本硕士课程在理论统计和应用统计方面提供扎实的训练，展示统计方法如何广泛应用于银行、金融、政府以及医学研究等多个行业。你将深入掌握概率论、统计推断和计算技术，为未来多样的职业发展路径做好准备。课程的重要组成部分是一项大型研究项目，将在学术专家的指导下完成，你将所学知识应用于现实世界的问题解决中。该理学硕士课程是伦敦帝国理工学院统计学六个专业方向之一，提供灵活的学习选择。你可以选择这一通用统计方向，或选择更专注的专业路径，例如应用统计、生物统计、数据科学与机器学习、统计金融或统计理论与方法。
国家/地区
英国
学校
帝国理工学院
专业大类
理科
专业阶段
专业细分类
统计
学制
1年
学费
39,900英镑每年
申请要求
申请者需持有统计学、数学、工程、物理或计算机科学等相关专业的学士学位，通常要求一等荣誉学位（First Class）。非数学科学背景的申请者须具备扎实的理论数学知识与经验。中国学生须毕业于“211工程”高校，本科均分不低于80%，优先考虑85%及以上者；申请博士课程还需持有硕士学历且成绩不低于80%。
语言要求
总分7.0（各项不低于6.5）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 7.0 | 6.5 | 6.5 | 6.5 | 6.5 |
总分100（各单项不低于22）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 100 | 22 | 22 | 22 | 22 |
总分69（各单项不低于62）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 69 | 62 | 62 | 62 | 62 |
5.0（所有单项不低于5.0）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
新托福 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2026-04-30 | 2026-06-18  0天 | 已截止 |
| 2026-09 | 2026-03-12 | 2026-04-29 0天 | 已截止 |
| 2026-09 | 2026-01-08 | 2026-03-11 0天 | 已截止 |
| 2026-09 | 2025-09-29 | 2026-01-07 0天 | 已截止 |
课程描述
本课程包含必修模块、选修模块和统计研究项目。学生需修读所有必修模块，包括：应用统计学（涵盖统计建模与回归分析）、计算统计与机器学习（重点为现代统计中的计算方法）、统计推断基础（涵盖贝叶斯与频率学派推断方法）、概率论（随机变量及其分布函数）以及数据科学（常见数据科学方法及其应用与误用）。
选修模块需选择五至六个，总计25–27.5 ECTS（每个模块通常为5 ECTS，部分除外）。可选模块包括：高级模拟方法、高级统计金融、大数据：基于PySpark的统计可扩展性（涵盖Hadoop与Spark技术）、深度学习（7.5 ECTS）、统计金融导论、非参数统计、概率生成模型、空间统计（7.5 ECTS）、高维数据的统计学习、随机过程、生存模型（7.5 ECTS）以及时间序列分析（7.5 ECTS）。
此外，学生需在1月至9月期间完成一项全日制的统计研究项目，深入探索数据科学领域的前沿课题，并有机会与学术导师或行业合作伙伴共同开展研究。
选修模块需选择五至六个，总计25–27.5 ECTS（每个模块通常为5 ECTS，部分除外）。可选模块包括：高级模拟方法、高级统计金融、大数据：基于PySpark的统计可扩展性（涵盖Hadoop与Spark技术）、深度学习（7.5 ECTS）、统计金融导论、非参数统计、概率生成模型、空间统计（7.5 ECTS）、高维数据的统计学习、随机过程、生存模型（7.5 ECTS）以及时间序列分析（7.5 ECTS）。
此外，学生需在1月至9月期间完成一项全日制的统计研究项目，深入探索数据科学领域的前沿课题，并有机会与学术导师或行业合作伙伴共同开展研究。
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