留學最熱門的專業之一統計學，專業院校大盤點，“錢”景不可忽視

在科技技術飛速發展的今天

統計學已經慢慢從數學系中獨立出來

成為單獨的統計系

開拓了新的領域

關于統計學

統計學是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化分析、總結，做出推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。

它被廣泛的應用在各門學科之上，從物理和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。

統計專業在美國的就業前景非常好，統計學碩士畢業年薪通常可在6至8萬美元以上，而且錄取難度相對較低。

統計學美本申請

從美國開設統計學專業的學校來看，統計學大致可以分為兩類，一類偏向于理論研究，另一類偏向于實際應用。前者主要包括統計系或者數學系下的統計學；后者包含的方面就非常的廣泛，包括：數理統計、生物統計、環境統計、金融統計、經濟統計、遺傳統計、農業統計等等。

這些是統計在其他領域的應用而形成的研究分支。每個方向未來的發展也是不同的。如：

數理統計就是通過對隨機現象有限次的觀測或試驗所得數據進行歸納，找出這有限數據的內在數量規律性，并據此對整體相應現象的數量規律性做出推斷或判斷。在應用方面，可以通過統計方法進行氣象、水文以及地震預報的研究；在研制新產品時，利用統計學的知識進行試驗設計和數據處理，以尋求最佳的生產方案等。

生物統計則是運用數理統計的原理和方法，分析和解釋生物界的種種現象和數據資料，以求把握其本質和規律性。其最常見的是應用于醫學、生物學、農學等的研究中，合理地進行調查或實驗設計，科學地整理、分析收集得來的資料。在美國，生物統計有很大一部分設置在公共健康學院里面，畢業后可以在醫院或者科研機構進行研究工作。生物統計的發展非常快，現很多學校都專門設立了獨立的生物統計系。

經濟統計學也是比較熱門的專業之一，他主要是對于經濟金融活動進行數量方面的調查整理分析，目的是認識經濟活動客觀規律，對經濟活動實行科學建議、管理與監督。

統計學美本推薦名校

斯坦福大學Stanford University

斯坦福大學的統計學系近幾年在美國的專業排名中一直位居榜首。目前，系內擁有全職教授29人,在讀研究生近140人。統計學系的主要研究領域包括統計學、概率論、生物統計、金融數學等，可授予統計學碩士、金融數學碩士、生物統計學碩士和統計學博士四類研究生學位。

國際生申請斯坦福大學的統計學系需要提交TOEFL (iBT的錄取平均分是109)和GRE (包括GRE General和GRE Subject的數學專項成績)。

加州大學伯克利分校UCB

加州大學伯克利分校統計學系擁有全職教授43人。其主要研究領域包括理論統計學、應用統計學和概率論三大研究領域,可授予統計學碩士、統計學博士、生物統計學碩士和生物統計學博士四類研究生學位。

國際學生申請加州大學伯克利分校統計學系需要提交TOEFL (iBT最低90分)和GRE。

哈佛大學Harvard University

哈佛大學的統計學研究分為統計學系和隸屬于公共衛生學院的生物統計學系兩大單位，合計擁有全職教授近90人。

其主要研究領域包括設計與臨床試驗分析、幸存者分析、順序分析法、統計遺傳學、因果關系推斷 、測量誤差、貝葉斯分析法、集約計算方法等。

國際學生申請哈佛大學統計學系或生物統計學系均需要通過哈佛大學文理研究生院提交材料。申請者需要提交TOEFL成績(iBT最低要求80分)和 GRE成績(生物統計學系僅需要General Test成績,統計學系推薦申請者同時提交GRE Subject Test的數學專項成績)。

約翰·霍普金斯大學 JHU

約翰·霍普金斯大學統計學系是前十名學校中唯一一個隸屬于工程學院的統計學系,其全名為“應用數學與統計學系”，系內目前擁有全職教授18人。

其研究領域主要包括離散數學、優化與運營研究 、數值與矩陣分析、概率論、統計學、偏微分方程與動 態系統等。

國際學生申請約翰·霍普金斯大學統計學系需要提交TOEFL成績(iBT最低要求100分)或IELTS成績(總成績最低要求7.0分)、 GRE成 績(包括GRE General Test成績和GRE Subject Test的數學專項成績)。

華盛頓大學University of Washington

華盛頓大學統計學系目前擁有全職教授47人。

其設有社會科學統計、計算金融及統計遺傳學 三大研究方向。

國際學生申請西雅圖華盛頓大學統計學系需要提交TOEFL成績(iBT最低要求92分)或IELTS成績(總成績最低要求7.0分)、GRE成績 (GRE General Test成績必須提交,GRE Subject Test的數學專項成績可自由選擇是否提交)。

翰林國際教育

普林斯頓數學項目

普林斯頓大學（Princeton University），簡稱“普林斯頓”，是世界著名私立研究型大學，位于美國東海岸新澤西州的普林斯頓市，是美國大學協會的14個始創院校之一，也是著名的常青藤聯盟成員。

2019-20年，普林斯頓大學位列2019軟科世界大學學術排名世界第6，2020泰晤士高等教育世界大學排名世界第6，2020QS世界大學排名世界第13，2020USNews世界大學排名世界第8，在2019《泰晤士高等教育》世界大學聲譽排名中世界第7。

項目導師

——Professor S——

普林斯頓大學榮譽客座教授/羅切斯特大學數學終身教授

曾任：康奈爾大學客座教授，西北大學數學專業副教授

美國三次科學基金會

美國數學委員會期刊與Zentralblatt MATH《數學文摘》審稿評估官

擔任人數超過10家數學類核心期刊審稿人

美國國家科學基金會獎-微分幾何類項目評估團

項目成果

教授推薦信（100%美國大學網申提交）；

國際EI/CPCI會議論文發表；

兩篇論文發表機會；

科研項目證書；

個人學術能力評估表。

適合學生

9-12年級高中在讀，相關專業本科，研究生

項目班型

3-5人科研小班

課題一線性代數與微分方程的研究與應用

課題介紹

Matrix algebra and inverses, Gaussian elimination and solving systems of linear equations, determinants, vector spaces, linear dependence, bases, dimension, eigenvalue problems. First order differential equations including separable equations and linear equations. Linear nth order differential equations with constant coefficients, undetermined coefficients, first order linear homogenous systems of differential equations.

The concepts of a vector space, linearity and so forth found in linear algebra are what comes of stripping away the unnecessary information involved in solving simultaneous equations, studying systems of differential equations, higher order differential equations, multivariable calculus, as well as the physics of three (or four) dimensional space and advanced econometrics models. Just as a function is a higher level of abstraction than the quantity the function represents, vector spaces are more abstract than the functions, equations, or physical or economic situations which they represent.

涵蓋主題

微分方程在物理，工程和生命科學中的應用。R（實數）和C（復數）上的有限維矢量空間從兩個角度呈現：公理化和坐標計算。形式，線性變換，矩陣，本征空間。

研究方向

數學 理論數學 物理數學

線性代數 微分方程 微分幾何

課題二拓撲數據分析研究

課題介紹

在過去的幾年里，商業、科學和技術的許多進步都依賴于深度學習和人工智能的驚人進步。這些成就更加彰顯了在各種實際情況下產生的大數據分析、提取和應用的重要性。拓撲數據分析(TDA)，顧名思義，就是把拓撲學與數據分析結合的一種分析方法，用于深入研究大數據中潛藏的有價值的關系。

拓撲學研究的是一些特殊的幾何性質，這些性質在圖形連續改變形狀后還能繼續保持不變，稱為“拓撲性質”，而在復雜的高維數據內部也存在著類似的結構性質。相比于主成分分析、聚類分析這些常用的方法，TDA 不僅可以有效地捕捉高維數據空間的拓撲信息，而且擅長發現一些用傳統方法無法發現的小分類，具有更大的研究價值。在本課程中，教授將帶領大家學習基本的拓撲數據分析知識，并講述更多實際應用案例，在理論與實踐相結合的基礎上，幫助學生實現學以致用。

涵蓋主題

學習拓撲的基本理論和技術

拓撲理論在數據科學領域的實際應用

通過問題的解決，提升自我科研分析能力，擴大知識理解范圍

如何進科學調研以及如何撰寫科研報告和學術文章

研究方向

數學 應用數學 工程應用

數據科學 計算機科學

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