Статистика

В DPhil in Statistics вы подробно изучите конкретный проект и напишите диссертацию, которая внесет значительный вклад в эту область. Вы приобретете широкий спектр исследовательских и передаваемых навыков, а также глубокие знания, понимание и опыт в выбранной вами области исследований.

Департамент статистики Оксфордского университета является мировым лидером в области исследований вероятностей, биоинформатики, математической генетики и статистической методологии, включая вычислительную статистику и машинное обучение. Представление Оксфордской математической науки было первым в Великобритании по всем критериям в рамках Research Excellence Framework (REF) 2014 года, и в 2016 году кафедра переехала в недавно отремонтированное здание в центре Оксфорда.

Значительная часть исследований, проводимых департаментом, является либо явно междисциплинарной, либо основана на областях применения, от биологии и физики до социальных наук. Департамент также является частью OxWaSP (Oxford Warwick Statistics Program), EPSRC и Центра MRC для подготовки докторантов в области статистики нового поколения.

Вам будет назначен назначенный руководитель или руководители, которые будут нести общую ответственность за руководство вашей работой от имени департамента. У вас будет возможность взаимодействовать с другими студентами и другими членами ваших исследовательских групп, а также по всему отделу. Как правило, будучи студентом-исследователем, вы должны ожидать встреч с вашим руководителем или членом наблюдательной команды с периодичностью не реже одного раза в две недели, усредненной в течение года. Регулярность этих встреч может варьироваться в зависимости от времени года и этапа, на котором вы находитесь в своей исследовательской программе.

Существуют официальные оценки прогресса исследовательского проекта примерно через 12–15 месяцев и около 30–36 месяцев. Эти оценки включают представление письменной работы и устного экзамена.

Окончательный тезис, как правило, передается на экзамен в течение четвертого года, после чего следует экзамен viva.

От вас ожидается, что вы приобретете навыки, которые можно перенести в рамках обучения, и в общей сложности будете проходить более 100 часов обучения за пределами вашей области специализации. Часть этого расширяющегося обучения получена через APTS, Академию подготовки докторов наук в области статистики; Это совместное предприятие с группой ведущих университетских статистических отделов, которая проводит четыре недели соответствующих курсов в год. Вы будете проводить исследовательскую презентацию или готовить исследовательский плакат каждый год в отделе.

Кандидаты, как правило, ожидают, что их прогнозируют или они получат степень бакалавра высшего или первого класса высшего уровня с отличием (или эквивалентными международными квалификациями), как минимум, по соответствующему предмету. Вам понадобится хороший опыт в математике или статистике.

Для соискателей степени из США минимальный требуемый средний балл составляет 3,6 из 4,0.

Тем не менее, поступление очень конкурентоспособное, и большинство успешных соискателей имеют первоклассную степень или эквивалент.

Если у вас есть квалификации за пределами Великобритании и вы хотите проверить, соответствуют ли ваши квалификации этим требованиям, вы можете связаться с Национальным информационным центром признания для Соединенного Королевства (UK NARIC).

Оценки за выпускной экзамен (GRE) или GMAT не запрашиваются.

• Официальные стенограммы (ы)
• CV / Возобновить
• Предложение об исследовании: до двух страниц
• Рекомендации / рекомендательные письма: три, как правило, академические

ТРЕБОВАНИЯ К АНГЛИЙСКОМУ ЯЗЫКУ

Более высокий уровень

• Глобальное образование
• Стипендии Hill Foundation

Более подробная информация о программе

Программа магистратуры по статистике в Университете Оксфорда представляет собой уникальную возможность для студентов, интересующихся углубленным изучением теоретических и прикладных аспектов статистики. В рамках данной программы студенты смогут ознакомиться с современными методами анализа данных, моделирования и интерпретации статистической информации, а также получить навыки, необходимые для проведения самостоятельных исследований и работы в академическом или промышленном секторах.

Курс ориентирован на студентов с сильной базой в математике и статистике, а также на тех, кто стремится развивать свои аналитические способности и критическое мышление. Программа включает в себя как теоретические дисциплины, такие как вероятность, математическая статистика, теория информации, так и практические курсы, связанные с применением программного обеспечения и методов анализа больших данных. В дополнение к основным модулям, студенты имеют возможность участвовать в исследовательских проектах, сотрудничать с ведущими специалистами в области статистики и применять полученные знания в реальных задачах из науки, инженерии, экономики и других областей.

Обучение проводится в традиционной академической среде с использованием современных учебных ресурсов, лабораторных занятий и семинаров. Студенты также имеют доступ к обширной библиотечной базе данных и онлайн-курсам, что способствует их профессиональному развитию и самостоятельному обучению. Кроме того, программа поощряет участие в конференциях, воркшопах и стажировках, что позволяет студентам расширить свои профессиональные связи и подготовиться к будущей карьере.

Выпускники программы получают степень Master of Science (MSc) in Statistics и приобретают конкурентные преимущества на рынке труда, поскольку их подготовка включает не только глубокие теоретические знания, но и практические навыки, востребованные в аналитике, исследованиях, финансовом секторе, здравоохранении и государственных структурах. Университет Оксфорда известен своей программой высокого уровня и престижем, что открывает для выпускников широкие перспективы профессионального развития и дальнейшего обучения, включая докторантуру.

Если вам интересна карьера в области статистики, анализа данных или научных исследований, программа в Оксфорде станет для вас отличной стартовой платформой. Детальную информацию о требованиях, условиях поступления и сроках подачи заявлений можно найти на официальном сайте университета. Мы рекомендуем ознакомиться с программными модулями и структурой курса, чтобы лучше понять, как эта программа поможет вам реализовать ваши профессиональные планы и добиться успеха в выбранной области.