约翰霍普金斯大学研究生热门专业:应用数学与统计专业
约翰霍普金斯大学的应用数学与统计学硕士项目旨在培养具有扎实理论基础和强大实践能力的高素质人才。依托卓越的师资团队、跨学科研究环境和丰富的职业资源,项目着重提升学生解决复杂实际问题的能力。
该项目提供全面的学习平台,既注重深层次的理论教育,又强调理论在实际问题中的应用,涵盖领域包括生物医学、天体物理、商业分析和机器学习等。课程内容广泛,涉及概率与统计、优化与运筹学、离散数学以及计算数学等核心方向。学生将有机会在导师指导下参与尖端研究项目,这些项目通常以跨学科合作为特色,旨在探索创新性解决方案。
学位类型
MSE in Applied Mathematics and Statistics
课程时长
至少2学期全日制
信息来源:
一、申请要求
1、申请者需要具备的条件
申请人必须已完成学士学位,最好是工程、数学或科学专业。此外,候选人最好已完成本科课程:
- 微积分,包括多变量微积Calculus, through multivariable calculus;
- 线性代数Linear algebra;
- 微分方程Differential equations;
- 概率和统计Probability and statistics;
- 计算机编程(例如,C++)Computer programming;
- 至少两门校对课程proof-writing courses。
2、写作要求
学生需要提交目的陈述,说明预期职业发展目标。
3、语言要求
如果英语不是申请人的母语,请安排考试机构将托福 TOEFL考试或雅思 IELTS考试成绩发送到部门。
- 录取偏好100分以上托福成绩,机构代码是C559;
- 录取偏好7分以上的雅思成绩,课程 ID 代码是 4610 或 110079。
可以根据以下原因之一免除英语水平要求:
- 国籍:如果您目前拥有官方语言为英语的国家的国籍,并且该国家/地区列于下表中,请选择此原因。
- 学位所在国家:如果您已完成或将要在官方语言为英语的国家/地区完成学士或硕士学位,并且该国家/地区列于下表中,请选择此原因。
更多语言信息,可以阅读:English Language Proficiency Policy。
除了上述申请该专业特殊申请条件外,完整的申请要求可以查看我们官网对应的【申请要求】部分
信息来源:
二、毕业要求
1、学分要求
圆满完成至少八门为期一学期的研究生课程:
- 所有 3 或 4 学分的 AMS 院系 600 级和 700 级课程(EN.553.604 应用数学基础方法和研究/实习课程除外)均符合此要求。
- 其他院系的某些课程也可以接受,但必须事先获得完全批准。院系外最多 3 门课程可计入硕士学位要求的 8 门(或 10 门)课程。
- 列为 2 学分课程的 JHU 课程(研究/实习课程除外)只能算作半门课程。JHU 公共卫生课程只能算作半门课程。JHU 1 学分课程不得使用。
满足以下任一选项:
- 根据已批准的项目提交可接受的研究报告;或
- 顺利完成另外两门一学期的研究生课程(限制与第1节相同),并经教师顾问和系主任批准。
完成指定的1门课程课程满足计算要求computing requirement;
选修重点领域area of focus中的三门课程完成要求;
完成有关负责任和合乎道德的研究行为的培训;
完成学术道德培训。
2、成绩要求
- 满足课程要求的课程必须保持 3.0 的总体 GPA
- 最多允许使用两门 C 或 C+ 成绩,其余课程成绩必须为 B- 或更高
3、论文要求
确定论文导师后,学生应该计划工作大约一年进行论文研究并撰写论文。学生必须在进行研究的每个学期注册其论文顾问的 EN.553.809 部分。学生应该准备好与您的论文导师讨论研究/论文期望,以澄清哪些工作可以被视为符合要求。期望很大程度上取决于导师,因此这是一次重要的对话。由于论文学位选项代替了两门课程,因此投入到研究中的工作和努力应该至少与两门课程一样多。所有获得论文/论文硕士学位的学生都必须提交读者信(有时称为读者报告)。最终批准论文必须在适当的截止日期前提交给图书馆。
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三、课程介绍
计算要求课程
课程 | 课程名称英语 | 课程编号 |
数据科学的数学和计算基础 | Mathematical and Computational Foundations of Data Science | AS.110.445 |
数学建模与咨询 | Mathematical Modeling and Consulting | EN.553.600 |
应用统计与数据分析 I | Applied Statistics & Data Analysis I | EN.553.613 |
贝叶斯统计 | Bayesian Statistics | EN.553.632 |
蒙特卡罗方法 | Monte Carlo Methods | EN.553.633 |
重点领域课程area of focus
课程 | 课程名称英语 | 课程编号 |
概率论Probability Theory | ||
随机搜索和优化 | Stochastic Search and Optimization | EN.553.763 |
随机过程简介 | Introduction to Stochastic Processes | EN.553.626 |
随机过程和金融应用 I | Stochastic Processes and Applications to Finance I | EN.553.627 |
随机过程和金融应用 II | Stochastic Processes and Applications to Finance II | EN.553.628 |
概率论 I | Probability Theory I | EN.553.720 |
统计与统计学习Statistics and Statistical Learning | ||
数据科学的大规模优化 | Large-Scale Optimization For Data Science | EN.553.669 |
概率机器学习 | Probabilistic Machine Learning | EN.553.724 |
统计理论 I | Statistical Theory I | EN.553.730 |
统计理论 II | Statistical Theory II | EN.553.731 |
非参数贝叶斯统计 | Nonparametric Bayesian Statistics | EN.553.733 |
统计模式识别主题 | Topics in Statistical Pattern Recognition | EN.553.735 |
优化与运筹学Optimization and Operations Research | ||
非线性优化 I | Nonlinear Optimization I | EN.553.761 |
非线性优化 II | Nonlinear Optimization II | EN.553.762 |
数学博弈论 | Mathematical Game Theory | EN.553.653 |
金融优化 | Optimization in Finance | EN.553.661 |
数据科学优化 | Optimization in Data Science | EN.553.662 |
计算与应用数学Computational and Applied Mathematics | ||
形状与微分几何 | Shape and Differential Geometry | EN.553.780 |
计算解剖学的数学基础 | Mathematical Foundations of Computational Anatomy | EN.553.784 |
矩阵分析与线性代数 | Matrix Analysis and Linear Algebra | EN.553.792 |
湍流理论 | Turbulence Theory | EN.553.793 |
矩阵分析与线性代数 II | Matrix Analysis and Linear Algebra II | EN.553.795 |
离散数学Discrete Mathematics | ||
组合分析 | Combinatorial Analysis | EN.553.671 |
图论 | Graph Theory | EN.553.672 |
组合优化 | Combinatorial Optimization | EN.553.766 |
计算机科学中的组合学和图论 | Combinatorics & Graph Theory in Computer Science | EN.601.630 |
计算理论 | Theory of Computation | EN.601.631 |
四、求职发展
约翰霍普金斯大学的应用数学与统计学专业致力于通过个性化的途径,帮助学生达成职业发展目标。求职服务能帮助学生清晰地定义自己的职业目标,深入了解行业动态,构建有效的专业网络,并提升求职技巧。本专业与JHU生活设计实验室的紧密协作,为学生提供了一系列的服务、计划和交流平台。学校拥有一支由资深职业顾问组成的团队,他们将为学生提供专业的职业发展支持。
学生可以预约一对一的职业咨询服务,参与各种线上活动和招聘会,以及获取最新的招聘信息。通过这些资源和指导,学生将能够获得在职场竞争中所需的关键知识和实践经验,从而在毕业后能够迅速适应并脱颖而出。
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