加州大学伯克利分校统计学硕士项目解析

　　一、基本情况

　　加州大学伯克利分校统计学硕士仅提供全日制教学，项目为期10个月(提供秋/春两个学期)，上课地点位于伯克利市。

　　该项目开设在计算、数据科学与社会学院(College of Computing, Data Science, and Society，简称CDSS)下的统计系(Department of Statistics)。

　　虽然该项目可在两个学期(秋季和春季)内完成，但允许学生申请第三学期。一旦获得批准，该项目将延长至下一个秋季学期。

　　二、学位要求

　　要获得统计学硕士学位，学生必须完成至少24学分课程并通过综合考试。在极少数情况下，学生将被允许提交论文。

　　通常，这种情况发生在学生入学时已获得该批准，或学生在系内教授感兴趣的领域取得重大研究进展。如获批提交论文，则无需参加综合考试。

　　所有硕士课程的计分方式必须为字母等级(letter grade)，除非该课程仅提供satisfactory/unsatisfactory (S/U)形式(即不显示具体成绩，S表示这门课过了/U表示这门课没过)。

　　三、课程内容

　　加州大学伯克利分校统计学硕士第一学期，所有学生将参加概率、理论统计、统计计算方面的密集研究生课程，典型课程是STAT 201A、201B和243。在第二学期，学生将学习现代应用统计学高阶课程(STAT 230)，选修课和capstone课程。

　　capstone课程包括基于团队的学习体验，让学生有机会解决现实世界问题并开展实质性的数据分析项目。最后学生需提交一份书面报告并口头陈述研究结果。

　　选修课取决于学生个人兴趣，通常是与advisers协商决定。一般来说，选修课必须是与统计学相关的研究生课程，可以是统计系的课程，也可以是其他系的课程。

　　四、就业情况

　　统计学硕士毕业生就职行业广泛，包括：技术、金融/银行、保险、环境、医疗保健等等。

　　官网显示，统计学硕士毕业生雇主及任职岗位包括但不限于：

　　Adobe，营销活动分析师，高级数据科学家

　　AIG，高级风险技术专家

　　阿里巴巴，高级风险顾问

　　亚马逊，数据科学家

　　BCG，数据科学家

　　劳工统计局，经济学家

　　花旗，机器学习研究员

　　德勤，分析咨询顾问

　　戴森，分析工程师

　　Google，量化分析师，软件工程师

　　IBM，数据科学家&软件开发员

　　摩根大通，助理

　　Meta，数据通信研究副经理，数据科学家，研究数据科学家

　　麦肯锡，分析师

　　微软，数据&应用科学家，软件工程师

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