数学硕士项目

项目介绍

• 麻省理工学院运筹学理学硕士项目强调将高级分析方法用于更好的决策，重点覆盖优化、统计、机器学习和概率等工具，帮助学生把理论知识应用到真实世界的运筹问题中。
• 项目通过严格课程、动手研究和独立论文训练学生的实践研究能力与问题解决能力，并使学生在完成学业后能够将所学知识用于商业、教育和研究等多个领域。

项目介绍

帝国理工学院纯数学理学硕士项目为期一年，向学生提供纯数学领域不同方面的培训，旨在培养学生一系列问题解决、项目工作和演示的数学能力。学生将有机会学习先进的核心纯数学主题与一系列专业的选修课，并在自己选择的领域开展一个独立的研究项目。帝国理工学院纯数学理学硕士项目的毕业生广泛就职于教育、研究、精算分析、风险分析、投资银行和管理咨询等行业。

申请要求

具有2:1学位，需要数学或应用数学背景

项目介绍

项目培养学生在数理统计与概率、计算与应用统计、数据分析和统计研究方法方面的高级知识，使其能够把统计方法应用于数据科学、研究分析及其他定量问题。

申请要求

线代,统计,概率论和会编程

项目介绍

牛津大学数学与计算机科学基础理学硕士项目由牛津大学数学研究所和牛津大学计算机科学系联合开设,侧重纯数学与理论计算机科学之间的衔接。数学方面集中在与计算机科学有关的领域，即代数、一般拓扑、数论、组合数学和逻辑学。计算方面包括计算的复杂性、并发性和量子计算。牛津大学数学与计算机科学基础理学项目适用于那些希望从事纯数学（特别是代数、数论、一般拓扑及其计算方面）、数学逻辑或理论计算机科学研究的人，也适用于希望进入数学与逻辑设计领域的学生。

申请要求

• 具有一等荣誉本科学位，需要包含大量数学内容的学科背景
• 针对具有美国学士学位的申请者，通常总体GPA至少需要达到3.7/4.0才能满足本科水平要求

项目介绍

牛津大学在数学科学领域享有世界级的声誉。牛津大学数学科学理学硕士项目为学生提供数学科学领域广泛、灵活的专业训练，注重数学的基本问题和跨学科应用。牛津大学数学科学理学硕士项目以数学、统计学和计算机科学为基础，研究内容广泛，从数论、几何和代数到遗传学和密码学，从概率论和数学地理学到数据挖掘和机器学习。学生可根据个人兴趣和需要选择相应的方向。

申请要求

• 具有一等荣誉本科学位，需要数学、统计学、数据科学和机器学习或相关学科背景
• 针对具有美国学位的申请者，通常总体GPA至少需要达到3.7/4.0才能满足本科水平要求
• 在拟专攻领域的研究或工作经验可能是一项优势
• 需要明确拟研究领域和研究项目标题
• 需要确认拟研究领域的导师
• 可以提交背景说明

项目介绍

牛津大学数学与理论物理学理学硕士项目侧重于现代数学和理论物理的主要领域：基本粒子理论，包括弦理论、凝聚态理论（包括量子和软物质）、理论天体物理学、等离子体物理学和连续介质物理学以及理论物理的数学基础。牛津大学数学与理论物理学理学硕士项目适合那些对理论物理学有浓厚兴趣的物理学生，或者是热衷于将高等数学应用于物理系统的数学学生。

申请要求

• 具有一等荣誉本科学位，需要数学、物理学或相关学科背景
• 针对具有美国学士学位的申请者，通常总体GPA至少需要达到3.7/4.0才能满足本科水平要求
• 需要ATAS证书

项目介绍

哈佛大学生物统计硕士通过统计学、生物信息学和数据科学训练，培养学生分析生物医学、公共卫生和健康科学数据的能力。项目强调回归分析、统计推断、生存分析、纵向数据分析、统计计算和研究设计，并提升学生与科研人员合作、解释结果和开展学术表达的能力。

申请要求

• 先修课：多元积分和一学期的线性代数以及编程语言的知识
• 建议完成以下课程：概率、统计学、高级微积分或实分析以及数值分析统计计算包的实用知识,例如 SAS、Splus、R、Stata 或 SPSS
• 如果对生物信息学感兴趣,已完成生物学、计算生物学和遗传学课程
• 如果对生物信息学感兴趣,了解 Python 或 Perl 等脚本语言并熟悉关系数据库

项目介绍

• 哈佛大学健康数据科学硕士项目旨在为学生提供严谨的定量训练和必要的计算技能，使其能够管理和分析健康科学数据，并回应公共卫生、医学和基础生物学中的重要问题。
• 项目强调统计、计算与健康科学三大支柱的融合，帮助学生掌握应用回归、统计推断、统计计算、机器学习、统计咨询与协作以及流行病学等方法，并提升数据收集、整理、转换、探索、可视化、展示与结果解释能力。项目同时面向健康数据科学领域的职业发展，也为继续攻读生物统计学或其他以数据科学为重点的定量/计算方向博士学习奠定基础。

申请要求

数学科学或相关领域（统计学、经济学等）或计算机科学的本科学位,对健康科学有浓厚的兴趣,R or Python,多元微积分,线代,matrix methods, 明确写了接受online courses（Coursera, edX, DataCamp, Udemy,）

项目介绍

剑桥大学纯数学高级研究硕士项目是一门为期九个月的数学硕士课程，是数学研究的良好准备，对于那些想在工业、教学或研究机构任职前接受进一步培训的人来说，是数学及其应用的一门有价值的课程。剑桥大学数理统计高级研究硕士项目涵盖范围广泛的纯数学、概率论、统计学、应用数学和理论物理。这些课程的目的是涵盖那些一级课程通常不涉及的科目的高级部分，但这些部分是独立学习和研究必不可少的预备课程。

申请要求

申请者应该具有英国一等荣誉学位或同等学历，需要数学、物理学、统计学或其他具有大量高级数学内容的学科背景

项目介绍

剑桥大学应用数学高级研究硕士项目是一门为期九个月的数学硕士课程，是数学研究的良好准备，对于那些想在工业、教学或研究机构任职前接受进一步培训的人来说，是数学及其应用的一门有价值的课程。剑桥大学数理统计高级研究硕士项目涵盖范围广泛的纯数学、概率论、统计学、应用数学和理论物理。这些课程的目的是涵盖那些一级课程通常不涉及的科目的高级部分，但这些部分是独立学习和研究必不可少的预备课程。该课程旨在：将数学科学中的高级材料学习到第一学位通常不涵盖的水平；进一步提高了独立学习数学和解决问题的能力；进行（在大多数情况下）通常从涵盖广泛主题的列表中选择的扩展论文。

申请要求

申请者应该具有英国一等荣誉学位或同等学历，需要数学、物理学、统计学或其他具有大量高级数学内容的学科背景

项目介绍

• 芝加哥大学公共健康学硕士项目旨在培养具备公共卫生专业知识与实践技能的学生，使其能够运用相关工具和方法开展健康研究，理解并改善人群健康。
• 项目同时强调将课堂学习与真实世界公共卫生问题相结合，帮助学生发展健康政策、倡议、科研与公共服务等方面的能力，并通过实践课程、实习式实践和 综合实践项目积累面向未来职业的经验。

项目介绍

• 芝加哥大学计算与应用数学硕士项目强调在较短时间内培养学生将数学、建模、优化、数值方法、机器学习与应用分析用于实际问题的能力，帮助学生建立面向现代科学与产业应用的研究生层次基础。项目通过课程学习与导师指导，覆盖分析、数值方法、优化、科学计算、偏微分方程、随机建模和数据驱动推断等内容，并允许学生根据兴趣选择不同方向的课程轨迹。
• 项目还鼓励学生开展应用数学研究或论文训练，面向计算、数据、建模和跨学科应用场景提升分析与计算能力；同时，课程设置与研究方向也支持学生为继续攻读相关博士项目或进入需要深厚数理能力的职业路径做好准备。

项目介绍

• 芝加哥大学精准医疗硕士项目旨在将精确医疗与更广泛的人群健康视角结合起来，帮助学生运用新兴技术和研究方法，改善疾病预防、健康促进，并关注健康差异。项目强调把生物、临床、计算与社会维度的健康知识整合起来，通过数据、计算科学、遗传学、政策、伦理和社会因素等工具，理解并推动更好的精准健康干预和治疗方案。
• 项目还侧重于培养学生跨学科能力，使其能够处理临床与非临床数据，使用机器学习和人工智能分析多维生物医学数据，开展结合多种数据来源的临床研究与临床试验，并将精准健康发现转化为人群健康影响。学生同时可在数据科学、临床研究或医学创业方向发展专长。

申请要求

至少一门数学或统计学课程

项目介绍

芝加哥大学统计学硕士项目强调统计学与概率论的研究、教学与应用并重，聚焦于高级统计与概率理论、统计实践及其在自然科学和社会科学中的应用。项目还体现出较宽的学科视野，涵盖数学统计、概率、计算、优化、线性代数与因果推断等方向，并连接从遗传学到经济学、化学等多种应用场景。

申请要求

强数学背景、有统计数据分析和编程方面的经验。雅可比和多元积分、线性/矩阵代数以及一年的基本概率和统计进行微积分

项目介绍

• 宾夕法尼亚大学统计、测量、评估和研究技术硕士项目旨在培养学生具备高级统计与研究能力，能够通过严谨的数据分析和有效的研究策略支持知情决策，并以数据为基础推动当代政策形成。项目强调学生掌握统计软件数据处理、复杂数据集管理，以及面向教育、社会服务等领域的政策、项目和干预评估能力。
• 项目还侧重培养测量与评估、调查方法、抽样设计、隐私考量、数据收集、实验设计、回归分析、方差分析以及测量理论和测验构建等方面的系统能力，帮助学生为教育和社会政策相关问题提供统计、测量和研究方法支持。

项目介绍

宾夕法尼亚大学生物统计学硕士项目旨在培养学生掌握统计方法的基础理论及其在生物医学科学问题中的应用，并完成为期两年的全日制学习和硕士论文研究。项目课程覆盖概率、数理统计以及离散数据分析、线性模型、多变量方法、生存分析、统计计算和应用数据分析等内容，同时要求学生参加 Biostatistics in Practice 研讨并对数据集进行综合分析、撰写结果报告。

申请要求

• 先修课要求至少一年的微积分（包括多变量微积分）,一学期的线性代数,具有编程语言的工作知识。
• 建议具有数据分析和统计软件包的经验,强烈建议具有高级的数学课程。

项目介绍

• 宾夕法尼亚大学应用数学与计算科学文学硕士项目面向希望进入应用数学相关职业，或希望夯实应用数学基础、进一步申请应用数学与计算科学、应用数学、数学、统计学、金融数学等博士项目的学生。项目通过课程学习帮助学生建立扎实的应用数学背景，并围绕分析、数值分析/线性代数、概率与随机过程等核心领域展开训练。
• 项目还设置书面预备考试作为入学后的基础能力检验与课程分流依据；学生可根据个人兴趣与目标选修课程，部分学生还可通过硕士论文与研究机会进一步发展学术研究能力。

申请要求

虽然不需要数学或应用数学的本科学位，但该项目的申请人应该已经学习了足够多的高级本科数学课程，以便评估他们对数学的兴趣和能力。 除了微积分，强烈建议学习两个学期的数学分析、一个学期的线性代数、一个学期的概率和一个学期的复数分析。一般来说，你学的数学越高级越好。 虽然我们愿意考虑应用领域学生的申请，但数学准备不够完整，但我们需要有确凿的证据证明你在高等数学方面的工作能力。 本科数学课程的成绩应该主要是 As 或 A-s（或同等水平）。

项目介绍

• 康奈尔大学运筹学与信息工程工学硕士（Tech）项目侧重于培养学生运用数学建模和大规模计算，把海量数据转化为有效商业决策的能力，同时补充必要的商业背景，使学生能够将决策放到具体业务情境中理解。
• 项目还强调最优决策与机器学习能力的训练，并通过技术课程与Studio课程的结合，帮助学生在跨学科团队中为大型科技公司创新或创业实践做准备，发展商业判断、沟通能力和扎实的技术能力。

项目介绍

• 康奈尔大学数据科学与应用统计硕士项目强调将统计理论、数据科学与计算方法结合起来，帮助学生在数据驱动的环境中培养分析能力与问题解决能力，面向现实世界应用发现有价值的科学洞见。
• 项目还侧重于跨学科视角与实际影响，支持学生理解现代数据分析在不同研究领域和行业场景中的应用，并为后续从事分析、研究或相关技术工作打下基础。

申请要求

• 最低数学背景：
• 两个学期的微积分。
• 一种基本的非微积分统计。
• 一门矩阵代数课程。

项目介绍

• 康奈尔大学运筹学与信息工程工学硕士项目强调通过优化、随机分析和数据科学推动决策改进，帮助学生建立数学建模与算法方法基础，并理解这些方法如何提升不同行业的效率、生产率与韧性。项目提供多个方向，覆盖优化方法、应用概率建模与统计分析、制造系统设计与运行、系统分析方法以及金融工程等核心领域。
• 项目同时重视理论与实践结合：除课程学习外，学生还需完成工程设计项目；部分方向还要求参与冬季学期或开学前活动。比如，信息技术方向侧重信息系统的开发、获取与整合；制造与工业工程方向侧重运用运筹学技能改进制造环境和供应链过程；战略运营方向则通过课堂内容、企业现场访问和团队项目，把业务与运营策略的学习落到实际问题解决上。

申请要求

• 1. 先修课：工程微积分（包括线代、矢量积）,工程概率论与统计,中级编程（C,C++,Java,Python）。FE方向额外需要：两学期以微积分为基础的概率论、统计、随机过程,金融,并强烈建议有微分方程、课程以及R/Python技能。Data Analytics额外需要：两学期以微积分为基础的概率论与统计理论。
• 2. GPA：3.0

项目介绍

• 康奈尔大学公共卫生硕士项目强调让学生理解公共卫生事件的驱动因素、组织理论、政策与实践，并据此开展预防、备灾、响应与恢复等工作。项目通过课程与实践项目培养学生评估灾害相关健康风险、绘制脆弱性地图、预判风险变化，并将分析结果用于指导应对行动。
• 项目同时注重帮助学生建立面向真实公共卫生场景的核心能力，包括批判性评估理论与实践、将应急指挥体系原则融入组织应急规划、制定公众沟通方案，以及开发促进社区韧性的气候适应措施。课程还强调沟通、团队协作和领导能力，并要求学生把这些能力用于支持公共机构、非营利组织和其他社区组织。

申请要求

本科至少3.0以上

语言门槛

摘自 该项目官网页面，仅供参考；语言要求每年可能调整，递交前请以大学官网为准。

项目介绍

• 加州大学伯克利分校统计与数据科学硕士项目侧重于概率、理论统计与统计计算等研究生层面的核心训练，并通过统计编程与计算、数据处理和优化等内容，帮助学生建立扎实的统计方法与计算能力。
• 项目还强调面向真实问题的数据分析实践：学生将参与开放式数据项目，覆盖问题定义、数据清理、探索性数据分析、统计与机器学习建模、计算方法以及结果解释；同时通过团队式结业项目完成真实世界问题的数据分析项目，并以书面报告和口头展示呈现成果。

申请要求

需要数学、统计等数理背景

项目介绍

加州大学伯克利分校流行病学与生物统计学公共卫生硕士项目提供以流行病学和生物统计学为核心的课程轨道，强调培养学生在疾病发生与分布研究方面的专业能力，并掌握用于识别和评估疾病风险因素的统计方法。项目还通过两年制、48学分的课程学习和研究型 综合实践项目，帮助学生在相关研究主题上继续深化学习与应用。

申请要求

• 本科3.0以上,申请人已完成生物、社会或数学科学的本科课程。
• 录取申请人的普通本科专业：健康、生物、自然、社会和认知科学。
• 被录取申请人的共同工作经验：公共卫生、研究助理或实验室技术人员的志愿者工作。

语言门槛

摘自 该项目官网页面，仅供参考；语言要求每年可能调整，递交前请以大学官网为准。

项目介绍

• 加州大学伯克利分校生物统计学文学硕士项目强调对健康、医学和生物科学相关数据的收集、探索与理解，重点培养学生掌握统计学与生物统计学理论、分析方法的计算机实现，以及将这些知识应用于生物和医学研究的能力。
• 项目还通过由生物统计学和统计学课程、公共卫生课程及生物课程组成的两年制培养体系，帮助学生建立更扎实的定量分析基础，并提升对课程知识的综合理解、表达和解释能力；同时支持学生根据个人兴趣，在更广泛的相关院系资源中拓展学习。

申请要求

微积分、线性代数和统计学课程. 录取申请者的普通本科专业：生物医学与生物科学、数学、统计学

语言门槛

摘自 该项目官网页面，仅供参考；语言要求每年可能调整，递交前请以大学官网为准。

项目介绍

• 加州大学伯克利分校运筹学与工业工程工学硕士项目是一个为期一年的全日制项目，结合以商业为导向的课程与应用型工业工程和运筹学课程，重点强调优化分析、风险建模、仿真和数据分析。项目通过领导力课程与专业选修课，培养学生更广泛的技能组合，帮助他们为职业生涯的下一步做好准备。
• 项目还面向专业实践，明确培养学生管理复杂项目以及统筹财务和运营事务的能力；同时通过与行业合作的实践型结业项目，让学生以跨学科团队形式把所学应用到真实项目中。

申请要求

GPA至少3.0/4.0

项目介绍

• 加州大学伯克利分校运筹学与工业工程理学硕士项目为全日制、一年制硕士项目，重点培养学生掌握最新理论、计算工具和方法，用于数据驱动的决策，覆盖人工智能、高科技、医疗、能源、金融、咨询、数据科学、管理、机器人、物流和人为因素等多个领域。
• 项目还通过优化、建模、仿真、决策分析和服务运作等高级课程，帮助学生扩展技术专长，并将所学应用到广泛的行业场景中。

申请要求

GPA至少3.0/4.0

项目介绍

• 耶鲁大学生物统计硕士项目强调从学习计划一开始就掌握生物统计技能，并通过为期两年的培养，提供临床试验、流行病学方法、实施科学、统计遗传学，以及面向健康科学的人工智能和机器学习前沿方法等方面的灵活训练。
• 项目同时注重学生在数学统计、研究设计、数据分析与编程方面的能力，要求学生能够选择并运用多种分析工具进行数据处理、解释、推断和预测，并能够向生物统计学与非生物统计学受众有效传达结果。

申请要求

适合量化背景强的的同学申请，要求有多变量微积分和线性代数课程，建议掌握介绍性统计和统计编程语言（例如，R、SAS、Python）。

项目介绍

• 耶鲁大学生物统计公共健康学硕士项目强调将生物统计分析方法与公共卫生实践相结合，帮助学生建立开展公共卫生研究、政策与实践所需的定量分析能力和编程能力。项目课程覆盖回归模型、纵向与多层数据分析、生存分析、统计实践以及 SAS 和 R 的高级统计编程，并要求完成 应用实践经历（APE）或论文选项，以支持学生把课堂所学应用到真实公共卫生情境中。
• 项目同时重视公共卫生核心能力的培养，包括运用流行病学方法、选择合适的数据收集方法、使用生物统计与计算机软件分析数据、解释分析结果，并理解医疗、公共卫生和监管系统的结构与功能。课程设置与核心及部门能力相对应，旨在为学生奠定公共卫生职业所需的基础。

申请要求

生物统计学申请人必须完成多元微积分（微积分 III 或同等学历）课程,成绩为 B 或以上,线性代数课程成绩为 B 或以上。

项目介绍

• 约翰霍普金斯大学应用数学与统计硕士项目强调数学基础及其建模与数值方法，并将这些能力应用于解决社会问题。项目同时培养学生以数学视角理解世界的能力，围绕概率与统计、优化/运筹学、离散数学和计算数学等方向展开学习，并通过计算、数值软件和科学计算训练，帮助学生形成面向应用数学问题的实际解决能力。
• 项目还重视学生的计算素养与专业工具使用能力，要求毕业生掌握计算机编程、MATLAB、MAPLE、LaTeX和PowerPoint等基础工具，能够通过作业和项目展示用计算机进行问题求解的能力。

申请要求

拥有学士学位，最好是工程学、数学或理科专业； 最好已完成以下本科课程：微积分（包括多变量微积分）、线性代数、微分方程、概率论与统计学、计算机编程（例如 C++）、以及至少四门证明写作课程（proof-writing courses）

项目介绍

伦敦大学国王学院数学理学硕士项目课程是一门内容广泛的课程，主要利用纯数学的课程模块并提供额外的课程选项来学习应用数学的科目，如理论物理、复杂系统和金融数学。本课程适用于希望攻读高级数学学习课程并打算在以后攻读数学学科博士学位的毕业生。

申请要求

具有2:1荣誉学士学位，需要以数学为主要学习领域的背景，学校也欢迎具有high 2:2荣誉学位的申请者，由于课程的重点是纯数学和理论物理，申请者通常需要在这些领域修满至少180学分（或同等条件）的先修课程

项目介绍

曼彻斯特大学纯粹数学理学硕士以课程与项目相辅的方式进行教学，适合希望在申请博士学位之前提高其背景知识的学生，也适合希望增强其抽象数学知识的学生。

申请要求

• 通常具有数学或数学相关学科的良好荣誉学位，或某一数学学科的同等学历
• 申请者如果是在读生，需要提供最后一年学习的课程列表及其学分权重

项目介绍

曼彻斯特大学纯粹数学与数理逻辑理学硕士旨在为学生提供纯数学与数理逻辑专业理论以及实践技能训练，使学生具备批判性数理思维，达到数学及逻辑学等领域的职业发展要求。适合希望在申请博士学位之前提高其背景知识的学生，也适合希望增强其抽象数学知识的学生。该课程的目的是提供与纯数学和数学逻辑相关的一系列主题的培训，鼓励对数学的复杂和批判性的方法，并培养有能力和愿望的学生在工业或研究领域作为专业数学家和逻辑学家。

申请要求

• 通常具有数学或数学相关学科的良好荣誉学位，或某一数学学科的同等学历
• 申请者如果是在读生，需要提供最后一年学习的课程列表及其学分权重

项目介绍

哥伦比亚大学统计学硕士项目面向准备从事统计领域专业岗位或继续攻读统计及其他定量领域博士学习的学生，强调灵活的在校学习安排，并通过多个方向的课程设置与精心设计的体验式学习机会，帮助学生进入更专门化的研究和实践路径。

申请要求

微积分、线性代数、概率论与统计、编程技能

项目介绍

• 哥伦比亚大学生物统计硕士项目侧重于专业化知识培养，并要求学生同时获得更广泛的公共卫生视角，以支持后续职业发展。
• 项目还通过跨学科教育、SAS、Stata、SPSS、R、SQL、Python等技能训练，以及定量和定性研究、科学写作、研究与实践结合的训练，帮助学生形成面向公共卫生与生物统计相关工作的综合能力。

项目介绍

• 哥伦比亚大学应用统计学硕士项目侧重于在应用研究场景中开展数据分析与统计研究方法训练，帮助学生建立面向实际问题的数据科学能力，并为后续进入相关专业岗位打下基础。
• 项目同时要求完成课程学习之外的综合性项目（integrative项目 / culminating项目），说明其培养路径不仅关注统计知识本身，也强调将所学方法用于整合性实践任务。

项目介绍

• 哥伦比亚大学测量与评价教育硕士项目提供为期两年的培养，重点训练学生掌握心理测量理论、项目评价、定量方法、研究方法以及心理学相关课程内容，并通过整合性项目将课程学习加以综合运用。
• 项目还面向高校、州和联邦机构、测试公司以及研究与评价中心等多类岗位，帮助学生形成与测量、评价和定量分析相关的专业知识与技能。

项目介绍

• 哥伦比亚大学精算科学硕士项目旨在培养学生掌握预测建模、机器学习、风险管理和金融市场等知识，使学生能够在快速发展的精算及相关工作环境中脱颖而出。项目通过具有前瞻性的课程设计，为学生提供工具、技能和知识，帮助其预见并超越行业需求，并为承担领导角色和应对不断扩展的职业机会做好准备。
• 项目课程受到精算学学术委员会指导，结合哥伦比亚大学统计系、工程学院和专业研究学院的学术资源，强调学术严谨性和行业相关性。项目还为学生准备 Society of Actuaries 和 Casualty Actuarial Society 的 Associate 级精算考试，使学生具备进入精算行业和相关风险管理、保险、金融分析领域所需的专业基础。

申请要求

在数学、统计学、精算学、物理学、经济学、计算机科学、会计或金融等定量领域具有很强的背景。

项目介绍

• 哥伦比亚大学生统之公共健康数据科学理学硕士项目面向有志于从事生物统计分析和公共卫生数据科学工作的学生，提供生物统计理论、方法与应用的核心训练，并特别强调现代统计学习方法、可复现且透明的代码实践以及数据管理能力。
• 项目还通过36学分课程、实践项目和结业项目experience，培养学生运用概率分布、统计推断、统计软件、数据处理与机器学习方法分析并解释公共卫生、生物医学或生物信息学数据的能力，同时形成在公共卫生与协作研究中的专业胜任力。

申请要求

申请者应该有一定的大学数学背景，包括至少一年的微积分。 强烈鼓励学习一个学期的线性/矩阵代数。 在 GRE 定量部分取得高分的学生将获得优先考虑。 与所有生物统计学课程一样，MS/PHDS 最重要的组成部分是定量推理的能力和真正享受处理数据的乐趣。

项目介绍

• 哥伦比亚大学生统之理论与方法理学硕士项目为希望在生物医学、临床或实验室研究环境中担任统计学岗位的人提供系统性的生物统计理论与技术训练，同时也为未来继续攻读生物统计博士层级学习打下必要的学术基础。项目强调更强的数学取向，使毕业生在统计方法方面获得比传统MPH更深入的基础。
• 项目还要求学生完成一学期的实践项目和结业项目，通过把课堂所学应用到真实情境中，帮助学生形成研究实践能力，并为未来职业机会做准备。

申请要求

MS/TM Track 适合那些打算以 MS 学位结束学业的学生，以及那些想在攻读生物统计学博士学位之前在该领域工作的学生。 与 MPH 相比，它在统计方法方面提供了更强大的数学基础，可以被视为最终专业学位，也可以被视为那些希望继续攻读博士学位（如生物统计学博士学位）的人的预备课程。

项目介绍

• 哥伦比亚大学生物统计公共卫生硕士项目旨在提升公共卫生从业者在统计分析方面的定量能力，特别面向那些在工作中经常使用统计方法的专业人员。项目强调学生能够运用统计程序支持公共卫生和医疗保健项目，并在实地与项目性研究中作为技术支持和协作者发挥作用。
• 项目完成后，学生应能运用公共卫生数据的描述性方法、常见统计推断方法，并根据研究设计选择合适的描述性与推断性方法来回答具体研究问题；同时能够解读公共卫生研究中的统计分析结果，并以书面或口头形式向公共卫生专业人士及普通受众清晰呈现分析结论。

申请要求

• 数学背景,包括至少一年的微积分。,
• 强烈建议学习一学期的线性/矩阵代数。

项目介绍

• 西北大学（美国）生物统计学硕士项目强调严谨、快速推进的统计分析与研究训练，帮助学生为从事统计分析师或科学家相关工作做好准备。项目聚焦生物统计学、流行病学与统计编程等核心训练，并通过论文式研究项目，让学生围绕真实数据开展协作研究。
• 项目还提供核心生物统计课程，以及R和SAS数据编程训练，并设置数据管理、统计遗传学和临床试验等选修内容；不同方向的课程设置也为学生在临床试验、遗传学和流行病学研究等主题上形成更有针对性的专业能力。

申请要求

先修课：微积分课程,建议Statistical Methods and Practice concentrations有线性代数矩阵代数课程,GPA至少3.0。

项目介绍

• 西北大学（美国）统计与数据科学理学硕士项目强调对统计与数据科学高级理论和方法的系统训练，并让学生接触前沿研究或获得统计与数据科学实际应用的协作经验。项目同时面向希望继续深造的学生，提供进入统计、数据科学或相关领域博士学习所需的严格训练。
• 项目还通过强调课程的严谨性与灵活性，帮助学生结合个人兴趣选择选修方向，在理论、方法、应用以及数据科学相关技能上形成较完整的能力基础。

申请要求

• 1. 先修课：多元微积分,线性代数
• 2. GPA：3.0/4.0

项目介绍

• 西北大学（美国）工程科学与应用数学理学硕士项目旨在培养具备广泛数学建模、分析方法与计算方法技能的研究生，使其能够用数学去理解现实世界问题，并通过分析与计算解决方案应对工程及相关学科中的复杂挑战。项目同时强调发展应用数学的核心能力、在某一数学领域形成专长，并在数学的应用领域建立深入能力。
• 项目还重视分析与计算并重的训练，课程重点覆盖数值方法、渐近方法、分析方法和建模；若选择论文方向，学生可通过论文项目获得研究训练。该项目帮助毕业生为应用数学博士学习做准备，或为私营部门研究工作做好准备。

申请要求

• 1. 本科学位：（prefer）数学、物理、工程
• 2. 先修课：线性代数、高级微积分、微分方程、实变函数、复变函数、数值方法

项目介绍

密歇根大学安娜堡分校应用统计学硕士项目强调统计建模与数据分析能力的培养，课程要求覆盖概率与理论统计基础，同时把重点放在统计建模和数据分析上。项目通过核心课程与选修课程组合，帮助学生掌握回归分析、统计机器学习、概率与分布理论、应用统计中的实践与沟通等内容，并可进一步在生物统计、计算机科学、经济学、工业与运筹工程、数学、信息学、社会学等相关领域拓展学习。

申请要求

良好的微积分和线性代数背景,并已上过一门概率课程、一门理论统计学课程和至少一门应用统计学课程

项目介绍

• 密歇根大学安娜堡分校生物统计学理学硕士项目强调生物统计设计与分析能力的培养，帮助学生将量化技能应用于广泛的健康相关问题，并为处理真实世界健康挑战做好准备。
• 项目同时注重跨学科教育与实践性学习，使学生在研究、数据分析及相关健康领域中建立可迁移的专业能力。

申请要求

• 先修课要求：3个学期的微积分,1门的矩阵或线代课,1门统计学或生物统计学入门课程。
• 计算机（推荐学习）：例如 R、Python、C++

项目介绍

• 密歇根大学安娜堡分校工业与运筹工程 MS/MSE 项目面向工程、科学、经济学、数学和统计等定量背景学生，旨在帮助学生结合个人兴趣与职业目标，在工业与运筹工程的多个方向中形成专业化能力。
• 项目培养学生运用数据分析、应用统计、优化、运筹学、金融工程、系统建模、质量控制、可靠性工程、人因系统与安全工程等方法，分析、预测并改进复杂系统中的决策与运行表现，提升其在商业运营、供应链、医疗健康、金融科技、制造、交通和服务系统等场景中的数据驱动工程能力。

申请要求

• 1. 工学学士
• 2. 先修课：线代、以微积分为基础的概率论和统计,计算机编程
• 3.GPA至少3.0

项目介绍

• 密歇根大学安娜堡分校工业与运筹工程理学硕士项目面向具有工程、科学、经济学、数学或统计学等定量背景的学生，允许其结合个人兴趣与职业目标选择一个或多个培养方向。学生可围绕商业运营工程、数据分析与应用统计、金融工程、医疗与人因安全、人机系统集成、运筹学与分析、职业安全与工效学以及质量控制与可靠性工程开展专业学习。
• 项目重点培养学生运用数学、统计、计算、建模与仿真方法分析复杂系统的能力，使其能够从原始数据中提取信息、建立推断和预测模型、优化决策，并将相关方法应用于供应链、金融、医疗、交通、制造、安全和服务运营等场景。

申请要求

• 申请者需持有科学、技术、工程和数学 (STEM) 或数学相关领域的四年制学士学位。
• 例如但不限于：任何工程学科、数学、计算机科学、统计学或应用经济学。

申请要求

• 本科专业不必是数学，但学生应该掌握的材料大致相当于密歇根大学的本科数学专业，包括：
• 三个学期的微积分、一两个学期的微分方程、
• 现代代数、线性代数、几何或拓扑学的一学期课程、
• 一个和几个变量的高级微积分;
• 此外，学生应完成至少三门额外的数学课程和至少两门相关领域的课程，如统计学、计算机科学或物理科学。在不太全面的课程中成绩优异的学生将被考虑录取，但如果被录取，应该有望在研究生院度过前一两个学期，完成数学本科准备。

项目介绍

• 密歇根大学安娜堡分校数学理学硕士项目强调对数学核心领域的广泛理解，涵盖代数、分析和拓扑等方向，并通过高阶课程学习巩固这一基础。
• 项目同时侧重培养严谨的分析与问题解决能力、清晰的数学表达能力、研究能力以及独立学习能力，帮助学生在课程学习之外形成继续深入数学研究和学习新领域的能力。

申请要求

• 先修课要求
• 三个学期的微积分
• 一到两个学期的微分方程
• 一学期的代数,线性代数,几何或拓扑课程
• 高等微积分
• 此外,学生应完成至少三门额外的数学课程和至少两门相关领域的课程,如统计学、计算机科学或物理科学 在不太全面的课程中成绩优异的学生将被考虑录取,但如果被录取,应该期望在研究生院的前一两个学期完成数学本科准备

项目介绍

• 密歇根大学安娜堡分校应用与跨学科数学硕士项目强调在文理学院框架下获得“purposeful, pragmatic liberal arts教育”，并通过多学科教育帮助学生建立扎实的基础知识与面向现实问题的综合能力。
• 项目同时面向更广泛的学术与职业发展需求，帮助学生在复杂、多元且不断变化的环境中形成可迁移的学术训练与实践经验。

申请要求

申请者GPA 达到3.0以上

项目介绍

• 加州大学洛杉矶分校生物统计学硕士项目为学生提供扎实的生物统计学基础训练，重点培养应用统计方法、统计推断和统计计算能力，使学生能够把统计与计算技能用于真实健康问题的分析与解决。项目同时强调面向公共卫生、制药和医疗等场景的实践应用，并通过课程学习与研究训练帮助学生为博士阶段学习以及职业发展做好准备。
• 项目还要求学生完成书面研究报告和综合考试，学生将在指导下开展独立研究或报告准备，从而进一步提升选择合适设计与分析技术、综合知识并将其用于公共卫生问题的能力。

申请要求

2 年的微积分,1学期的线性代数。 建议有一些编程、统计或生物统计学以及使用统计计算机包的经验。

项目介绍

• 加州大学洛杉矶分校生物统计学公共卫生硕士项目面向具备定量能力的学生，强调将生物统计与计算技能应用于公共卫生实际问题，帮助学生把方法训练转化为解决疾病暴发、环境与工业危害，以及社会、心理和医学干预评估等现实问题的能力。
• 项目同时包含生物统计方法、统计编程、数据管理以及公共卫生跨学科课程，并通过实习和结题项目训练学生选择合适的设计与分析方法、综合知识并将所学用于公共卫生问题。

申请要求

微积分与解析几何,多元微积分

项目介绍

• 加州大学洛杉矶分校应用统计与数据科学硕士项目采用应用统计与现代计算科学相结合的培养路径，强调将数据科学与人工智能的基础原理用于更广泛的实际领域。项目通过核心课程体系训练学生掌握概率模型、现代统计方法、回归分析、统计计算与编程、数据管理以及统计沟通等能力，并在机器学习、人工智能、数据可视化、SQL、预测建模等方向提供进一步学习机会。
• 项目还面向在职学习者，支持学生在完成课程的同时保持工作安排，帮助其把定量分析能力、编程能力和数据科学方法应用到现实问题中，为向更偏数量分析的数据科学相关职业发展做好准备。

项目介绍

布里斯托大学数学理学硕士项目课程灵活且充满挑战，由该领域的专家授课。旨在培养学生各种各样的数学技巧，为学生开展进一步的研究或工作打下坚实的基础。学生可以选择跨越数学学科的其他课程。有多种课程单元和主题的组合，学生可以学习其他学院的课程来丰富自己的兴趣。学生在研究过程中，将会由一位经验丰富的学者负责监督。布里斯托大学数学理学硕士课程加深学生对数学理论的理解，为其提供建模和分析问题的基本技能。毕业生因其出色的分析能力、沟通能力和组织能力而受到雇主的青睐。

申请要求

• 具有strong 2:1荣誉学位或同等学历，需要数学或与之密切相关的学科背景，如数学物理、数学和统计学、统计和数学、数学和应用数学、应用数学和数学。如果有足够的理论数学内容达到65%（或国际同等水平），可以考虑数学联合荣誉学位，如数学与经济学、金融、物理、统计学、计算机科学、哲学等
• 对于目前正在完成学位的申请者，学校理解其最终成绩可能高于他们在学习期间取得的临时成绩或课程/单元成绩
• 学校将考虑目前临时成绩略低于课程入学要求的申请者，可能会给这些申请者提供有条件录取，申请者需要在学位结束时达到标准入学要求，特定的课程要求可能仍然适用
• 学校将考虑成绩略低于课程入学要求的申请者，前提是他们具有相关的研究生学历。如果是这种情况，申请者应该在申请时附上其简历，详细说明他们的相关资格

项目介绍

• 卡内基梅隆大学逻辑、计算和方法论理学硕士项目面向希望强化形式哲学训练的学生，重点培养其在哲学科学、数学哲学与逻辑方面的理解与分析能力，并帮助学生掌握科学中使用的数学技术以及哲学论证的构建能力。
• 项目还鼓励学生围绕所选科学主题形成原创性的哲学研究思路；对于选择论文方向的学生，则进一步要求完成严谨的原创研究，为继续攻读更高阶段学位或进入学术之外的职业路径做准备。

申请要求

申请者必须持有地区认可机构的学士学位且GPA达到3.0及以上。

项目介绍

• 卡内基梅隆大学应用数据科学硕士项目以培养行业认可的能力为核心，重点加强数据分析、统计计算和职业技能，帮助学生建立扎实的统计计算与数据分析基础。
• 项目强调把所学运用于真实数据与客户导向的数据分析任务，培养学生完成完整、有效的数据分析、运用统计理论解释方法并清晰沟通复杂统计结果，同时也帮助学生识别与自身能力和兴趣相关的行业与岗位，提升毕业后的职业发展能力。

申请要求

微积分、数理统计、概率论、线性回归、矩阵代数

语言门槛

摘自 该项目官网页面，仅供参考；语言要求每年可能调整，递交前请以大学官网为准。

项目介绍

• 纽约大学生物统计硕士项目强调扎实的统计内容训练，学生可在临床试验、统计遗传学或机器学习等方向选择更聚焦的选修课程，并且部分课程要求具备生物统计背景。项目通过生物统计咨询、数据管理与统计计算、机器学习在公共卫生中的应用等课程，培养学生运用统计方法分析公共卫生与生物医学数据、解决实际研究问题的能力。
• 项目还鼓励学生把统计知识运用于遗传学等需要生物统计的相关领域，并通过实践性课程拓展在统计推断、因果推断、纵向数据分析、缺失数据处理等方面的专业能力。

项目介绍

• 纽约大学社会科学研究应用统计学硕士项目强调将高级定量研究技术用于社会、行为与健康科学中的重要问题，帮助学生掌握把统计分析应用到政策议题和真实社会问题中的能力。项目还通过数据分析项目、咨询研究研讨课和研究机会，培养学生开展研究、进行数据分析并据此形成判断和决策的能力。
• 项目同时注重按不同方向定制学习内容：数据科学与社会影响方向强调研究实践合作、数据收集与使用中的伦理意识，以及清晰传达研究发现及其影响；方法、测量与设计方向侧重调查研究方法、实验/准实验设计和现代测量；计算方法方向则加强方法理论与发展训练，为继续攻读相关博士学习做准备。

申请要求

数学、统计学、计算机科学等定量课程；需要提交ASSR Prerequiste Form；需要Writing Sample

项目介绍

• 纽约大学生物统计公共卫生硕士项目强调让学生掌握生物统计在公共卫生研究中的核心方法与分析能力，毕业时能够把研究假设和结局指标转化为合适的研究设计，并据此制定统计分析方案。
• 项目还侧重于统计软件的数据管理、整理、存储、共享与分析能力，以及清晰准确地书面呈现研究结果和运用数据可视化进行表达；同时要求学生理解并回应结构性种族主义和歧视对研究结果及其解释的影响。

项目介绍

• 纽约大学数学理学硕士项目强调扎实的数学研究生基础训练，并提供在感兴趣方向上的一定专业化培养。项目帮助学生建立分析、线性代数、复变函数、基础概率等方面的知识，同时也覆盖常微分方程、偏微分方程和数值方法等内容。
• 项目还引导学生接触更专门的数学主题，如概率、常微分与偏微分方程、代数、应用数学和金融数学，并逐步形成对数学研究问题的初步熟悉。

申请要求

申请者必须持有认可的学士学位或同等学历申请者必须修完三个学期的大学微积分课程,包括一学期的高级微积分或线性代数同等课程,没有高级微积分课程的学生可能需要参加MATH-GA 1002多变量分析课程没有一些必要的数学准备的学生可以通过在非学位基础上参加 Courant 课程来弥补

项目介绍

• 纽约大学数学科学硕士项目面向希望继续攻读博士学位或进入职场的学生，注重以学生为中心的培养方式，并提供更有针对性的课程安排与个性化支持，帮助学生为后续学术与职业发展做好准备。
• 项目强调学生可以在数学相关方向上形成更灵活的能力基础，并通过定制化课程满足不同发展需求。

申请要求

申请者必须持有数学本科学士学位如果申请者持有其他领域学士学位,需在开始研究生学习之前,完成一年的高等微积分课程

项目介绍

• 杜克大学生物统计学硕士项目强调以定量科学、分析能力、沟通能力和真实研究经验为核心，帮助学生在生物统计、数据科学及相关领域建立扎实能力。项目通过两学期的专业发展课程、课程体系、实务项目和论文/项目训练，培养学生运用统计与生物知识解决生物医学问题的能力，并为毕业后的进一步深造或进入职场做好准备。
• 项目还侧重于让学生在真实研究环境中进行实践，获得可迁移的专业材料准备、职业探索、沟通、协商和决策能力；同时通过课程项目和 master’s project，使学生掌握生物统计概念与方法，并提升在多样化专业环境中持续发展的能力。

申请要求

多元微积分, 强烈建议线性代数

项目介绍

• 杜克大学统计科学硕士项目是一个为期两年的严格研究生项目，学生将在统计理论、方法、计算及其现实应用方面深入学习。项目强调随机建模、贝叶斯方法、科学计算和跨学科研究，为希望进入学术界、工业界、政府、医疗健康等领域的学生打下基础。
• 项目还通过大规模数据分析、概率机器学习方法、年长的结业项目以及校园范围内的应用统计和数据科学实践，培养学生处理复杂数据、将数据转化为实际应用并形成解决方案的能力。

申请要求

两学期微积分基础的概论,两学期数理统计,矩阵代数,应用回归分析,编程

项目介绍

• 加州大学圣地亚哥分校生物统计硕士项目旨在培养下一代生物统计学家，使其具备分析复杂生物医学数据所需的数学理论、计算技能和推断方法。项目强调一体化、综合且高强度的课程训练，覆盖生物统计、统计学以及生物医学数据分析所需的数学基础，同时加强计算、可重复研究实践和数据管理能力。
• 项目还提供特定生物医学或公共卫生应用领域的实质性训练，并通过研究伦理、人类受试者保护和保密要求的教学，以及沟通、科学写作和跨学科团队协作方面的体验式学习与指导，帮助学生形成面向研究与实践的综合能力。

申请要求

至少学习一年的微积分(包括多元微积分); 线性代数课程; 修习统计学或计算机编程课程; 两门统计学,生物统计学和/或概率论的课程,包括一门高级课程。 还需要有统计软件包(如R、SAS、SPSS、Stata)的实用知识和/或编程经验

项目介绍

• 德克萨斯大学奥斯汀分校运筹学与工业工程（ORIE）研究生项目旨在培养具有跨学科分析能力的学生，使其能够运用应用数学、运筹学、决策理论、控制与系统工程、经济学、统计学、计算机科学和金融等领域的方法，研究并改进复杂系统中的决策问题。
• 项目强调以流程为基础、数据驱动的分析方法，训练学生评估和优化自然系统、工程系统及各类行业场景中的决策过程，并通过协作性研究培养学生解决能够对社会及复杂系统产生积极影响的问题的能力。

申请要求

1. （建议）理学学士：应用数学、计算机科学、经济学或其他分析型的工程学学科（如电气工程、机械工程）2. 建议GPA至少3.0/4.0

项目介绍

• 布朗大学生物统计学硕士项目旨在培养能够在现代数据科学环境中工作的统计人才，使学生掌握统计推断与建模的理论和方法，并获得数据科学工具的知识与实践经验。
• 项目还强调计算机编程、清晰沟通和协作能力的训练，同时通过课程学习与硕士论文或项目相结合，帮助学生用概率和统计方法分析生物医学数据、完成统计分析报告，并为公共卫生数据中的复杂问题提供定量分析能力。

申请要求

• 先修课：多变量微积分、线性代数和概率（微积分）
• 可以在完成这些课程之前申请,但需要在入学之前完成。

项目介绍

• 伊利诺伊大学香槟分校统计学硕士项目提供统计学的高级数学与应用训练，并通过咨询或协作研究环境中的统计实践，以及若干细分方向课程，培养学生具备扎实的统计分析与专业应用能力。
• 项目同时面向继续攻读统计学或相关领域博士、以及希望进入实践型统计职业的学生，强调为后续研究深造和职业发展打下更强的数学与统计基础。

申请要求

微积分,线性代数,统计与概率论

项目介绍

• 伊利诺伊大学香槟分校精算科学理学硕士项目旨在为具有定量背景的本科生提供面向精算职业的培养，帮助学生建立进入精算专业岗位所需的数量分析基础。项目通过严格课程、体验式学习以及更短的职业资格获取路径，强化学生的专业准备。
• 项目还覆盖数学、统计、经济学、金融和计算机科学等多个领域，并在课程中嵌入通往专业认证的学习安排，支持学生形成与精算专业实践相衔接的核心能力。

申请要求

GPA3.0及以上。

项目介绍

• 伊利诺伊大学香槟分校数学理学硕士项目提供较为广泛的课程选择，支持学生在数学基础理论与相关问题解决能力上持续深化；列出的学习结果包括能够解释抽象代数和实分析的核心定义与定理，运用抽象代数与实分析概念解决数学问题，并发展和撰写严谨的数学证明。
• 对于论文方向，项目还要求学生能够以书面形式有效表达较长篇幅的数学论证。整体而言，该项目既强调数学理论训练，也为继续攻读数学博士或进入相关行业岗位做准备。

申请要求

GPA3.0以上

项目介绍

• 伊利诺伊大学香槟分校应用数学理学硕士项目面向希望进入应用数学相关职业或继续攻读应用数学博士的学生，项目设置Optimization and Algorithms、Applications to the Sciences和Computational Science and Engineering三个方向，体现出较强的分流培养特征。项目强调学生在不同方向上掌握并运用数学方法解决问题，包括图论、组合数学、数值分析、算法、应用统计、线性规划、非线性规划，以及微分方程、动力系统、建模和计算技术等能力。
• 项目同时通过可定制的课程路径，引导学生在应用数学、科学应用和计算科学工程等主题中深化学习；其中论文方向还要求学生能够以书面形式有效阐述数学应用的延伸论证，体现出对学术表达与研究准备的训练。

申请要求

GPA3.0以上

项目介绍

华威大学数学理学硕士项目旨在培养未来的数学研究学者，不仅适合拥有数学、物理或统计本科背景的学生，也适合非以上学术背景但数学能力较强、想要接受数学领域正规教育的学生。华威大学数学理学硕士项目课程内容包括授课课程和独立研究项目，在最后一学年，学生需要深入研究一个选定主题并撰写论文。

申请要求

具有一等荣誉学位或同等学历，需要数学或数学含量较高的理科背景

项目介绍

格拉斯哥大学数学院在数学与应用数学研究方面具有很强的国际声誉，格拉斯哥大学数学/应用数学理学硕士项目为学生提供大量课程（代数、数学分析、数学生物学、流体等），并且数学领域中的专家学者将引导学生深入理解适用于许多情况的基本理论和分析技能。此外，学生还可以通过一系列学术研讨会补充自己的专业知识，及时跟进学术前沿动态。

申请要求

• 具有2:1荣誉学位或非英国同等学历，需要主修数学，包含至少5门大学水平的数学学分认定课程且成绩及格达到均分
• 学校可能也接受学位包含所有必修课程（只缺一门或更少重要课程）的申请者，可以将申请提交给项目负责人
• 申请者必须修满以下所有必修课程：微分方程、线性代数、向量多元微积分
• 申请者还应修读以下两门或两门以上的重要课程：复分析、群论（或群）、力学、数值分析、实分析、拓扑学

项目介绍

• 华盛顿大学生物统计学理学硕士（论文）项目提供为期24个月的系统训练，重点培养学生在生物统计理论与方法方面的扎实基础，并通过研究型论文加强科研能力。项目强调将统计理论与生物医学数据分析相结合，使学生能够把生物统计方法应用到真实的生物医学问题中。
• 项目还注重为有意继续攻读博士学位或进入研究岗位的学生打下坚实的学术准备，同时通过创新课程体系、专业方向学习和论文研究，帮助学生形成处理复杂数据、应用先进统计方法以及开展生物医学研究所需的技术能力。

申请要求

先修课：三个学期或四个季度的微积分,其中必须包括多元微积分,一门线性代数课程,一门概率论课程（基于微积分）

项目介绍

• 华盛顿大学统计学硕士项目面向全日制国际和本地学生，提供严格的统计学训练，重点打下统计方法、计算与理论的坚实基础。项目还通过课程序列与研究方向选择，帮助学生在统计遗传学、统计学习和社会统计等领域形成专长。
• 项目强调培养学生具备可用于继续攻读博士学位，以及进入政府、研究机构和工业界发展的统计能力；同时，通过学习队列体验和与院系研究生的紧密互动，增强学生的学术融入与学习体验。

申请要求

相关统计背景，具备足够量化课程和数学基础

项目介绍

• 华盛顿大学应用数学理学硕士项目希望学生毕业时具备扎实的知识、实践经验，以及在沟通、计算和定量分析要求不断提高的社会中发挥领导作用的能力。项目强调应用数学的多学科与交叉性，帮助学生掌握应对当下及未来问题所需的工具，并通过较为宽广的研究生课程体系，建立对应用数学多个领域的工作性理解。
• 项目同时面向进一步深造与职业发展：一方面为学生继续攻读博士学位做准备，另一方面也为进入工业界或其他领域的职业路径打基础。

申请要求

GPA 3.2; 应持有相当于数学，应用数学或其他科学或工程分支的学士学位还应该完成微积分、微分方程、线性代数、数值分析或科学计算的课程能够使用Matlab，C，C++，Python，Fortran或类似的科学计算语言进行编程

项目介绍

• 宾夕法尼亚州立大学应用统计学硕士项目强调应用统计的实践导向，聚焦培养数据分析能力、统计建模能力以及使用行业标准软件进行分析的技能。项目覆盖应用统计的核心领域，并帮助学生掌握高级统计过程、R、Python、SAS和机器学习等工具，用于预测分析、实验设计和问题求解。
• 项目还重视统计咨询与报告撰写、结果呈现等实务能力，通过咨询实务课程和综合性结题项目，帮助学生将统计方法应用到真实问题中，形成较强的应用型统计专业能力。

项目介绍

利兹大学数学理学硕士项目旨在增强学生现有的数学技能，拓宽和加深学生对数学分支学科或学生最感兴趣的数学分支学科的理解。利兹大学数学理学硕士项目课程设置十分灵活，学习范围广泛，教授一系列的数学技巧，学生还可以根据自己的兴趣专攻纯数学、应用数学或统计学的领域。

申请要求

• 具有2:1荣誉学士学位，需要数学或密切相关学科背景
• 申请者应该在数学课程中成绩优秀，如果成绩单展示不明显，学校可能会要求申请者提供更详细的课程信息

项目介绍

• 波士顿大学统计实践硕士项目强调将理论、原理与应用紧密结合，采用动态、动手型且兼具严格性与体验性的课程体系，帮助学生在统计理论与实际应用之间建立连接。
• 项目还通过咨询服务与实践项目，让学生把课堂中学到的方法用于真实咨询和行业合作场景，培养数据收集、处理、分析、解释与展示，以及模型或算法开发与部署等能力，并提升面向真实问题的实践解决能力。

申请要求

微积分和核心统计（通过以前的课程或同等工作经验）熟悉计算（例如,一个学期的编程课程、R 语言经验等）概率和线性代数

语言门槛

摘自 该项目官网页面，仅供参考；语言要求每年可能调整，递交前请以大学官网为准。

项目介绍

• 波士顿大学生物统计学理学硕士项目强调理论与应用并重，帮助学生建立生物统计学的理论基础，同时获得实际研究经验。项目通过课程学习与研究实践相结合，培养学生掌握概率、数理统计、线性模型、应用回归分析或多变量分析、流行病学概念与方法等核心内容，并完成 综合实践项目 课程。
• 项目还重视统计实践、科研协作与学术社区参与，学生有机会参与研究项目、部门研讨会，并与教师共同开展研究；课程设置也为学生提供面向生物统计、统计分析和相关研究工作的实操训练。

申请要求

一学年微积分课程（包括多元微积分）,一整学期的线性代数（至少有4个BU同等学分）

语言门槛

摘自 该项目官网页面，仅供参考；语言要求每年可能调整，递交前请以大学官网为准。

项目介绍

• 波士顿大学应用生物统计学理学硕士项目强调生物统计方法的系统训练，帮助学生掌握概率与统计推断、实验与流行病学研究设计，以及统计计算、数据分析和高级统计建模等核心能力。
• 项目还通过轮转、实习和与教师合作的研究项目提供真实实践经验，使学生能够与公共卫生研究者等多学科团队协作，将数据分析用于生物医学研究、临床试验和观察性研究，并把结果转化为公共卫生解决方案。

申请要求

必须有一年的大学水平微积分,包括多元微积分和一门线性代数的正式课程（至少 2 个学分）

项目介绍

• 波士顿大学数学硕士项目提供数学及其应用方面的训练，面向更广泛的学科应用场景。项目一方面帮助学生夯实数学基础，另一方面也为后续进入教育、政府机构、工业界或非营利机构工作，或继续攻读博士学位做准备。
• 项目课程需形成与学生个人目标相关的连贯学习计划；学生可以根据自身目标选择课程组合，以支持后续升学、教学或其他职业发展方向。

申请要求

相关专业，GPA3.0以上

项目介绍

• 波士顿大学统计学硕士项目提供统计学与概率论基础及其应用的进阶训练，侧重于传统课程与选修课结合现代计算和数据科学内容，帮助学生建立扎实的统计理论、方法与计算能力。
• 项目同时要求学生能够理解概率论、数理统计和随机过程，能够将线性模型和广义线性模型应用于真实数据并解释结果，并在概率理论、统计方法或计算相关主题上形成系统知识。

申请要求

微积分、线性代数、概率论、统计学

项目介绍

• 普渡大学西拉法叶分校数学理学硕士项目面向数学教育与研究，强调在活跃的数学前沿发展中培养学生的学术能力与研究能力，帮助学生在多个重要数学领域形成扎实训练。
• 项目同时与数据科学等方向保持密切关联，并与统计学、计算机科学等相关项目存在紧密联系，反映出其在数学研究基础上兼顾跨学科发展与进一步深造的培养取向。

申请要求

相关数学本科，拥有一定数学基础和高阶课程

项目介绍

普渡大学西拉法叶分校统计理学硕士项目旨在普渡大学西拉法叶分校统计学硕士项目面向希望从事工业、政府和学术领域工作的学生，培养其完成统计学相关研究生学习并进入相关职业发展的能力。项目强调通过课程学习与研讨要求，帮助学生形成更深入的统计学专业训练，并通过参与系里的Statistical Consulting Service获得将统计方法应用于实际问题的经验。

申请要求

获得相关数学类学位并且具备一定数目的统计课程

项目介绍

谢菲尔德大学数学理学硕士项目中学生可以从纯数学和应用数学的各种高级课程模块中进行选择，该课程旨在帮助学生为成功的数学研究事业奠定基础。通过与经验丰富的数学家就选择的论文主题合作，学生将能够获得宝贵的数学研究经验。在整个课程中，学生将有很多机会来提高解决问题的能力和表达能力，并学习如何创建有说服力和合乎逻辑的论点。

申请要求

具有2:1本科荣誉学位，需要数学背景

项目介绍

谢菲尔德大学数学与理论物理理学硕士课程旨在为学生提供先进的数学工具，这些工具可应用于从黑洞到暗物质等科学领域的主要领域。有多种可选模块供选择，学生可以专注于最感兴趣的主题：广义相对论、场论、量子力学、几何学、电动力学、太阳物理学、粒子物理学等。在数学与统计学院或物理与天文系的专家的监督下，学生将用大约三分之一的时间从事自己的研究项目。还有关于机器学习、金融和统计的模块，因此学生可以培养数值、解决问题和数据分析等技能。

申请要求

具有2:1本科荣誉学位，需要数学或物理学背景

项目介绍

• 威斯康星大学麦迪逊分校数学硕士项目强调打下扎实的数学基础，帮助学生提升数学背景，并为继续申请博士项目或进入非学术环境中的数学岗位做好准备。
• 项目还注重拓展学生的高阶数学知识，使其能够应对更具竞争力的研究生阶段学习与更严格的博士层级课程要求。

申请要求

• 拥有数学或具有很强数学成分的相关领域的本科学位
• 已完成线性代数、分析 I、现代代数 I 和初等拓扑的课程

项目介绍

• 威斯康星大学麦迪逊分校统计学理学硕士项目旨在培养优秀的统计顾问，使学生能够走向工业界、政府部门或学术界的执业统计师岗位，并接受现代统计理论、方法与应用方面的训练，尤其强调与其他学科人员开展统计咨询的能力。
• 项目还通过数学统计、统计推断、线性模型与试验设计、统计咨询等课程，以及面向真实数据的统计咨询实践考试，帮助学生提升分析真实世界数据、访谈客户、撰写报告并进行口头答辩的能力；统计学方向课程也明确指向在工业界、政府或学术界从事执业统计工作，生物统计方向则面向临床研究、遗传学、药物测试和实验设计等领域。

申请要求

本科最后两年的成绩3.0或硕士成绩3.0

项目介绍

• 加州大学戴维斯分校统计学硕士项目帮助学生掌握广泛使用的统计方法，并建立扎实的统计计算基础。项目强调学生在概率论和数学统计方面形成坚实底子，同时接受现代统计方法、数据分析、应用与计算工具方面的训练。
• 项目还提供在应用领域进行深入并行学习的机会，帮助学生把统计方法与具体应用场景结合起来，为后续在相关方向继续深造或开展专业工作打下基础。

申请要求

• 微积分、线性代数、编程语言、数学、统计学
• 最低 GPA 3.0

项目介绍

• 加州大学戴维斯分校应用数学理学硕士项目强调扎实的应用数学训练，帮助学生获得对应用数学相关领域的深入知识，并培养完成专业研究所需的定性与定量能力。
• 项目还通过课程学习和研究论文训练，支持学生为进一步攻读应用数学或相关应用领域的更高阶段学习做准备，同时也面向需要应用数学能力的专业研究与教学场景。

申请要求

GPA3.0以上， 修过微积分、线性代数、常微分方程；prefer选修过高级微积分、概率论、偏微分方程或者数值分析的申请者以及会一门编程语言的申请者

项目介绍

加州大学戴维斯分校生物统计硕士项目强调让学生掌握生物统计相关的高级知识，包括生存分析、遗传学和生物信息学统计方法、流行病学与环境研究统计方法、纵向数据分析、生物形状与轨迹分析、广义线性模型、估计方程、模型选择以及生物测定设计。项目同时侧重于培养学生在科研和教学中所需的定性与定量能力，使其能够为多种生命科学领域中的数据分析提供随机模型、方法、算法和图形工具。

申请要求

偏好数学,统计,生统背景。先修课要求1学年的微积分,1门线代；掌握一种编程语言,GPA3.0以上。

项目介绍

• 加州大学戴维斯分校数学文学硕士项目要求学生完成核心研究生数学课程、选修课程以及硕士论文，并在论文答辩前完成学位要求；这表明项目主要培养学生在理论数学方向上的系统学习、学术研究与分析能力。
• 项目还强调学生通过论文研究、与导师及论文委员会合作、以及最终的exit seminar，形成较强的学术研究、论证与学术表达能力。

申请要求

GPA3.0以上，申请人应完成高等微积分和线性代数

项目介绍

• 莱斯大学统计学硕士项目为学生提供个性化、可定制的培养路径，围绕统计学的理论、方法与应用进行系统训练，帮助学生形成扎实的统计分析能力与计算能力。项目强调将统计方法用于实际问题解决，使学生能够把概率、推断、回归分析、聚类、统计建模和统计计算等知识应用到政府、工业、商业及其他定量领域的真实情境中。
• 项目还面向不同发展方向设置专题培养，包括行业应用、金融与风险统计、生物信息学与生物统计、统计计算与数据挖掘、环境统计以及博士深造准备等，支持学生根据兴趣和职业目标选择广泛或专门化的学习方案，并通过更深入的课程组合提升专业能力。

申请要求

• 单变量和多变量微积分
• 线性或矩阵代数
• 概率和统计（基于微积分）
• 具备高级编程语言的知识,例如 C/C++/C#、JAVA、Fortran、Matlab、R/S+、Python 等。

项目介绍

• 莱斯大学计算与应用数学专业硕士项目面向希望进入工业或商业领域的学生，侧重培养其对计算与应用数学工具的基础理解，使其能够应对科学、工程和商业中的复杂问题。项目还允许学生根据自身职业目标和需求调整课程安排，并通过课程体系接触数值分析、优化、高性能计算等相关能力。
• 项目同时强调将现代计算技术用于现实应用，并帮助学生积累面向技术职业所需的训练与专长。

申请要求

MCAAM 项目的录取对象是持有工程、数学或物理、生物或数学科学学士学位（或同等学历）的学生。

项目介绍

• 莱斯大学数学文学硕士项目要求学生完成经院系批准的课程学习，并在数学相关领域内通过相应考核或完成论文答辩，以掌握该领域的基础与进阶知识。项目强调学生在修读课程过程中达到较高的学术标准，并通过面向代数、分析和拓扑等方向的考试或原创论文，培养学生对数学核心主题的系统理解与独立学术能力。
• 项目同时要求学生在相关领域内完成规定学分，课程需达到B或更高成绩；这表明该项目侧重于为学生建立扎实的数学训练基础，并支持其继续开展更深入的研究或学术工作。

项目介绍

• 佐治亚理工学院数学理学硕士项目面向希望继续攻读数学博士、并在进入博士学习前夯实数学基础的学生，提供对研究生层次数学的严格导论，覆盖多个数学子领域。
• 项目同时支持已有博士培养需求的其他院系学生获得高级数学训练；学生可通过论文或非论文路径完成学位要求，按课程体系在分析、离散数学与代数、几何与拓扑、微分方程、概率与统计、数值分析等方向完成规定学分。

申请要求

相关专业，GPA3.0以上

项目介绍

• 佐治亚理工学院统计学硕士项目强调统计学在技术环境中的应用，面向希望在统计领域建立专业能力的学生。项目以培养数据的收集、分析与解释能力为核心，同时帮助学生形成对统计原理的扎实理解。
• 项目课程安排兼顾统计学基础与应用方向，学生可通过数学与ISyE课程以及统计选修课，围绕特定应用领域深化学习，并为后续博士阶段学习或专业发展打下基础。

项目介绍

• 该项目围绕运筹学理论与实践开展严格的研究生层次训练，帮助学生掌握运筹学的基本原理与方法。课程重点涵盖确定性运筹学和随机运筹学，并可结合统计学、数据分析、数学和计算机科学课程，培养学生运用定量方法分析复杂问题的能力。
• 学生可以根据个人背景与发展方向，围绕优化、统计、随机过程或计算科学等领域组织课程，也可选择应用运筹学课程，将相关方法用于实际问题。希望继续深造的学生还可修读更具数学深度的课程，为后续博士阶段学习做准备。

申请要求

1. 理学学士：工程、数学、科学、计算机学科以及计量能力（建议）

项目介绍

• 北卡罗来纳大学教堂山分校生物统计硕士项目面向具备较强定量能力、并对数学、统计和计算机编程在健康相关问题中的应用感兴趣的学生，重点培养其运用这些方法处理健康领域问题的能力。
• 项目同时要求学生具备一定的数学基础，并通过课程与研究/工作经历相关的申请要求，体现出对学生分析能力、编程能力以及将统计方法用于健康研究与实践的能力培养。

申请要求

本科GPA3.0以上。具有数学培训的可接受的学士学位,至少包括多变量微积分和线性代数。

项目介绍

• 南加州大学 Viterbi 工程学院运筹学工程硕士项目旨在训练学生利用计算机和数学方法解决商业问题。项目要求完成 28 个学分课程，并为学生提供论文选项和 directed research 机会，使学生能够结合运筹学、系统分析、数据分析和工程方法处理组织与商业环境中的复杂决策问题。
• 项目符合 OPT STEM 延期资格，强调通过计算、数学建模和分析训练，培养学生在运营、数据、物流、系统分析和质量工程等场景中应用定量方法解决实际问题的能力。

申请要求

学士学位：工程或相关学科,如工业工程、统计、数学、机械工程

项目介绍

• 该项目培养学生掌握生物统计学理论、数据分析方法和实验设计能力，训练内容包括临床试验的设计、实施与分析，以及人类遗传学统计方法、生物医学信息学和高级统计计算。
• 学生通过生物统计学与流行病学课程形成严谨的定量分析基础，并学习将统计方法用于生物医学和公共卫生研究问题。

申请要求

本科GPA至少3.0以上. prefer数学、统计、计算机科学或相关领域的本科学位。先修课要求differential and integral calculus,数理统计和基本的计算机编程。

项目介绍

• 该项目从实践角度培养学生掌握应用生物统计学和流行病学研究方法，并将相关方法用于癌症、传染病、慢性病和环境流行病学等公共卫生与生物医学研究问题。
• 学生通过核心课程、选修课和硕士论文训练，学习使用专业软件管理、分析和解释生物医学研究数据，并形成开展定量研究和呈现研究成果的能力。

申请要求

本科GPA至少3.0以上, 本科应修读过应用统计、大学代数、微积分入门课程和基本计算机编程。

项目介绍

• 南加州大学统计学理学硕士项目以严谨的数学统计理论训练为基础，强调将统计方法应用于真实世界问题与数据分析，帮助学生建立扎实的概率与统计理论能力。
• 项目还允许学生通过选修课程将学习方向聚焦到特定应用领域，并面向需要运用统计方法、开展统计实践或进一步发展新技术方法的人群，支持学生在相关领域深化专业能力。

申请要求

建议修过微积分/实变函数（3学期；包括多元微积分）,线性代数（1学期）,必需：至少有一门本科概率和统计学

项目介绍

• 南加州大学应用数学理学硕士项目强调通过研究生层级课程训练，帮助学生建立扎实的数学应用能力。该项目面向的是“seeking positions which involve mathematical applications”的申请者，说明课程设计侧重于把数学方法应用到相关岗位需求中。
• 项目的培养路径还包括较系统的高阶课程与考核要求：学生需要完成研究生课程，并通过综合考试或撰写硕士论文来完成学位要求。这表明项目重视学生对数学理论、分析与计算方法的掌握，以及在更高层次上运用这些知识完成学术或专业任务的能力。

申请要求

申请者GPA 达到3.0以上

项目介绍

• 南加州大学应用数学文学硕士项目强调以严格的数学训练和应用导向课程为基础，帮助学生建立扎实的数学学术基础，并为研究、教学及其他数学相关专业职业做准备。
• 项目通过核心课程、数值分析、应用概率、统计、偏微分方程和常微分方程等课程设置，以及毕业考试要求，强化学生的分析能力与高级数学知识，并为后续更深入的研究生学习或专业发展提供准备。

申请要求

申请者GPA 达到3.0以上,此院系是作为应用数学博士课程第一年的拓展课程,院系综合笔试可作为博士院系的初步资格考试

项目介绍

利物浦大学数学理学硕士学位项目全日制为期一年，旨在教授学生数学和应用数学，统计，概率，理论物理学范围内多样的内容，具体包括：高级概率理论，代数，渐进方法，几何学，数学生物学，偏微分方程式，量子场论，奇点理论，随机分析，标准模型/弦理论等。

申请要求

• 学校接受英国大学颁发的2:2荣誉学位或类似非英国机构颁发的同等学历，该学位应该是数学背景
• 学校也鼓励那些具有以数学为主要组成部分的学科（如物理学和工程学）学位的人申请，在这种情况下，学校可能会寻求更高的分数来弥补数学课程的学分不足，每份申请都将根据其自身情况进行评估

项目介绍

埃克塞特大学数学理学硕士项目的学生将获得全面的数学基础，并受益于在该学科最新发展方面的学术专长。学生通过在感兴趣的领域开展实质性项目时探索专业研究领域，研究一系列主题，包括动力系统、数学生物学、天气和气候建模、概率和随机、数学分析和数论。

申请要求

具有2:1荣誉学位或同等学历，需要具有大量数学内容的数学、科学或工程学科背景

项目介绍

• 圣路易斯华盛顿大学生物统计学硕士项目强调让学生获得面向数据密集型健康与生命科学环境的进阶知识与技能，重点覆盖生物信息学、统计学与机器学习等能力，以应对实际挑战并支持在临床、公共卫生和研究场景中应用健康数据。
• 项目也体现出较强的实践与研究导向，学生将通过研究项目、跨学科训练和方法工具的接触，提升对实验设计、数据分析、结果解释以及研究流程的理解，为后续科研与专业实践打基础。

申请要求

入学通常需要至少一个定量领域的本科专业（理想情况下是数学、统计学、生物统计学、计算机科学或生物医学工程）,必修课：Calculus I, II, Elementary Probability and Statistics OR Intro to Statistics, Computer Programming. 建议修：Linear Algebra, Data Structures and Algorithms, Calculus III, Intro to Biology and Genetics

项目介绍

• 圣路易斯华盛顿大学流行病学/生物统计学硕士项目侧重培养学生运用定量数据分析方法与技能，理解并参与公共卫生研究的设计、分析和解释，并将公共卫生证据有效转化为政策与实践。项目还强调使用多种软件工具分析公共卫生数据，帮助学生形成面向健康相关数据采集与分析的专业能力。
• 项目同时通过实践课程和相关技能训练，支持学生掌握统计分析、数据管理、数据可视化以及与流行病学或生物统计学相关的核心技能，并将课程学习与专业实践衔接起来。

申请要求

先修课：人类生物学课程,成绩为“B”或更高。

项目介绍

• 圣路易斯华盛顿大学生物统计与数据科学理学硕士项目强调将研究与实践训练结合起来，帮助学生掌握生物统计与数据科学中的核心知识与能力，成长为具备批判性思维和协作能力的专业人才。项目侧重于训练学生运用统计与数据科学方法审阅、分析并解读健康数据，并通过跨学科教学与导师指导，形成面向健康与生命科学数据分析的综合能力。
• 项目还通过真实世界数据分析、统计编程、遗传流行病学、生物统计、生物信息学、医学信息学和生物医学数据挖掘等内容，培养学生在生物医学与基因组研究场景中应用核心数据科学方法的能力；同时安排实习或导师指导的研究经历，帮助学生巩固课堂所学并将其用于实践。

项目介绍

• 圣路易斯华盛顿大学统计学硕士项目旨在圣路易斯华盛顿大学数学研究生项目强调为学生提供先进数学的广阔视角，并通过扎实的基础课程建立系统训练。项目面向代数、分析、几何/拓扑以及数学应用等方向，鼓励学生在相关研究组和高阶课程、研讨会与学术报告中深入学习与参与。
• 项目同时培养学生在所选专题上的独立学习能力，并为后续的阅读课程、研究项目或论文研究打下基础；通过围绕兴趣主题的学习与展示，也帮助学生提升数学表达与沟通能力。

申请要求

微积分、统计、矩阵代数、高等数学

项目介绍

• 圣路易斯华盛顿大学数学硕士项目强调为学生打下扎实的高等数学基础，并提供对高级数学的广阔视角。项目面向代数、分析、几何/拓扑以及数学应用等方向，帮助学生在这些领域参与课程学习和学术训练。
• 项目通过大量标准课与专题研究生课程、研讨会和讨论会，支持学生根据自身兴趣和需要选择学习路径，形成更全面的数学研究与应用能力。

申请要求

进入研究生应展示分析和代数能力，相当于华盛顿大学数学 411-412 和 429-430 课程的内容。

项目介绍

圣路易斯华盛顿大学系统科学及数学硕士项目面向希望进入系内全日制博士项目和/或在工业职业中开展专业实践的学生，强调系统科学与工程的整体性视角，帮助学生理解、建模、分析、设计并控制复杂系统。项目还希望学生在硕士阶段获得继续深造或走向工程、数据分析与相关技术岗位所需的知识、技能和个人网络。

项目介绍

约克大学数学科学理学硕士项目重点研究代数、数论、几何和分析、数学物理和数学生物学。学生将自由组合这些学习模块，积累数学知识。约克大学数学科学理学硕士项目为学生接触世界级研究架起桥梁。约克大学数学科学理学硕士项目融合了传统的数学科目与高级课程。毕业生大多在核心数字经济领域从事数据处理和分析工作，还有学生继续攻读博士学位，或进行其他现代研究。

申请要求

本科学位：具有2:2学位或同等学历，需要数学或包含大量数学成分的学科背景

项目介绍

加州大学圣塔芭芭拉分校数学文学硕士项目强调为学生打下扎实的数学基础，并保留一定的跨学科探索空间，帮助学生在数学学习中逐步接近更前沿的研究领域。

申请要求

申请者需要提交GRE Mathematics Subject Test 成绩.

项目介绍

• 加州大学圣塔芭芭拉分校统计学文学硕士项目面向希望获得终端学位、并通过系统训练提升专业能力的学生，强调严谨的统计训练、跨学科研究与职业发展支持，帮助学生为学术界、工业界及其他领域的发展做好准备。
• 项目还重视跨学科合作与项目实践，提供在计算机科学、环境科学、生物医学研究等领域参与项目的机会，并鼓励学生发展数据科学、金融数学与应用概率、应用统计方法与理论等方向的知识和技能。

申请要求

GPA3.0及以上。

项目介绍

加州大学圣塔芭芭拉分校应用数学文学硕士项目强调为学生打下扎实的数学基础，并保留探索跨学科研究的灵活性。

申请要求

申请者需要提交GRE Mathematics Subject Test 成绩

项目介绍

卡迪夫大学数学理学硕士项目将会深入研究迷人的、具有挑战性且十分优雅的数学世界，将学生的技能和知识基础从数学理学学士（或类似）水平提升到可以开始在纯数学和应用数学方面进行原创研究的地步。该课程包括纯数学和应用数学的教学模块、自学模块（培养对研究学位和工作场所都至关重要的技能）和论文，让学生在经验丰富、且研究活跃的教师的指导下研究数学。如果学生想继续攻读博士学位、从事研究工作或为一家科技公司工作，那么这个一年制学位是理想的课程，它能让学生将对数学有更深入的了解，并获得一系列潜在雇主所需的技能。

申请要求

• 具有2:1荣誉学位或同等学历，需要相关学科领域背景，例如数学或含有较强数学成分的相关学科（涵盖实分析和线性代数的基础知识）
• 如果申请者没有相关领域的学位，其申请可能会基于其专业经验被考虑，需要提供雇主推荐信以证明申请者目前在与该专业相关的领域工作，推荐信应签字、注明日期且在提交申请时不超过6个月

项目介绍

• 埃默里大学生物统计学硕士项目旨在训练学生掌握可提升人类健康的定量方法，重点聚焦统计建模与数据分析。项目通过生物统计、流行病学及其他公共卫生核心课程，并结合研究设计、数据管理、数据分析和统计软件的实践训练，帮助学生形成跨学科的生物统计能力。
• 项目还强调与非统计背景人员开展协作，提升数据分析、结果解释与结果呈现能力，并通过实际研究项目和应用实践经验，将生物统计训练与公共卫生实践连接起来。

申请要求

本科GPA3.5以上,多元微积分（微积分 III）和线性代数课程,成绩为 B+ 或更好。 具有先前相关课程的学生可能会获得其生物统计学学位课程的学分。

项目介绍

• 埃默里大学数学理学硕士项目强调以批判性思维审视问题、权衡证据并提出大胆问题，帮助学生在学习中不断拓展理解、跨学科协作并获得基础性的成长。
• 项目同时鼓励学生发挥自身兴趣，将所学应用到现实世界中，培养独立规划个人发展路径的能力，并在协作环境中不断提升潜力、为更广泛的社会影响做出贡献。

申请要求

申请者需要有数学或计算等相关学科背景

项目介绍

• 俄亥俄州立大学精算和量化风险管理硕士项目将现代数学金融与精算风险管理相结合，培养学生在这两个日益交叉领域中的专业能力。项目课程包含量化风险管理和金融随机微积分等新开设课程，重点提升学生的技术技能与专业知识，帮助其胜任当今精算与金融工作环境中的相关任务。
• 项目还通过创新课程设置，使学生具备超越行业标准的能力，并提前适应未来雇主对毕业生的需求；同时依托项目中的实践体验与持续指导，强化学生对风险管理相关业务问题的理解与处理能力。

申请要求

学过多变量微积分、利息理论、概率、微观和宏观经济学、计算机编程入门等课程

项目介绍

• 俄亥俄州立大学定量研究、评估和测量项目培养学生成为定量研究设计、教育统计和测量方面的专家，并帮助学生获得开展教育研究与评估所需的能力，同时能够向不同受众和利益相关者传达研究发现。
• 该硕士项目为两年制，整体上面向教育研究者、统计员或评估人员等职业方向，课程要求也围绕教育统计、教育评估、教育研究与教育测量等核心内容展开，并包含论文或非论文的研究/项目选择。

申请要求

相关商科或者人文社科背景，建议具备一定经济和量化课程

项目介绍

统计学硕士（MS in Statistics）比应用统计硕士更强调理论基础。该项目可作为终端学位或通往博士项目的垫脚石。课程设置灵活，既可为应用统计职业做准备，也可作为统计学或生物统计学博士项目的前两年课程基础。

申请要求

学过微积分和线性代数课程

项目介绍

项目以应用统计职业准备为导向，培养学生把统计方法用于商业、产业和政府场景，并通过应用型课程形成处理实际数据问题的能力。

申请要求

学过微积分和线性代数课程

项目介绍

• 马里兰大学帕克分校统计硕士项目以理论与应用课程并重的方式培养学生，重点覆盖统计推断理论、统计方法和统计计算等内容，帮助学生建立扎实的统计知识与技能基础。
• 项目同时通过严谨课程学习和Research Interaction Teams（RITs）等安排，为学生进入竞争激烈的就业市场做好准备。

申请要求

学过统计相关课程，且拥有较强数学能力

项目介绍

• 马里兰大学帕克分校应用数学统计与科学计算理学硕士(AMSC)项目强调跨学科研究训练，并为学生提供较大的研究方向选择空间，支持其在数学、统计与科学计算相关领域形成符合自身兴趣的学习路径。
• 其中，应用统计方向侧重统计应用、理论与计算技能训练，帮助学生专攻某一统计应用主题，同时发展开展现代应用统计研究所需的数学与计算能力。

申请要求

相关数学学科，且对于应用领域计算技术具备兴趣

项目介绍

• 佛罗里达大学生物统计硕士项目强调以先进的生物统计方法和数据科学能力，培养学生利用数据推动重要健康决策的能力。项目提供创新、跨学科的教育，帮助学生建立扎实的理论与方法基础，并掌握最新的数据分析技术。
• 项目还通过与生物统计学、公共卫生和医学领域专家直接合作，以及覆盖生物统计理论、生存分析和临床试验等内容的课程体系，培养学生在健康科学相关问题上进行分析、研究与方法应用的能力，并为继续攻读生物统计博士学位做好准备。

申请要求

适合有扎实的数学背景的学生,包括至少三个学期的微积分和一个学期的线性代数,以及以微积分为基础的概率和数理统计的本科课程。本科GPA在3.0以上

项目介绍

佛罗里达大学统计学硕士项目强调扎实的统计学核心训练，课程要求覆盖回归分析、理论统计、统计计算和线性模型等内容，并要求完成至少36个学分的硕士学习。项目还通过第一年课程评估、期末口试和可选论文安排，帮助学生系统掌握硕士层级的统计学基础与应用能力。

申请要求

GPA3.0及以上。

项目介绍

• 罗切斯特大学生物统计硕士项目面向校内本科生的加速培养路径，允许学生在大四阶段修读最多3门研究生课程，并将这些课程同时计入本科学位和生物统计硕士学位，体现出项目对统计与生物统计研究生课程衔接、学术进阶和节省时间成本的培养设计。
• 项目还会由生物统计方向的教师导师指导学生选课，并帮助其识别本科科研机会和硕士 综合实践项目机会，说明该项目强调在研究生阶段逐步建立生物统计课程基础、研究经验与应用型毕业项目能力。

申请要求

有扎实的统计学背景,必修课要求三个学期的微积分,一门线性和/或矩阵代数,一门概率论,一门数学统计,和一门应用统计。

项目介绍

• 该项目通过严格的课堂教学、真实研究环境中的实践训练、计算方法准备和一对一指导，培养学生掌握现代生物统计学的理论、方法及其在生物医学研究中的应用。课程与训练强调统计推断基础、数据分析、科研伦理和科学交流。
• 学生需完成核心课与选修课、参加学术研讨活动，并开展硕士论文研究及答辩，从而提升统计问题识别、方法选择、结果解释和独立研究能力。

申请要求

3个学期的微积分(多元微积分)；1个学期的线性代数；统计

项目介绍

• 弗吉尼亚大学统计学理学硕士项目要求学生完成30学时的课程学习，覆盖应用统计与理论统计的广度，并结合统计咨询训练，帮助学生建立扎实的统计学知识体系与实践能力。项目还通过考试考核计算、数据分析和展示技能，强调学生能够运用统计方法处理数据分析问题，并在结果呈现方面达到相应水平。
• 此外，项目设置数据分析方法或生物统计方向，课程安排覆盖数据挖掘、多元统计、统计机器学习、Python和R中的统计计算等内容，体现出项目对数据密集型分析能力、统计软件应用能力以及专业咨询能力的培养重点。

申请要求

所有申请人都应完成以下科目的课程：微积分（通过多变量），基于微积分的课程或概率和统计课程，以及线性代数课程.GPA3.0

项目介绍

• 匹兹堡大学生物统计学硕士项目面向具有数学背景、并对公共卫生有浓厚兴趣的学生，强调统计理论与方法训练，使学生能够在跨学科研究中成为有效的统计协作者，并能够主导研究设计与实施。
• 项目还通过生物统计学核心课程、咨询实践、论文准备与论文研究等环节，帮助学生发展统计分析、数据管理、建模与应用研究能力，并为相关研究与实践工作打下基础。

申请要求

• 生物学（3学分）；
• 微积分（6个学分） 以上可以在第一学期补修

项目介绍

• 匹兹堡大学统计学理学硕士项目侧重于统计学核心课程与方法训练，要求学生完成概率论、数理统计、应用统计方法以及更高阶的研究生统计课程，并通过预备性评估，体现出对扎实统计基础和定量分析能力的培养。
• 项目同时设置论文与非论文两种路径：非论文选项强调完成规定学分的课程学习，论文选项则要求学生开展研究、由本系教师指导并完成硕士论文，反映出项目在课程学习与研究训练之间的结合。

申请要求

被统计学文学硕士录取后，联系论文指导老师，凭借论文和要求的课程进行转专业到应用统计学理学硕士

项目介绍

该项目提供两种选项：文学硕士(MA)为非论文选项，需完成30学分，包括中级概率论与数学统计、应用统计方法等核心课程，加修6门研究生级统计课程；理学硕士(MS)为论文选项，在MA课程要求基础上需完成硕士论文并通过答辩，学生需找到系内教授作为论文指导。两个选项均需通过初步评估，即在核心课程中获得B级或以上成绩。

申请要求

先修课程：三学期微积分、线性代数、一年数学统计（相当于STAT 1151-1152）。缺少上述部分先修课程的申请者可由研究生委员会酌情录取，但需在个人陈述中说明相关课程经验和学习背景。

项目介绍

匹兹堡大学应用统计学理学硕士项目为学生提供进入统计、数据科学或相关领域就业所需的基础训练，重点涵盖应用统计与统计咨询，以及与实际应用相关的统计理论。

申请要求

被应用统计学文学硕士录取后，联系论文指导老师，凭借论文和要求的课程进行转专业到应用统计学理学硕士

项目介绍

匹兹堡大学应用统计学文学硕士项目为学生提供应用统计与统计咨询方面的训练，并补充与实际应用相关的统计理论基础，帮助学生具备从事统计、数据科学或相关领域工作的必要背景。

申请要求

• 1. 成绩单
• 2. PS
• 3. 3封推荐信
• 4. 三个学期的微积分
• 线性代数一门课程
• 强烈推荐：数理统计年（相当于 STAT 1151-1152）

项目介绍

• 乔治城大学生物统计学硕士项目注重为学生提供整合性的训练，覆盖计算、定量与生物医学科学，支持在学术界、政府和产业界开展与健康相关的研究。项目强调学生掌握支撑流行病学和生物信息学的定量与计算工具，并进一步了解这些工具在生物和健康科学中的应用。
• 项目还通过严格的生物统计学与生物信息学分析能力训练、跨学科生物医学项目协作能力培养以及科学沟通能力提升，帮助学生为工业界、政府机构或学术实验室中的职业发展，以及博士阶段学习做好准备。

申请要求

本科3.0以上,统计学、多变量微积分和线性代数基础课程。

项目介绍

• 乔治城大学数学与统计学硕士项目强调学生掌握项目四门核心课程所构成的学术支柱，即概率、应用数学、统计学和数值分析，并在此基础上形成扎实的数学与统计基础。项目侧重于以客户为导向、面向实践的视角理解应用数学与统计学，培养学生运用所学解决真实情境中的建模与计算问题。
• 项目还通过实习和咨询研讨等方式提供动手经验，帮助学生提升与其他学科背景人士协作的能力；同时要求学生具备进一步攻读应用数学、统计学及相关领域博士阶段学习的学术准备。学习成果还包括：能够在政府、行业和非营利组织的实习与就业竞争中脱颖而出，并具备将数学与统计工具应用于物理科学、金融服务和社会科学等领域真实问题的知识、经验与动力。

申请要求

申请者必须持有地区认可机构的学士学位且GPA达到3.0及以上。申请者具备微积分,多变量微积分,线性代数,数学,统计学等相关学科背景

项目介绍

• 加州大学欧文分校统计学理学硕士项目通过以项目为导向的顶点课程与真实世界项目，帮助学生建立深入的技术专长，并在完成课业的过程中获得宝贵的软技能与行业接触机会。
• 项目还强调将统计方法用于数据科学应用、统计理论研究以及跨学科协作，并通过统计咨询等实践环境提升学生将方法应用到真实问题中的能力。

申请要求

申请人应具备计算机编程能力，数学能力（线代、概率论统计等），数据相关准备，了解计算机体系结构。GPA3.0以上。

项目介绍

加州大学欧文分校数学理学硕士兼具终结性数学教育和继续博士学习两种用途。学生需满足课程与居住要求，并在实分析、复分析、代数或应用数学四类考试中取得两个硕士层级的合格成绩。

申请要求

申请者需要持有相对应的学士学位,GPA达到3.0及以上

项目介绍

• 凯斯西储大学生物统计学理学硕士项目注重让学生获得扎实的生物统计理论与方法训练，并通过数据管理、统计编程、统计方法、分类数据分析和流行病学等核心课程，形成对复杂生物医学数据的组织、可视化与分析能力。项目同时设置不同方向的选修或分轨课程，帮助学生在基因组与生物信息学、医疗健康分析、社会与行为科学等应用场景中发展更有针对性的专业能力。
• 项目还强调实践与应用训练，要求学生完成实习或实践并提交书面报告，培养其在咨询、协作、研究设计、统计分析与研究报告等方面的综合能力，为后续继续深造或进入相关专业岗位做好准备。

项目介绍

• 凯斯西储大学数学硕士项目强调系统学习高阶数学课程，并通过课程、综合考试或论文选项帮助学生掌握数学核心知识与分析能力。项目要求完成至少30个学分，课程涵盖abstract algebra、complex analysis、algebraic topology和differential geometry等主题，体现出对基础数学理论与研究训练的重视。
• 项目还通过综合口试或expository / original论文的安排，培养学生围绕多个数学领域进行深入理解、整理研究成果并进行口头答辩的能力。

申请要求

相关专业，GPA3.0以上

项目介绍

• 凯斯西储大学统计学理学硕士项目以数学统计与现代数据分析为核心，并提供创业方向（创业者ial Track）选项。项目通过拓展统计方法训练，帮助学生形成扎实的技术能力，能够在面对新情境时，不仅做出合适的方法选择，还能根据具体目标与约束对方法进行调整，并构建新的方法来解决问题。
• 项目还强调在统计学、相关学科以及工业、政府和咨询等环境中的数据分析与决策能力培养；同时通过商业训练、实习咨询论坛以及面向工业统计应用的一周密集工作坊，帮助学生获得真实商业经验与行业应用视角。

申请要求

需具备高等微积分和线性代数的基本能力

项目介绍

• 凯斯西储大学应用数学理学硕士项目聚焦于应用型、交叉学科数学，强调将数学方法开发并运用于物理、工程、计算机技术、生物、医学、经济和商业等领域，帮助学生解决超出传统科学与技术范畴的跨学科问题。项目提供面向个人兴趣的专门课程，并通过高级工程数学、概率、数值微分方程、密码学等课程，培养学生在应用数学相关领域继续深造和开展专业工作的能力。
• 项目还设置了综合口试或论文路线，要求学生围绕若干领域完成更系统的训练；整体课程结构也要求在应用数学的多个广度方向中完成选课，以扩大数学知识面并增强对不同应用场景的理解。

申请要求

相关专业，GPA3.0以上

项目介绍

• 圣母大学应用与计算数学和统计理学硕士项目培养学生运用统计、数学与计算建模去解决复杂的现实问题，并通过课程训练使学生掌握面向企业实际问题所需的分析能力。项目设有应用统计、应用与计算数学、预测分析和精算科学等方向，课程设置在保证学生获得扎实学科知识的同时，也支持其根据兴趣和职业方向选择更深入的学习路径。
• 项目还强调跨学科与编程能力培养，部分方向要求学生熟练掌握R或Python，并学习机器学习、SQL、随机建模、数值分析等相关内容，以支持学生在数据分析、建模和量化分析等领域开展后续学习与实践。

申请要求

GPA 达到3.0以上；有数学,统计学,科学,工程等相关学科背景

项目介绍

• 罗格斯大学统计理学硕士项目注重培养学生收集、分析和解释数据的能力，并要求学生具备相应的先修基础，以便完成统计学方向的研究生学习。
• 项目还通过必修课程、选修课程、研究性写作项目和毕业展示，帮助学生掌握回归分析、概率与统计推断等核心统计方法，提升开展统计研究、进行数据分析、制定研究方案以及用书面形式清晰呈现结果的能力。

申请要求

相关数学背景和生统相关本科背景，学过一定量化课程

项目介绍

• 塔夫茨大学数学理学硕士项目提供基础性的数学研究生训练，课程选择范围较广，既可以侧重纯数学，也可以侧重应用数学。项目采用灵活的课程安排，帮助学生为在学术界、政府、商业或工业领域就业，或继续攻读更高学位做好准备。
• 项目还强调在导师指导下，根据个人兴趣和目标设计学习方案；毕业时，学生将掌握广泛数学领域的基础知识，并在至少一个数学分支及/或相关领域形成更深入的理解，同时提升解决问题、清晰表达解答与概念，以及以严谨数学语言进行交流的能力。

申请要求

申请者需要持有相对应的学士学位,GPA达到3.0及以上

项目介绍

• 东北大学（美国）数学硕士项目旨在帮助学生拓宽对数学多个领域及其应用的认识，并建立较强的数学专长。项目强调为学生提供数学背景、灵活且需求量大的技能，以及处理复杂现实问题所需的数学建模、统计推理和问题解决能力。
• 项目还通过与国际知名教师的研究、研讨会和专题讨论，以及可选的合作教育经历和实战项目，帮助学生把理论知识运用于实际场景，面向商业、工业或政府等方向发展。

申请要求

GPA3.0以上

项目介绍

• 东北大学（美国）应用量化方法和社会分析硕士项目是一项跨学科、灵活且创新的学位，聚焦于用于社会分析的定量研究方法、策略与技术。项目强调对社会科学中的数据分析、计算社会科学、网络分析、统计方法、信息伦理、地理空间分析和数字人文学科等内容进行系统训练，帮助学生掌握运用计算工具分析社会问题的能力。
• 项目还侧重培养学生以严格的定量研究和社会科学方法处理大规模数据，并围绕社会调查中的关键问题展开分析；同时强调研究成果的公开传播，使学生能够向私营和公共部门的决策者以及更广泛的社区提供信息支持。

申请要求

强烈建议学生具备数学、统计或者其他相关背景知识学位

项目介绍

• 东北大学（美国）应用数学硕士项目强调夯实高级数学基础，提升问题解决能力，并系统发展数据分析、建模、机器学习、统计学习和计算能力。项目通过数据科学、运筹学等方向，以及讲授、实验课和行业项目，帮助学生把数学方法应用到真实问题中。
• 项目同时注重定制化学习路径，学生可根据职业兴趣选择不同方向或选修课，围绕数据科学、统计、优化等领域深化训练，也可为继续攻读博士做准备。

申请要求

GPA3.0以上

项目介绍

• 佐治亚大学数学文学硕士项目面向已获得数学学士学位的学生，重点在于拓宽其在数学多个领域及其应用方面的知识。项目同时为学生进入教学岗位或面向商业、政府与工业等方向发展奠定基础。
• 项目要求学生完成较高强度的数学相关课程学习，并可选择论文或非论文路径；其中论文方向强调原创研究或对研究文献的综合整理，非论文方向则通过综合考试检验学生在分析、代数、拓扑和应用数学等领域的掌握程度。

申请要求

申请者需持有数学相关学士学位，最好修过以下至少两个领域的至少一门课程现代代数、拓扑和实分析在纯数学和应用数学、概率论、统计学、物理学和计算机科学方面的额外课程也可以

项目介绍

• 佐治亚大学应用数学科学硕士项目的目标是培养能够在商业、政府或工业环境中工作的应用数学人才，重点提升学生用数学方法解决实际应用中出现的定量与定性问题的能力。项目强调把数学技能用于应用场景，帮助学生在应用数学领域进一步打磨和拓展能力。
• 项目还具有明显的跨学科特征，要求学生围绕一个具体问题开展独立研究，并通过技术报告和口头展示来呈现问题、分析过程与结果。课程学习也围绕扩展应用数学知识与技能展开，学生可结合相关领域课程，支持其把数学分析用于真实问题。

申请要求

申请者必须修过多元微积分、线性代数和常微分方程的课程，还应该有一些使用计算机的经验

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院精算数学与量化风险项目旨在帮助学生深入掌握精算科学的核心概念，并侧重于运用数学方法及相关模型来评估、管理和控制精算风险。项目通过六门核心课程和四门选修课程，帮助学生建立坚实的概率与统计基础，同时为获得专业认证铺路。
• 项目还强调学习行业标准软件工具，如R、SAS和MatLab，并通过与领域内专家型教师合作，结合AI选修课和动手学习机会，培养学生在技术快速变化环境中所需的深度专业能力、批判性思维、跨学科协作与创业意识。

申请要求

本科是数学、应用数学、金融或统计背景，GPA达到3.0以上修过高级微积分课程

项目介绍

• 斯蒂文斯理工学院数学硕士项目强调扎实的数学基础与面向现实问题的应用能力，帮助学生掌握在数学基础要求较高的数学科学或计算机相关领域继续深造和发展的知识与工具。项目还通过可选的离散数学与密码学方向，提升学生对高等数学及其在计算机科学中应用的理解，并建立对数学各分支及其与科学、计算机科学和工程之间联系的认识。
• 项目的核心课程融入人工智能选修和动手学习机会，侧重培养深厚专业能力、批判性思维、跨学科协作以及创业意识，使学生能够适应快速变化的技术环境；同时，学院的研究中心与专题研讨也为学生提供更深入的学术训练和博士阶段继续学习的准备。

申请要求

本科是数学、计算机、物理或工程背景，GPA达到3.0以上