一起来看看乔治城大学的统计学专业
学位名称
MS degree program in Mathematics and Statistics
学位信息
数学和统计学硕士学位课程的主要任务是为学生在利用数学和统计科学的学科的职业生涯做好准备。 我们仅在晚上开设的课程面向具有强大背景但不一定具有数学学士学位的个人。 它是大华盛顿地区唯一的此类计划。
该计划在 2006 年秋季学期招收了第一堂课，并已发展到大约 100 名学生的稳定和持续规模。 每个秋季学期我们大约招收30-35名新生，春季学期也有一个招生窗口，平均约5-7名新生。
该计划对全日制和非全日制学生开放，后者通常是华盛顿地区的在职专业人士，他们可以利用我们的晚间课程获得相关和最新的培训。该计划中大约 30-40% 的学生是在职专业人士。这些有价值的同事为学生群体增添了多样性和经验，以及与华盛顿地区劳动力的关键联系。该计划积极促进所有学生和教职员工在计划内建立强大的网络。
全日制学生可以在三个学期加一个暑假内完成该课程。
在合理范围内，在工作和个人义务允许的情况下，兼职学生每学期可以选修尽可能多的课程。有成功的校友在两年内完成了课程，也有选择连续 10 个学期（包括暑期）来完成 10 门课程的校友。灵活的研究生院规则允许这种广泛的选择。
然而，完成学位的不必要延迟不符合学生或课程的最佳利益，因此名义课程负荷必须是每个日历年连续完成的三门课程，包括暑假。
课程介绍：
从丰富多样的课程中，我们的学生在国家重点领域具备了关键的实践技能。除了学位的职业发展方面，我们的学生还对应用数学和统计学世界的美丽和兴奋产生了热爱和欣赏。该学位需要10门研究生课程。
· 应用数学和统计学的 4 门核心课程，包括概率（MATH 501：概率理论/应用）、应用数学（MATH 502：确定性数学模型）、数理统计（MATH 503：数学统计）和数值数学（MATH 504：数值方法）。
· 数学/统计选修课。数学/统计选修课包括计算科学（Matlab、SAS、R 和云介绍）、回归分析、随机过程、金融数学、时间序列、数据挖掘、贝叶斯统计、线性规划、机器学习、数据分析、气候数学、稀疏抽样和表示、社交网络分析、调查抽样和云计算。
每个学生还可以选修一门非数学/统计选修课。非数学/统计选修课的一些例子是生物统计学、计算机科学、计量经济学、公共政策调查和计算神经科学。
入学先决条件
要进入该计划，学生需要以下内容：
· 最低相当于数学辅修，就我们而言，这意味着三个学期的微积分，多元微积分，加上线性代数。其他数学和统计学课程将加强申请。
· 最低平均绩点为 3.0。
不满足所有先决条件但在数学和统计学领域（例如经济学、生物学、计算社会科学）有很强学术成绩的学生可以考虑先修读先修课程，然后申请。正在参加最后一次此类先修课程的潜在学生的申请将被接受和评估。重要的是要了解满足先决条件并不能保证录取。录取竞争激烈，是多种因素的结果，包括学术成绩、推荐信、学术背景和经验的广度和深度，以及就读学术机构的实力。
托福不低于100分，雅思不低于7.5分。
其他提交材料
· 所有以前学术机构的正式成绩单必须提交给研究生院。
· 该项目不需要 GRE 成绩。 但是，已参加 GRE 普通考试的申请人可以提交成绩。 GRE 代码是 R5244。
申请的建议和最佳实践
· 来自数学教师的详细而翔实的推荐信是必不可少的。没有关于数学课堂能力的信件构成申请中的严重缺陷。推荐信应该直接解决数学优势，这样的推荐信越多越好。不直接涉及数学能力的工作和实习主管的来信的分量要小得多。信件应包含客观和比较信息，例如课程成绩和课程或课程的百分比。
· 最好的目的陈述是那些证明申请人已经研究过乔治城数学/统计项目，熟悉其目标和方法，并了解它如何能够促进他或她的职业生涯的陈述。散文传达了诸如数学之美和挑战之类的思想，将被阅读和理解，但最终不会很有帮助。最好提供希望成为该计划一部分的理由并阐明该学位将成为专业利益的方式。最好避免极端的简洁和冗长——既不要太短也不要（特别是）太长。该声明应直接解决申请中的任何潜在弱点，例如可能由于疾病或家庭紧急情况而偶尔出现的低等级，以及申请人背景的任何其他异常和相关方面。
· 一份详细的简历对于传达未来学生的画像非常有帮助。 包括本科和研究生专业、美国相当于 4.0 的平均绩点、研究和实习经历、相关工作经历以及对研究论文和项目的参考。 成绩转换为基于 4.0 的平均成绩点需要提供并显示在简历的显着位置。
不要在电子申请中包含研究文章或论文。 最好提供此类文章的链接或将它们单独发送给乔治城大学数学与统计系研究生主任，
