统计与数据科学硕士
M.S. in Statistics and Data Science
耶鲁大学
所属学院: 文理学院
专业类别: 统计/分析/数据科学
学制: 一年半到两年（3到4发个学期），每学期至少选4门课程
是否STEM: 是
招生数量&国际/中国生比例: M.A./M.S. (M.A. in Statistics and M.S. in Statistics & Data Science)有近 1000 份申请。其中，大约 40 人被录取，每年15-20 M.A./M.S.
学费: 45,700美金每年
生活费用: 31,687美金/年
项目简介
获得 M.S.统计学和数据科学学位，学生必须成功完成十二门课程，平均成绩为 HP 或更高，至少两门课程成绩为 H。学期。课程选择只有在 DGS 批准后才能正式生效。鼓励在其他部门选修课程，并在获得 DGS 许可的情况下进行。
培养目标&能力&项目特色
提供广泛的培训计划，包括统计理论的主要领域（重点是基础、贝叶斯理论、决策理论、非参数统计）、概率论、随机过程、渐近学、信息论、机器学习、数据分析、统计计算, 和图形方法。 在这种背景下，该计划的毕业生在行业和政府中找到了出色的职位。 鼓励学生完成应用实践项目（S&DS 626 或通过 S&DS 695及暑期实习完成）或适当的独立学习。这将计入课程学分。学生通常在连续 3 或 4 个学期的学习中完成学位要求。有些学生可能会在第三学期完成实习，并在第四学期完成学业。其他学生可以在第二个学期通过申请在第二年完成他们的最后课程。
课程设置
必修课程：概率论，统计，数据分析，两门数据科学类课程（多元统计，应用数据挖掘和机器学习，数据分析，深度学习理论和应用，优化技术，非参数估计和机器学习，统计学习理论），两门计算与大数据类课程（数据科学计算工具，统计计算，计算统计，并行编程技术，构建分布式系统，面向对象编程，在数值计算中）The minimal requirement with seven courses establishing a breadth of training is: all students must become acquainted with probability theory, at least at the level of S&DS 538 (Probability and Statistics) or S&DS 541 (Probability Theory). all students must learn some statistical theory, at least at the level of S&DS 542 (Theory of Statistics) or S&DS 612 (Linear Models). all students must gain some experience at working with real data in S&DS 625 (Case Studies). all students must take at least two courses in methods of data science, from a list of courses including (but not necessarily limited to): S&DS 563 (Multivariate Statistics), S&DS 565 (Applied Data Mining and Machine Learning), S&DS 661 (Data Analysis), CPSC 663 (Deep Learning Theory and Applications), S&DS 630 (Optimization Techniques), S&DS 668 (Nonparametric Estimation and Machine Learning), S&DS 669 (Statistical Learning Theory). all students must take at least two courses relating to efficient computation and Big Data. This could include (but is not limited to): S&DS 562 (Computational Tools for Data Science), S&DS 662 (Statistical Computing), BIS 557 (Computational Statistics), CPSC 524 (Parallel Programming Techniques), CPSC 526 (Building Distributed Systems), CPSC 527 (Object-Oriented Programming), CPSC 640 (Topics in Numerical Computation), or as approved by the DGS. In addition, students are encouraged to complete an applied practical project (S&DS 626 or satisfied via an appropriate summer internship with S&DS 695) or suitable independent study. This would count for course credit.
建议本科专业及学位: 无
语言要求: 所有学生必须熟悉概率论，至少达到统计538或统计541的水平。 所有学生都必须学习一些统计理论，至少达到统计542的水平。 所有学生都必须获得一些处理真实数据的经验，至少达到统计530的水平，但最好达到统计661或更高的水平。all students must become acquainted with probability theory, at least at the level of Stat 538 or Stat 541. all students must learn some statistical theory, at least at the level of Stat 542. all students must gain some experience at working with real data, at least at the level of Stat 530, but preferably at the level of Stat 661 or higher.
GPA: 未设置最低要求
成绩认证要求: 不需要
网申时是否邮寄成绩: 不需要
成绩单邮寄地址: https://gsas.yale.edu/admissions/degree-program-application-process
TOEFL: 无最低分要求code 3987.
IELTS: 无最低分要求
免语言要求: 本科项目为英语语言教学并且至少是有3年学习时间，仅硕士是英语教学，不可豁免语言
GRE: 无最低分要求
TOEFL或GRE送分代码: 机构代码3987.
面试要求: 无面试
Writing Sample: 不要求
工作经验: 不强制要求工作经验
截止日期: 12.15
典型就业行业: 最近毕业生继续在耶鲁大学、密歇根大学商学院、不列颠哥伦比亚大学、斯坦福大学和普渡大学继续他们的研究生教育。其他近期毕业生受雇于奥纬咨询、Captrust、德意志银行、RAAP、Progressive Leasing、Mathematica、麦肯锡、7-11 和 Facebook。