专业名称：

统计学理学硕士（MSc in Statistics）

开课时间：

9月

课程长度：

1年

专业介绍/课程总论：

几乎各大公司都需要使用统计的概念、工具和方法，包括但不限于银行和金融、政府、医学研究、制药行业和互联网公司等。伦敦帝国理工学院（Imperial College London）这门为期一年的统计学理学硕士（MSc in Statistics）课程在理论和应用统计方面提供了出色的培训。可供选择的选修课程种类繁多，能够培养学生对专业的兴趣，深入了解各种统计应用场景和方法。

伦敦帝国理工学院（Imperial College London）的统计学理学硕士（MSc in Statistics）课程提供六大研究方向：

1、统计学理学硕士（统计学）

2、统计学理学硕士（应用统计）

3、统计学理学硕士（生物统计学）

4、统计学理学硕士（数据科学）

5、统计学理学硕士（统计金融）

6、统计学理学硕士（理论与方法）

课程内容：

在第一学期，所有学生将学习通用的核心课程，确保所有学生获得概率论、统计推断、应用和计算统计等基础领域的高阶知识。进入第二学期后，大学将提供多样化的选修模块，为学生培养自己的专业兴趣提供了高度的灵活性。在夏季学期中，学生将与一名指导老师就学生感兴趣内容，共同完成一个研究课题。

统计学方向：

必修课程

统计概率

统计推断基础

应用统计学

计算统计

统计研究项目

选修课程：

学生可以从下面选择5-6门选修课程，总共30–32.5 学分。学生最多可以选择2门价值7.5 学分的课程。除非另有说明，否则每门课程的学分为默认5 学分。

当代统计理论

贝叶斯方法

多元分析

机器学习

统计金融导论

高级统计金融

生物医学统计

统计遗传学与生物信息学

大数据

先进的模拟方法

数据科学

利用TensorFlow进行深度学习

非参数统计

随机过程

生存模型（7.5学分）

时间序列分析（7.5学分）

应用统计学方向

必修课程：

统计概率

统计推断基础

应用统计学

计算统计

统计研究项目

选修课程

学生需要从组1中选择至少4门课，从组2中选择其余课程，总计30–32.5 学分。学生最多可以选择2门7.5 学分的课程。除非另有说明，否则每门课程的学分默认为5 分。

选修课组1

先进的模拟方法

贝叶斯方法

生物医学统计

数据科学

统计金融导论

机器学习

非参数统计

选修课组2

高级统计金融

大数据

当代统计理论

利用TensorFlow进行深度学习

多元分析

统计遗传学与生物信息学

随机过程

生存模型（7.5 学分）

时间序列分析（7.5 学分）

生物统计学方向

必修课程：

统计概率

统计推断基础

应用统计学

计算统计

统计研究项目

生物医学统计

统计遗传学与生物信息学

选修课程：

学生可以从下面选择3-4门选修课程，总共20–22.5 学分。学生最多可以选择2门价值7.5 学分的课程。除非另有说明，否则每门课程的学分为默认5 学分。

当代统计理论

贝叶斯方法

多元分析

机器学习

统计金融导论

高级统计金融

大数据

先进的模拟方法

数据科学

利用TensorFlow进行深度学习

非参数统计

随机过程

时间序列分析（7.5 E学分）

生存模型（7.5 学分）

数据科学方向：

必修课程：

统计概率

统计推断基础

应用统计学

计算统计

统计研究项目

机器学习

数据科学

利用TensorFlow进行深度学习

大数据

统计金融方向

必修课程：

统计概率

统计推断基础

应用统计学

计算统计

统计研究项目

统计金融导论

高级统计金融

随机过程

选修课程：

学生可以从下面选择若干门选修课程，总共15–17.5 学分。学生最多可以选择2门7.5 学分的课程。除非另有说明，否则每门课程的学分为默认5 学分。

当代统计理论

贝叶斯方法

多元分析

机器学习

生物医学统计

统计遗传学与生物信息学

大数据

先进的模拟方法

数据科学

利用TensorFlow进行深度学习

非参数统计

时间序列分析（7.5 学分）

生存模型（7.5 学分）

理论和方法方向

必修课程：

统计概率

统计推断基础

应用统计学

计算统计

统计研究项目

选修课程：

学生需要从选修课列表1中选择至少2门课程，从选修课列表2中选择其余课程，总计30–32.5 学分。

选修课1

当代统计理论

贝叶斯方法

多元分析

先进的模拟方法

选修课2

机器学习

统计金融导论

高级统计金融

生物医学统计

统计遗传学与生物信息学

大数据

数据科学

利用TensorFlow进行深度学习

非参数统计

随机过程

时间序列分析（7.5 学分）

生存模型（7.5 学分）

统计研究项目：

学生将在5-9月期间全职完成一个研究项目，有机会与一名学术人员一起研究一个符合学生兴趣的最新研究问题。

教学方法

论文、小组教程、讲座、现代统计计算技能、口头陈述和评估、实用计算会话、学术讨论

、虚拟学习环境

评估方法

评估课程/测试、强化课程评估、口头陈述、笔试、书面项目

职业规划：

伦敦帝国理工学院（Imperial College London）这门为期一年的统计学理学硕士（MSc in Statistics）课程使学生具备一系列可转移的技能，包括编程、解决问题、批判性思维、科学写作、项目工作和演示。许多毕业生在离开学校后迅速找到了工作，或进入研究部门工作。