Статистическая наука

PGDip стремится научить вас решать реальные статистические задачи. По окончании курса вы должны быть в состоянии выбрать подходящий статистический метод для решения конкретной задачи анализа данных, внедрить анализ на компьютере и четко и кратко изложить свои результаты.

Курс предлагает широкое обучение высокого уровня в области прикладной и вычислительной статистики, статистического машинного обучения и фундаментальных принципов статистического вывода. Обучение проводится посредством математически сложных лекций и занятий по задачам, практических занятий в компьютерной лаборатории и написания отчетов.

Вы будете оцениваться по вашей успеваемости на двух письменных экзаменах в мае, а также по вашим представленным отчетам в оцененных практических задачах, установленных в течение года.

Департамент статистики внес некоторые изменения в содержание и проведение курса, и пересмотренная программа впервые будет запущена в 2016–2017 годах. В настоящее время больше внимания уделяется вычислительной статистике и статистическому машинному обучению, больше возможностей для студентов проходить курсы по специальности «Математика и статистика» по программе «MMath» и расширенной поддержке класса. Структура оценки остается такой же, как и в предыдущие годы. С 2017 по 1818 курс известен как PGDip в статистической науке (ранее PGDip в прикладной статистике), чтобы лучше отражать его содержание.

Каждый семестр учащиеся проходят четыре или, как правило, пять курсов. Три курса каждый семестр являются основными курсами, и студенты должны пройти практические занятия на этих курсах.

Доступные параметры будут варьироваться от года к году. Основные курсы, доступные каждый год, также могут отличаться. В 2016-17 годах основные курсы:

• Прикладная статистика
• Статистический вывод
• Статистическое программирование
• Вычислительная статистика
• интеллектуальный анализ данных и машинное обучение
• Байесовские методы.

В 2016-17 годах возможны следующие варианты:

• Стохастические модели в математической генетике
• Вероятность и статистика для сетевого анализа
• Графические модели
• Статистическое машинное обучение
• Расширенные методы моделирования
• Актуарная наука.

Кандидаты, как правило, ожидают, что их прогнозируют или они получат степень бакалавра высшего или первого класса с отличием (или эквивалентную международную квалификацию), как минимум, в курсе с существенным углубленным математическим и статистическим содержанием. Некоторые высоко количественные курсы по естественным наукам, общественным наукам (особенно по экономике) или медицине могут быть уместными, если они соответствуют этому критерию.

Тем не менее, поступление на курс является очень конкурентным, и большинство успешных абитуриентов имеют высшее образование или эквивалент.

Для соискателей степени из США минимальный требуемый средний балл составляет 3,6 из 4,0.

Если у вас есть квалификации за пределами Великобритании и вы хотите проверить, соответствуют ли ваши квалификации этим требованиям, вы можете связаться с Национальным информационным центром признания для Соединенного Королевства (UK NARIC).

Оценки за выпускной экзамен (GRE) или GMAT не запрашиваются.

• Официальные стенограммы (ы)
• CV / Возобновить
• Личное заявление: до двух страниц
• Рекомендации / рекомендательные письма: три, как правило, академические

ТРЕБОВАНИЯ К АНГЛИЙСКОМУ ЯЗЫКУ

Более высокий уровень

Финансирование обучения в программе Статистическая наука в Университете Оксфорда обеспечивает студентов различными возможностями для получения необходимой материальной поддержки. Студенты могут рассчитывать на широкий спектр стипендий, грантов и займовых программ, предназначенных для покрытия расходов на обучение и проживания. Университет активно сотрудничает с правительственными и частными организациями, предлагая одни из самых конкурентоспособных финансовых условий в мире для студентов, выбирающих статистическую науку. Для иностранных студентов доступны специальные международные стипендии, выделяемые на основе академических достижений и потенциала. Также возможны варианты получения грантов от научных фондов и исследовательских программ, которые могут частично или полностью покрывать расходы на обучение и связанные с научной работой расходы. Финансовое планирование является важной частью подготовки к обучению в Оксфорде, и для этого университет предоставляет консультации и подробную информацию о различных источниках финансирования, сроках подачи заявлений и требованиях. Студенты могут оформить студенческие кредиты, соответствующие требованиям национальных программ финансирования высшего образования. Кроме того, университет рекомендует искать внешние источники поддержки, такие как частные фонды, благотворительные организации и профессиональные ассоциации, которые часто предлагают дополнительные возможности для получения финансовой поддержки. Особое внимание уделяется обеспечению равных возможностей для всех студентов независимо от их социального или экономического положения. Перед началом обучения студенты могут обратиться за советами и информационной поддержкой в офис финансовой помощи университета. В целом, система финансирования обучения в программе Статистическая наука в Оксфорде рассчитана на то, чтобы сделать получение высшего образования максимально доступным для талантливых студентов со всего мира и способствовать развитию их исследовательских и профессиональных навыков.

Более подробная информация о программе

Программа по статистической науке в Университете Оксфорда предлагает студентам уникальную возможность ознакомиться с передовыми методами анализа данных, математическими моделями и статистическими теориями, необходимыми для решения сложных задач в различных сферах — от экономики и здравоохранения до социальных наук и технологий. Обучение ориентировано на развитие как теоретических знаний, так и практических навыков, что позволяет выпускникам быть конкурентоспособными в академической сфере и индустрии.

Программа включает в себя широкий спектр курсов, охватывающих основы статистики, вероятностных моделей, методологий сбора и обработки данных, а также современных технологий анализа больших данных и машинного обучения. Студенты получают возможность работать с реальными наборами данных, участвовать в исследовательских проектах и разрабатывать собственные статистические модели под руководством ведущих преподавателей и исследователей университета.

Курс обучения рассчитан на развитие критического мышления, аналитических способностей и навыков решения сложных задач, необходимых в современном мире больших данных. Студенты изучают как классические, так и современные методы анализа данных, осваивают программирование на языках R и Python, а также знакомятся с применением статистики в различных профессиональных областях.

Университет Оксфорда славится своими научными исследованиями и высоким уровнем преподавания, что обеспечивает студентам доступ к ведущим специалистам и передовым лабораториям. Помимо академической подготовки, программа по статистической науке предполагает развитие навыков командной работы, презентации результатов и грамотного интерпретирования полученных данных.

Выпускники программы успешно занимаются статистическим анализом в международных организациях, государственных структурах, финансовых и технологических компаниях, а также продолжают академическую карьеру, поступая в аспирантуру или участвуя в исследовательских проектах. Программа нацелена на подготовку специалистов, способных эффективно анализировать данные и принимать решения на основе научных методов.

Если у вас есть интерес к точной науке, аналитическому мышлению и желанию получить образование в одном из престижнейших университетов мира, наша программа по статистической науке — отличный выбор для достижения ваших профессиональных и академических целей.