M.S. Program in Statistics

A statisztikai mesterképzés elméleti és alkalmazott kurzusok, egy átfogó vizsga és egy statisztikai konzultációs követelmény keverékén alapul. További információért forduljon Andi Carrhoz, a graduális programok koordinátorához (abcarr(at)ucdavis.edu).

Az M.S. hallgatók graduális tanácsadója Prof. Chris Drake (cmdrake(at)ucdavis.edu); minden tanulmánytervet Prof. Drake-nek vagy a kijelölt M.S. tanácsadónak kell jóváhagynia. A 2019-20-as M.S. tanácsadó bizottság további tagjai Miles Lopes, James Sharpnack és Jane-Ling Wang.

Graduate Degree Requirements

Approved by Graduate Council June 11, 2019

Admission Requirements

Egy matematika vagy statisztika alapképzési szak jellemző a statisztika szakos hallgatók számára, de nem kötelező. A végzős hallgatóknak azonban, mivel a graduális kurzusok egy része matematikai jellegű, jó matematikai képességeket kell tudniuk felmutatni. A jelentkezőnek a megadott határidőig ki kell töltenie az Office of Graduate Studies online jelentkezési lapját (díjjal együtt), és mellékelnie kell: egy hivatalos átiratot minden elvégzett iskolából és három ajánlólevelet. A GRE pontszámokat ebben az évben nem veszik figyelembe. Az internetalapú TOEFL (vagy IELTS) vizsgán legalább az egyetemi minimum 80-as (IELTS esetében 7-es) pontszámot kell elérni, ha a jelentkező nem rendelkezik alapképzésben szerzett diplomával vagy korábbi diplomával egy elismert angol nyelvű intézményben. A program nem fogad részmunkaidős hallgatókat.

a. Előfeltételek: A mesterképzésbe való belépés előfeltételei a következők: alapdiploma 3,0 általános tanulmányi átlaggal; egy év számtan; egy kurzus lineáris algebrából; programozási nyelv ismerete; és felsőfokú matematikai és/vagy statisztikai ismeretek.
b. Hiányosságok:

Figyelem: A mesterképzésben részt vevő hallgatóknak nem tudunk finanszírozást garantálni.

Kettős szakos M.S.

Ha Ön a UC Davis jelenlegi végzős hallgatója, és azt fontolgatja, hogy a statisztika szakot kettős szakos mesterképzésként felveszi, a minimális felvételi követelmények továbbra is érvényesek, azonban a jelentkezési folyamatra vonatkozóan más irányelvek érvényesek. További információkért lásd a Double Major MS jelentkezési útmutatót.

A M.S. program felvételi elnöke Prof. Jie Peng. További információkért kérjük, tekintse meg a Felvételi részlegünket.

Tanulmányi program

A tanulmányi programot minden egyes hallgató számára az egyik diplomás tanácsadó dolgozza ki és hagyja jóvá a hallgatóval konzultálva. Ez egy M.S. Plan II program (nincs szakdolgozat). Legalább 44 tanegység szükséges, amelyből legalább 18-nak a graduális szinten kell lennie (az egyetemi előírásoknak megfelelően). Minden jelöltnek átfogó záróvizsgát kell tennie a fő tárgyból. Szakdolgozat nem szükséges. Az átfogó záróvizsga teljesíti a zárókövetelményt.

A mesterképzés tantárgykövetelményeiAz alap- és választható tantárgyak:

Standard pálya (összesen 44 egység)

Az alaptantárgyak (összesen 32 egység):

• STA 200A Bevezetés a valószínűségelméletbe
• STA 200B-200C Bevezetés a matematikai statisztikába (egyenként 4 egység)
• STA 135 Többváltozós adatelemzés (4 egység)
• STA 206, 207 & 208 Statisztikai módszerek és kutatás (egyenként 4 egység)

A következő két kurzus egyike:

• STA 242 Bevezetés a statisztikai programozásba (4 egység), vagy
• STA 243 Számítógépes statisztika (4 egység)

Választható kurzusok (összesen 12 egység):

Mindössze három kurzus, amelyek közül legalább egy diplomás szintű kurzus a következők közül kerül kiválasztásra:

Mindössze három kurzus, amelyek közül legalább egy kurzus diplomás szintű:

• STA 137 Alkalmazott idősorelemzés (4 egység)
• STA 138 Kategorikus adatok elemzése (4 egység)
• STA 141B Adat & Webes technológiák az adatelemzéshez (4 egység)
• STA 141C Nagy adat & Nagy teljesítményű adatok & Nagy teljesítményű Statistical Computing (4 egység)
• STA 142 Reliability (4 egység)
• STA 144 Sampling Theory of Surveys (4 egység)
• STA 145 Bayesian Statistical Inference (4 egység)
• STA 260 Statistical Practice and Data Analysis (3 egység)

vagy bármelyik 4.egységnyi levelező tagozatos egyetemi szintű statisztikai kurzus.
A következő kurzusok helyettesíthetők:

• A doktori képzésbe doktori hallgatóként belépő hallgatók számára az STA 232ABC sikeres teljesítése helyettesíti az STA 206, 207, 208 kurzusokat az M.S. fokozat megszerzéséhez szükséges követelményként.

• With the permission of one of the Graduate Advisers, an internship coupled with STA 299 can substitute for one elective

Emphasis in Data Science Track (total 48 units)

Core Courses (36 units)

• STA 135 Multivariate Data Analysis (4 units)
• STA 141A Fundamentals of Statistical Data Science (4 units)
• STA 200A Introduction to Probability Theory
• STA 200B Introduction to Mathematical Statistics (4 units each)
• STA 206, 207 Statistical Methods and Research (4 units each)
• STA 208 Statistical Methods in Machine Learning (4 units)
• STA 209 Optimization for Big Data Analytics (4 units)

One of the following two courses:

• STA 242 Introduction to Statistical Programming (4 units), or
• STA 243 Computational Statistics (4 units)

Elective Courses (total 12 units):

At least one course selected from the following:

• STA 137 Applied Time Series Analysis (4 units)
• STA 138 Analysis of Categorical Data (4 units)
• STA 141B Data & Web Technologies for Data Anlysis (4 units)
• STA 141C Big Data & High Performance Statistical Computing (4 units)
• STA 144 Sampling Theory of Surveys (4 units)
• STA 145 Bayesian Statistical Inference (4 units)
• STA 260 Statistical Practice and Data Analysis (3 units)
• Or any graduate level statistics course (4 units)

At least one course selected from the following:

• ECS 122A, B Algorithm Design and Analysis (4 units each)
• ECS 165A, B Database Systems (4 units each)
• ECS 170 Artificial Intelligence (4 units)
• ECS 171 Machine Learning (4 units)
• ECS 289G Special Topics in Computer Science (4 units)

A third elective course taken from Mathematics, Statisztika, Számítástudomány vagy kapcsolódó tudományágakból (a diplomás tanácsadó jóváhagyásával). (4 egység)

Link a tantárgyleírásokhoz: 100 szintű (alapképzés) – 200 szintű (mesterképzés) – ECS kurzusok

Összefoglaló:

A nappali tagozatos hallgatóknak negyedévenként 12 egységre kell beiratkozniuk, beleértve a kutatási, tudományos és szemináriumi egységeket. A program bármelyik kurzuskövetelményét teljesítő kurzusokat nem lehet S/U formában felvenni, kivéve, ha a kurzus általában S/U minősítésű. A kurzuskövetelmények teljesítése után a hallgatók szükség szerint további kurzusokat vehetnek fel, bár a negyedévenkénti 12 egységet általában egy kutatási kurzussal (299) és esetleg szemináriumokkal vagy további, a graduális tanácsadók egyike által jóváhagyott szabadon választható tárgyakkal teljesítik. Az UC előírásai szerint a hallgatók általában nem vehetnek fel több mint 12 egységnyi egyetemi szintű kurzust (200) vagy több mint 16 egységnyi kombinált egyetemi és egyetemi szintű (100, 200, 300) kurzust negyedévenként.

Standard Track: 32 egységnyi alaptanfolyam és 12 egységnyi szabadon választható tantárgy, összesen 44 egység.

Emphasis in Data Science Track:

M.S. Comprehensive Exam

Minden M.S. hallgatónak átfogó vizsgát kell tennie, hogy folytatni tudja a programot. Az M.S. átfogó vizsga írásbeli vizsga. A vizsga magában foglalhatja statisztikai szoftverek használatát, és számítógépes laborban is felajánlható. A vizsga a téli negyedév végén (a tavaszi szünetben) az STA 206 és az STA 207 elvégzése után tehető le. Ha a hallgató nem próbálkozik a vizsgával az említett kurzusok elvégzése után, és nem kap előzetes jóváhagyást a vizsgabizottságtól, akkor azt úgy kell tekinteni, hogy a hallgató nem tette le az átfogó vizsgát.
Ha a hallgató nem teszi le az átfogó vizsgát ebben az időpontban, a hallgatónak az első vizsgát követő tavaszi negyedévben második vizsgát ajánlanak fel. Ha a hallgató nem kísérli meg a második vizsgát, az sikertelennek számít. A második próbálkozás sikertelensége az átfogó vizsga sikertelenségének számít.
Az átfogó vizsga sikertelensége a graduális tanulmányok dékánjának a hallgatónak a graduális programból való kizárására vonatkozó javaslatot eredményez.
Azok a hallgatók, akik a graduális programba Ph.D. hallgatóként léptek be, és később a fokozatszerzési céljukat M.S. programra váltanak, úgy tekintik, hogy a mesterképzéshez szükséges átfogó vizsgát sikeresen letették, ha sikeresen teljesítették a program előképző Ph.D. írásbeli vizsgájának STA 232AB részét.

Az M.S. kandidátusi fokozatra való előrelépés

A II. terv szerinti M.S.-jelölteknek a program befejezése előtt be kell nyújtaniuk az M.S. kandidátusi fokozatra való előrelépés (II. terv) űrlapot. A jelölteknek a diploma megszerzéséhez szükséges kurzusok legalább felét (18 egység) el kell végezniük.

Dolgozat

Mivel a statisztikai mesterképzés II. tervű program, nincs szükség szakdolgozatra. Kutatási tapasztalatot a Statistics 299 tantárgy választásával lehet szerezni egy kari tag irányításával. Ez a kurzus kapcsolódhat az M.S. átfogó vizsgán bemutatandó projekthez vagy adatelemzéshez kapcsolódó munkához.

Normatív idő a diplomáig

A statisztika M.S. programban a normatív idő a diplomáig négy-öt negyedév. Egy jól felkészült hallgató jellemzően négy negyedév alatt fejezi be a programot.

Típusos időbeosztás és az események sorrendje

A végzős hallgatóknak minden negyedévben legalább 12 egységet kell felvenniük. Ez a 12 egység kötelező kurzusokból és 299 változó egységnyi kurzusból is állhat.

Egy jól felkészült hallgató számára lehetséges, hogy az első év végére teljesítse az alaptárgyak követelményeit. A hallgatóknak hosszabb időre van szükségük, ha a negyedik vagy ötödik negyedévben kötelezően választható tárgyakat vesznek fel. A következő lenne egy tipikus program.

1. év

STA 206 (4)
STA 200A (4)
Választható (4)

Tél

STA 207 (4)
STA 200B (4)
STA 135 (4)
M.S. Comprehensive Exam
Advance to Candidacy

Spring

STA 200C (4)
STA 208 (4)
STA 242/243 (4)

Year 2

Elective (4)
Elective (4)
Elective or 299 + internship (4)

The following would be a typical program for a student requiring two full years.

Year 1

STA 106 (4)
STA 200A (4)
STA 141A (4)

Winter

STA 108 (4)
STA 200B (4)
STA 135 (4)

Spring

STA 200C (4)
Elective (4)
Elective (4)

Year 2

STA 206
Elective (4)
Elective (4)

Winter

STA 207
Elective (4)
Elective (4)
M.S. Comprehensive Exam
Advance to Candidacy

Spring

STA 208 (4)
STA 242/243 (4)
Elective (4)

*STA 200ABC is the requirement effective Fall 2017, replacing STA 131ABC.

A hivatalos követelményeink PDF formátumát lásd a “Statistics Graduate Program Degree Requirements” című dokumentumban.
***MASTER’S STUDENTS ADMITTED BE FOR BEFORE FALL 2019: Please refer to the 2017 M.S. Degree Requirements.***

Degree Requirements approved by Graduate Council June 11, 2019