留学最热门的专业之一统计学，专业院校大盘点，“钱”景不可忽视

在科技技术飞速发展的今天

统计学已经慢慢从数学系中独立出来

成为单独的统计系

开拓了新的领域

关于统计学

统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。

它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。

统计专业在美国的就业前景非常好，统计学硕士毕业年薪通常可在6至8万美元以上，而且录取难度相对较低。

统计学美本申请

从美国开设统计学专业的学校来看，统计学大致可以分为两类，一类偏向于理论研究，另一类偏向于实际应用。前者主要包括统计系或者数学系下的统计学；后者包含的方面就非常的广泛，包括：数理统计、生物统计、环境统计、金融统计、经济统计、遗传统计、农业统计等等。

这些是统计在其他领域的应用而形成的研究分支。每个方向未来的发展也是不同的。如：

数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断。在应用方面，可以通过统计方法进行气象、水文以及地震预报的研究；在研制新产品时，利用统计学的知识进行试验设计和数据处理，以寻求最佳的生产方案等。

生物统计则是运用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。其最常见的是应用于医学、生物学、农学等的研究中，合理地进行调查或实验设计，科学地整理、分析收集得来的资料。在美国，生物统计有很大一部分设置在公共健康学院里面，毕业后可以在医院或者科研机构进行研究工作。生物统计的发展非常快，现很多学校都专门设立了独立的生物统计系。

经济统计学也是比较热门的专业之一，他主要是对于经济金融活动进行数量方面的调查整理分析，目的是认识经济活动客观规律，对经济活动实行科学建议、管理与监督。

统计学美本推荐名校

斯坦福大学Stanford University

斯坦福大学的统计学系近几年在美国的专业排名中一直位居榜首。目前，系内拥有全职教授29人,在读研究生近140人。统计学系的主要研究领域包括统计学、概率论、生物统计、金融数学等，可授予统计学硕士、金融数学硕士、生物统计学硕士和统计学博士四类研究生学位。

国际生申请斯坦福大学的统计学系需要提交TOEFL (iBT的录取平均分是109)和GRE (包括GRE General和GRE Subject的数学专项成绩)。

加州大学伯克利分校UCB

加州大学伯克利分校统计学系拥有全职教授43人。其主要研究领域包括理论统计学、应用统计学和概率论三大研究领域,可授予统计学硕士、统计学博士、生物统计学硕士和生物统计学博士四类研究生学位。

国际学生申请加州大学伯克利分校统计学系需要提交TOEFL (iBT最低90分)和GRE。

哈佛大学Harvard University

哈佛大学的统计学研究分为统计学系和隶属于公共卫生学院的生物统计学系两大单位，合计拥有全职教授近90人。

其主要研究领域包括设计与临床试验分析、幸存者分析、顺序分析法、统计遗传学、因果关系推断 、测量误差、贝叶斯分析法、集约计算方法等。

国际学生申请哈佛大学统计学系或生物统计学系均需要通过哈佛大学文理研究生院提交材料。申请者需要提交TOEFL成绩(iBT最低要求80分)和 GRE成绩(生物统计学系仅需要General Test成绩,统计学系推荐申请者同时提交GRE Subject Test的数学专项成绩)。

约翰·霍普金斯大学 JHU

约翰·霍普金斯大学统计学系是前十名学校中唯一一个隶属于工程学院的统计学系,其全名为“应用数学与统计学系”，系内目前拥有全职教授18人。

其研究领域主要包括离散数学、优化与运营研究 、数值与矩阵分析、概率论、统计学、偏微分方程与动 态系统等。

国际学生申请约翰·霍普金斯大学统计学系需要提交TOEFL成绩(iBT最低要求100分)或IELTS成绩(总成绩最低要求7.0分)、 GRE成 绩(包括GRE General Test成绩和GRE Subject Test的数学专项成绩)。

华盛顿大学University of Washington

华盛顿大学统计学系目前拥有全职教授47人。

其设有社会科学统计、计算金融及统计遗传学 三大研究方向。

国际学生申请西雅图华盛顿大学统计学系需要提交TOEFL成绩(iBT最低要求92分)或IELTS成绩(总成绩最低要求7.0分)、GRE成绩 (GRE General Test成绩必须提交,GRE Subject Test的数学专项成绩可自由选择是否提交)。

翰林国际教育

普林斯顿数学项目

普林斯顿大学（Princeton University），简称“普林斯顿”，是世界著名私立研究型大学，位于美国东海岸新泽西州的普林斯顿市，是美国大学协会的14个始创院校之一，也是著名的常青藤联盟成员。

2019-20年，普林斯顿大学位列2019软科世界大学学术排名世界第6，2020泰晤士高等教育世界大学排名世界第6，2020QS世界大学排名世界第13，2020USNews世界大学排名世界第8，在2019《泰晤士高等教育》世界大学声誉排名中世界第7。

项目导师

——Professor S——

普林斯顿大学荣誉客座教授/罗切斯特大学数学终身教授

曾任：康奈尔大学客座教授，西北大学数学专业副教授

美国三次科学基金会

美国数学委员会期刊与Zentralblatt MATH《数学文摘》审稿评估官

担任人数超过10家数学类核心期刊审稿人

美国国家科学基金会奖-微分几何类项目评估团

项目成果

教授推荐信（100%美国大学网申提交）；

国际EI/CPCI会议论文发表；

两篇论文发表机会；

科研项目证书；

个人学术能力评估表。

适合学生

9-12年级高中在读，相关专业本科，研究生

项目班型

3-5人科研小班

课题一线性代数与微分方程的研究与应用

课题介绍

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.

涵盖主题

微分方程在物理，工程和生命科学中的应用。R（实数）和C（复数）上的有限维矢量空间从两个角度呈现：公理化和坐标计算。形式，线性变换，矩阵，本征空间。

研究方向

数学 理论数学 物理数学

线性代数 微分方程 微分几何

课题二拓扑数据分析研究

课题介绍

在过去的几年里，商业、科学和技术的许多进步都依赖于深度学习和人工智能的惊人进步。这些成就更加彰显了在各种实际情况下产生的大数据分析、提取和应用的重要性。拓扑数据分析(TDA)，顾名思义，就是把拓扑学与数据分析结合的一种分析方法，用于深入研究大数据中潜藏的有价值的关系。

拓扑学研究的是一些特殊的几何性质，这些性质在图形连续改变形状后还能继续保持不变，称为“拓扑性质”，而在复杂的高维数据内部也存在着类似的结构性质。相比于主成分分析、聚类分析这些常用的方法，TDA 不仅可以有效地捕捉高维数据空间的拓扑信息，而且擅长发现一些用传统方法无法发现的小分类，具有更大的研究价值。在本课程中，教授将带领大家学习基本的拓扑数据分析知识，并讲述更多实际应用案例，在理论与实践相结合的基础上，帮助学生实现学以致用。

涵盖主题

学习拓扑的基本理论和技术

拓扑理论在数据科学领域的实际应用

通过问题的解决，提升自我科研分析能力，扩大知识理解范围

如何进科学调研以及如何撰写科研报告和学术文章

研究方向

数学 应用数学 工程应用

数据科学 计算机科学

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