約翰霍普金斯大學是一所世界頂級的著名私立大學,也是美國第一所研究型大學;在2023年US News大學綜合排名中排名第九,在最有價值學校的排名中排第16,在最具創(chuàng)新性的學校排名中排第十二,超高的排名足以證明院校的實力。接下來為大家介紹:2023年美國約翰霍普金斯大學應用數(shù)學與統(tǒng)計學專業(yè)申請條件及主要課程有哪些?
約翰霍普金斯大學應用數(shù)學與統(tǒng)計學專業(yè)介紹:
項目簡介:
應用數(shù)學和統(tǒng)計學是新興領域的一個重要組成部分,如計算醫(yī)學/生物學、語言處理、信息安全和計算機科學。在今天這個數(shù)據(jù)密集的世界里,它被用來回答各種問題,并在金融、政府、法律、醫(yī)療和國防等領域解決問題。
應用數(shù)學與統(tǒng)計系的教學與研究項目跨越現(xiàn)代應用數(shù)學。
本系的概率統(tǒng)計課程包括概率論、隨機過程、應用及理論統(tǒng)計。它的操作研究/優(yōu)化程序包括連續(xù)和離散優(yōu)化、數(shù)值優(yōu)化、網(wǎng)絡編程和博弈論。它的離散數(shù)學課程包括組合學、圖論和密碼學和編碼。它在科學計算中的程序包括計算、數(shù)值分析、矩陣分析和系統(tǒng)的數(shù)學建模。
現(xiàn)在各行各業(yè)都需要統(tǒng)計,掌握復雜的分析工具來處理大數(shù)據(jù),做出堅定的決定,這就是約翰霍普金斯大學所提供的。我們的AMS畢業(yè)生配備了機器學習和數(shù)據(jù)挖掘方面的分析技能和專業(yè)知識,使他們成為全球經(jīng)濟的領導者。
本系的課程包括數(shù)學推理、數(shù)學建模和計算、抽象的數(shù)學應用、數(shù)學的創(chuàng)新應用和新方法的發(fā)展。
課程設置:
概率課程:
550.426/553.626 Introduction to Stochastic Processes隨機過程概論
550.433/553.633 Monte Carlo Methods蒙特卡洛方法
553.629 Introduction to Research in Discrete Probability離散概率研究概論
550.620/553.720 Probability Theory概率論
550.622/553.722 Introduction to Stochastic Calculus隨機數(shù)學導論
550.663/553.763 Stochastic Search and Optimization隨機搜索與優(yōu)化
統(tǒng)計課程:
550.413/553.613 Applied Statistics and Data Analysis應用統(tǒng)計與數(shù)學分析
550.416/553.616 Intro to Statistical Learning, Data Analysis and Signal Processing統(tǒng)計學習概論/數(shù)據(jù)分析與信號處理
550.436/553.636 Data Mining數(shù)據(jù)挖掘
550.630/553.730 Statistical Theory統(tǒng)計學原理
550.632/553.732 Bayesian Statistics貝葉斯統(tǒng)計
550.415 Practical Scientific Analysis of Big Data大數(shù)據(jù)實際科學分析
550.434 Nonparametric Statistics非參數(shù)統(tǒng)計
550.439/553.639 Time Series Analysis時間序列分析
入學要求:
學制2年,秋季開學
學費52170美元
雅思7.0,托福100,GRE,GPA一般要求3.3/4.0
申請截止:秋季入學截止1.15日,春季入學截止11.15日
約翰霍普金斯大學應用數(shù)學與統(tǒng)計學專業(yè)課程介紹
1、概率論:
隨機過程簡介、金融隨機過程簡介、蒙特卡洛方法、實測值、離散概率研究導論、概率論I&II、隨機微積分簡介、隨機搜索和優(yōu)化、模型,仿真和蒙特卡洛、數(shù)據(jù)科學的數(shù)學和計算基礎。
2、統(tǒng)計與統(tǒng)計學習:
應用統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析、應用統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析II、統(tǒng)計學習,數(shù)據(jù)分析和信號處理簡介、數(shù)學建模:統(tǒng)計學習、數(shù)據(jù)科學概論、統(tǒng)計理論I, (高級)貝葉斯統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)實用科學分析、非參數(shù)統(tǒng)計、時間序列分析、計算分子醫(yī)學、無分配統(tǒng)計和重采樣方法、統(tǒng)計不確定性量化、機器學習、統(tǒng)計模式識別理論與方法、圖形的統(tǒng)計推斷、高維近似,概率和統(tǒng)計學習、數(shù)據(jù)科學的數(shù)學和計算基礎、應用數(shù)學研究與設計:數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計模式識別中的主題。
3、優(yōu)化和運籌學:
財務優(yōu)化、運籌學中的網(wǎng)絡模型、非線性優(yōu)化I、組合優(yōu)化、數(shù)學博弈論、實測值、非線性優(yōu)化II、凸優(yōu)化、隨機搜索和優(yōu)化、凸性簡介、控制理論與最優(yōu)控制概論、數(shù)學建模與咨詢、離散優(yōu)化中的主題、離散優(yōu)化中的深度學習。
4、計算與應用數(shù)學:
形狀和微分幾何、應用分析、實測值、數(shù)學圖像分析、數(shù)值分析、功能分析、矩陣分析、湍流理論、高級參數(shù)化、數(shù)學生物學、計算解剖學的數(shù)學基礎、應用數(shù)學計算、數(shù)據(jù)科學的數(shù)學和計算基礎。
5、離散數(shù)學:
組合優(yōu)化、組合分析、實測值、圖論。
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