耶鲁大学统计与数据科学硕士详细介绍

　　一、专业介绍

　　耶鲁大学统计与数据科学硕士开设耶鲁大学统计与数据科学部门，该部分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。

　　二、毕业要求

　　要获得耶鲁大学统计与数据科学硕士学位的资格，学生必须成功完成12个学期的课程(有3个学期的居住要求，除非接受额外学期的兼职学习)，平均成绩为HP或更高，至少有两个等级的H.课程在每学期开始时与研究生学习主任(DGS)协商选择。只有得到DGS的批准，课程选择才会正式生效。其他院系的选修课程是鼓励的，并得到院长的许可。

　　包括：

　　所有学生必须熟悉概率论，至少达到S&DS 538(概率与统计)或S&DS 541(概率论)的水平。

　　所有学生都必须学习一些统计理论，至少达到S&DS 542(统计理论)或S&DS 612(线性模型)的水平。

　　所有学生必须在S&DS 625(案例研究)中获得一些处理真实数据的经验。

　　所有学生必须至少选修两门数据科学方法课程，课程列表包括(但不一定限于):S&DS 563(多元统计)，S&DS 565(前一篇:应用数据挖掘和机器学习;当前课程:机器学习导论)、数据分析、中级机器学习、深度学习理论与应用、优化技术、计算与优化、高级优化技术、非参数估计与机器学习、统计学习理论。

　　所有学生必须选修至少两门与高效计算和大数据相关的课程。这可能包括(但不限于):S&DS 562(数据科学计算工具)，S&DS 662(统计计算)，BIS 620(数据科学软件系统)，BIS 557(计算统计)，BIS 634(信息学计算方法)，CPSC 524(并行编程技术)，CPSC 526(构建分布式系统)，CPSC 527(面向对象编程)，CPSC 640(数值计算主题)，或由DGS批准。

　　此外，鼓励学生完成一个应用实践项目(S&DS 626或通过S&DS 695适当的暑期实习满意)或适当的独立学习。这可以算作课程学分，但并不是一个保证的机会;学生必须确定合适的实习或项目，并获得部门批准。实习学分只在夏季提供，持签证学习的学生应咨询OISS。

　　三、就业情况

　　耶鲁大学统计与数据科学硕士最近的毕业生在耶鲁大学、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。

　　其他应届毕业生受雇于奥纬咨询、Captrust、德意志银行、RAAP、Progressive Leasing、Mathematica、麦肯锡、7 Eleven和Facebook。

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