一、加州大学伯克利分校Master of Arts in Statistics

　　解读：统计专业的“大佬级”项目。对于学生的学术基础——包括先修课和成绩，都有非常严格的要求。虽然该项目对于申请人的专业背景没有明确的限制，但是倾向于录取具有数学和量化背景的学生。学生毕业后在湾区的就业数据非常优秀，同时每年也有一部分学生选择读博。

　　01、基本信息

　　学院：计算、数据科学与社会学院，College of Computing, Data Science, and Society

　　地点：加利福尼亚州，伯克利市

　　项目时长：一年至一年半

　　是否STEM项目：是

　　02、录取学生画像

　　班级大小：每年录取100-200人(每年500+人申请，录取率约为10-20%)，最终入读60人左右

　　学生背景：精算学、计算机科学、经济学、金融学、数学(纯数学和应用数学)、物理和生物科学、政治学和统计学。

　　二、芝加哥大学Master of Science in Statistics

　　解读：学术导向的顶级统计项目。顺应芝加哥大学一贯严谨治学的风格，该项目在侧重统计理论的同时，给予学生来自其他院系非常丰富的课程，让学生能够自由地拓展统计理论的应用，对学生在未来选择就业或是读博都非常友好。

　　01、基本信息

　　学院：物理科学学院 Physical Sciences Division

　　地点：伊利诺伊州，芝加哥市

　　项目时长：3至6个学期，一至两年

　　是否STEM项目：是

　　02、录取学生画像

　　班级大小：每年录取约50名左右新生，平均录取率为10%-20%。其中，70%为中国学生

　　平均成绩：GPA无最低限制要求，但重视GPA走势、困难课程的占比、统计和数学课程的GPA;大部分申请人的GRE数学分数高于90%

　　先修课要求：雅各布和多元微积分、线性/矩阵代数、以及1年的初级概率和统计学

　　三、卡内基梅隆大学Master of Science in Applied Data Science

　　解读：理工科知名强校开设的为期一年的密集型项目。其课程非常强调统计方法(包括数据分析技术和计算能力)的实践技能。因此较适合就业导向、目标感很强，同时能够在入学后快速进入找工作状态的学生。

　　01、基本信息

　　学院：迪特里希人文和社会科学学院 Dietrich College of Humanities and Social Sciences

　　地点：宾夕法尼亚州，匹兹堡市

　　项目时长：2个学期，9个月

　　是否STEM项目：是

　　02、录取学生画像

　　班级大小：每年录取40人左右(录取率在10%-15%之间)

　　平均成绩：托福期望值105+，口语部分至少28

　　本科背景：要求先修课程包括，2学期的基于概率和数学统计的微积分、1门线性回归分析以及1门矩阵代数

　　四、哥伦比亚大学Master of Arts in Statistics

　　解读：由于其招生体量较大，而被很多人误解为“很水”的项目。实际上，哥大的统计硕士项目课程非常扎实，同时提供很多应用方向的选修课——如公共健康、政策、市场营销、金融等等。录取时，项目对于学生的数理背景有严格的要求。每年毕业后也会有一定的学生选择读博，足见其课程的学术含金量。

　　01、基本信息

　　学院：研究生文理学院 Graduate School of Arts and Sciences

　　地点：纽约州，纽约市

　　项目时长：3个学期

　　是否STEM项目：是

　　02、录取学生画像

　　班级大小：每年录取200+学生

　　先修课要求：1学期的线性代数(深入涵盖相关主题，包括矩阵、向量空间、线性变换、特征值和特征向量、规范形式及其应用，以及高级微积分)。优先考虑有理论或应用概率统计经验的申请者。熟悉计算机编程(SAS/R/Python)对申请有帮助

　　五、杜克大学Master of Science in Statistical Science

　　解读：设置上兼具理论和应用的高含金量项目。采取小班教学，能够提供学生非常丰富的课程、职业发展与学术资源。因此毕业生无论是就业或是读博都有很好的发展机会。

　　01、基本信息

　　学院：研究生学院 The Graduate School

　　地点：北卡罗来纳州，达勒姆市

　　项目时长：36学分，两年

　　是否STEM项目：是

　　02、录取学生画像

　　班级大小：2024年秋季45人入读(573人递交申请，录取163人，录取率约为28%)

　　平均成绩：本科GPA3.8;GRE 数学168，语文157

　　先修课要求：基于微积分的概率论、基于微积分的数学统计、回归分析以及矩阵代数。最好有一门计算机编程课程

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