказательствам, что также отражено в рекомендациях по финансированию. В целом, Лондонская школа экономики стремится обеспечить доступность качественного образования для студентов с разными финансовыми возможностями и поддерживать их на всех этапах обучения, предоставляя разностороннюю поддержку и консультации по вопросам финансирования.
Дополнительная информация о программе
Программа по статистике в Лондонской школе экономики и политических наук (Лондонской школе экономики) предлагает студентам уникальную возможность погрузиться в глубины статистического анализа и методов, необходимых для исследования современных экономических и социальных явлений. Этот программный курс предназначен для тех, кто стремится развить свои навыки аналитики, овладеть современными статистическими инструментами и применить их в реальных моделях и практических задачах.
Программа включает в себя широкий спектр дисциплин, охватывающих теорию вероятностей, математическую статистику, регрессионный анализ, байесовские методы, а также современные методы обработки больших данных и машинного обучения. Студенты получат прочные теоретические знания и возможности для практического применения полученных навыков через работу с реальными данными и участие в исследовательских проектах под руководством опытных преподавателей и практиков.
Обучение в рамках этой программы ориентировано на развитие аналитического мышления, критического анализа и умения интерпретировать сложные данные. Студенты также изучат программные средства и языки программирования, такие как R, Python и Stata, что позволит им успешно использовать статистические методы в будущем профессиональном качестве. В качестве части учебной программы предусмотрены лекции, семинары, практические занятия и индивидуальные проекты, направленные на закрепление теоретических знаний и развитие практических навыков.
Выпускники программы получат степень, которая высоко ценится в академическом мире, бизнесе, государственных структурах и международных организациях. Обучение в Лондонской школе экономики дает студентам не только прочную базу знаний, но и ценные контакты с ведущими специалистами и организациями, что существенно расширяет их профессиональные горизонты. Помимо этого, студенты могут участвовать в различного рода конкурсах, конференциях и культурных мероприятиях, что способствует их всестороннему развитию.
Эта программа подходит как для студентов, начинающих свою карьеру в области статистики, так и для тех, кто желает повысить квалификацию или сменить направление деятельности. Высокий уровень преподавания, актуальность учебных методов и возможность участия в исследовательских проектах делают эту программу одним из лучших выборов для тех, кто стремится стать экспертом в области статистики. Если вас интересует аналитическая карьера или исследовательская деятельность, связанная с обработкой данных, то программа в Лондонской школе экономики станет отличным стартом и важным этапом вашего профессионального развития.
Наука о данных со специализацией в области статистики
Data Science with specialisation in Statistics
Научно Обоснованная Медицинская Статистика Здравоохранения
Evidence Based Health Care Medical Statistics
Королевский Мельбурнский Технологический Институт
Royal Melbourne Institute of Technology
Мельбурн, АвстралияКоролевский Мельбурнский Технологический Институт
Royal Melbourne Institute of Technology
Мельбурн, АвстралияГосударственный университет Нью-Йорка в Буффало
University at Buffalo, The State University of New York
Буффало, Соединённые Штаты