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统计学(理学硕士)

QS:111THE:129

Statistics (MSc)

理科统计
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英国 I 南安普顿大学 查看学校详情

University of Southampton

入学时间2026-09
项目时长1年
项目学费239014人民币/每年
专业介绍
该英国统计学硕士课程将帮助您培养扎实的统计理论知识和实际应用能力,为将来从事统计、数据科学或相关领域的工作做好准备。您将学习如何解决数据收集与分析中的实际问题,掌握统计软件的使用,并提升沟通能力、时间管理能力和研究能力。 课程包括核心模块以及机器学习、灵活回归、临床试验、实验设计和Python编程等选修内容。您可以选择两条路径之一:标准的“方法与应用”路线,或更侧重计算、编程(R和Python)、机器学习及数据可视化的“数据科学”路径。 毕业生大多就职于银行、保险、制药、政府及其他行业,也有许多人继续攻读博士学位。本课程由统计学讲师Chieh-Hsi Wu博士主持,他在统计建模方面具有深厚的专业知识。 该课程定期接受评审以确保教学质量,并受英格兰学生事务办公室监管。
申请要求
中国学生申请南安普顿大学授课型硕士课程,通常需持有学士学位,并满足相当于英国2:1或2:2的学术成绩。具体要求取决于毕业院校所属的“Tier”等级(分为A、B、C、D四档)。若申请专业要求数学背景强且数学与统计模块成绩优异,则需达到对应Tier下的2:1标准: - Tier A:均分70%以上 - Tier B:均分75%以上 - Tier C:均分80%以上 - Tier D(未列院校):均分88%以上 建议查阅课程页面确认具体要求,并确保本科阶段有充足的数学和统计课程及高分成绩。
语言要求
雅思
总分要求6.5
听力6
阅读6
写作6
口语6
托福(旧版)
总分要求92
听力21
阅读22
写作21
口语23
PTE
总分要求68
听力64
阅读64
写作64
口语64

专业录取人群画像

本科背景

申请成功案例 本科学校 类型分布

75.00%其他
25.00%211
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申请日期

2026年开学季
2025-09开学2025-08-26申请截止
2026-09开学2026-08-19申请截止

该课程为2026-27学年南安普顿大学MSc SAM/STATS项目第一学年必修与选修模块。学生必须修读以下必修模块:案例研究1与2(MATH6188、MATH6187)、计算密集型统计方法(MATH6192)、R语言数据科学基础(MATH6195)、广义线性模型(STAT6135)、Python编程导论(MATH6189)、似然与贝叶斯推断(MATH6174)、机器学习(MATH6168)、研究沟通技能(STAT6139)、R语言统计计算(MATH6191)、统计专题研讨系列I与II(MATH6026、MATH6028),以及统计项目(MATH6031)。 此外,学生需从以下模块中选择修读:临床试验(MATH6151)、实验设计(MATH6027)、流行病学方法(MATH6033)、灵活回归模型(MATH6169)、预测分析(MATH6011)、R语言数据科学基础(MATH6195)、Python编程导论(MATH6189)、机器学习(MATH6168)、统计遗传学(MATH6068)和生存模型(MATH6143,需先修MATH6122)。部分选修课与必修课内容重叠,可能不可重复修读。课程旨在培养学生在统计建模、数据分析、编程及科研能力方面的综合素养。

案例研究 1

Case Study 1

必修学年1
案例研究 2

Case Study 2

必修学年1
计算密集型统计方法

Computationally Intensive Statistical Methods

必修学年1
R语言中的数据科学基础

Fundamentals of Data Science in R

必修学年1
广义线性模型

Generalised Linear Models

必修学年1
Python 简介

Introduction to Python

必修学年1
似然与贝叶斯推断

Likelihood and Bayesian Inference

必修学年1
机器学习

Machine Learning

必修学年1
研究沟通技巧

Research Communication Skills

必修学年1
R中的统计计算

Statistical Computing in R

必修学年1
统计学研讨会系列 I

Statistical Seminar Series I

必修学年1
统计学研讨会系列 II

Statistical Seminar Series II

必修学年1
统计学项目

Statistics Project

必修学年1
英国南安普顿大学统计学(理学硕士)就业报告

Statistics (MSc)

就业资源
行业分布
岗位分布
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