Programul M.S. în Statistică

Programul M.S. în Statistică se bazează pe un amestec de cursuri teoretice și aplicate, un examen cuprinzător și o cerință de consultanță statistică. Pentru mai multe informații, vă rugăm să contactați coordonatorul programelor de studii postuniversitare, Andi Carr (abcarr(at)ucdavis.edu).

Consilierul de studii postuniversitare pentru studenții M.S. este profesorul Chris Drake (cmdrake(at)ucdavis.edu); toate planurile de studiu trebuie să fie aprobate de profesorul Drake sau de consilierul M.S. atribuit dumneavoastră. Ceilalți membri ai Comitetului de consiliere M.S. pentru 2019-20 sunt Miles Lopes, James Sharpnack și Jane-Ling Wang.

Rechizite de absolvire a studiilor postuniversitare

Aprobat de Consiliul de absolvire 11 iunie 2019

Rechizite de admitere

O specializare de licență în matematică sau statistică este tipică pentru studenții absolvenți de statistică, dar nu este obligatorie. Cu toate acestea, din cauza naturii matematice a unora dintre cursurile de absolvire, studenții ar trebui să fie capabili să demonstreze o bună capacitate matematică. Solicitantul trebuie să completeze cererea online Office of Graduate Studies, cu taxă, până la termenul limită stabilit și să includă: o transcriere oficială pentru fiecare școală frecventată și trei scrisori de recomandare. Scorurile GRE nu vor fi luate în considerare în acest an. Este necesară o notă la testul TOEFL (sau IELTS) pe internet, egală sau mai mare decât minimul universitar de 80 (7 pentru IELTS), dacă solicitantul nu are o diplomă de licență sau o diplomă de absolvire anterioară, de la o instituție aprobată de limba engleză. Programul nu acceptă studenți part-time.

a. Precondiții: Precondițiile pentru intrarea în programul de masterat sunt următoarele: o diplomă de licență cu o medie generală de 3,0; un an de calcul; un curs de algebră liniară; ușurință cu un limbaj de programare; și o lucrare de diviziune superioară în matematică și/sau statistică.
b. Deficiențe: Studenții admiși cu deficiențe trebuie să recupereze lucrările de curs în primul an academic și trebuie să obțină o notă de cel puțin un B în fiecare curs.

Vă rugăm să rețineți: Nu putem garanta finanțarea studenților de masterat.

Double-Major M.S.

Dacă sunteți un student absolvent actual al UC Davis și vă gândiți să adăugați Statistică ca un masterat cu dublă specializare, cerințele minime de admitere se aplică în continuare, însă există orientări diferite pentru procesul de aplicare. Vă rugăm să consultați Double Major MS Application Guidelines pentru mai multe informații.

Președintele admiterii pentru programul M.S. este Prof. Jie Peng. Pentru mai multe informații, vă rugăm să consultați secțiunea Admitere.

Programul de studiu

Programul de studiu va fi elaborat și aprobat pentru fiecare student de către unul dintre consilierii de absolvire, în consultare cu studentul. Acesta este un program M.S. Plan II (fără teză). Este necesar un minim de 44 de unități, dintre care cel puțin 18 trebuie să fie la nivel de absolvire (în conformitate cu reglementările universitare). Fiecărui candidat i se solicită un examen final cuprinzător în domeniul principal. Nu este necesară o teză. Examenul final cuprinzător îndeplinește cerința capstone.

Cursuri necesare pentru masteratCore and Electives:

Standard Track (total 44 de unități)

Cursuri de bază (total 32 de unități):

• STA 200A Introducere în teoria probabilităților
• STA 200B-200C Introducere în statistica matematică (4 unități fiecare)
• STA 135 Analiza datelor multivariate (4 unități)
• STA 206, 207 & 208 Metode statistice și cercetare (4 unități fiecare)

Unul dintre următoarele două cursuri:

• STA 242 Introducere în programarea statistică (4 unități), sau
• STA 243 Statistică computațională (4 unități)

Cursuri opționale (total 12 unități):

A cel puțin trei cursuri, dintre care cel puțin un curs la nivel de absolvire, selectate din:

• STA 137 Applied Time Series Analysis (4 unități)
• STA 138 Analysis of Categorical Data (4 unități)
• STA 141B Data & Web Technologies for Data Anlysis (4 unități)
• STA 141C Big Data & High Performance Calcul statistic de înaltă performanță (4 unități)
• STA 142 Fiabilitate (4 unități)
• STA 144 Teoria de eșantionare a sondajelor (4 unități)
• STA 145 Inferența statistică bayesiană (4 unități)
• STA 260 Practică statistică și analiză de date (3 unități)

sau orice patru-unități de curs de nivel de absolvire cu grad de literă în statistică.
Următoarele cursuri pot fi folosite ca înlocuitori:

• Pentru studenții care intră în programul de studii postuniversitare ca studenți de doctorat, finalizarea cu succes a STA 232ABC înlocuiește STA 206, 207, 208 ca o cerință pentru M.S. degree.

• 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, statistică, informatică sau discipline conexe (cu aprobarea consilierului de absolvire). (4 unități)

Legătura către descrierile cursurilor: 100 level (undergraduate) – 200 level (graduate) – Cursuri ECS

Rezumat:

Studenții cu normă întreagă trebuie să se înscrie pentru 12 unități pe trimestru, inclusiv unități de cercetare, academice și de seminar. Cursurile care îndeplinesc oricare dintre cerințele de curs ale programului nu pot fi luate S/U, cu excepția cazului în care cursul este în mod normal notat S/U. Odată ce cerințele de curs sunt completate, studenții pot lua cursuri suplimentare, după cum este necesar, deși cele 12 unități pe trimestru sunt, în general, îndeplinite cu o clasă de cercetare (299) și, probabil, seminarii, sau cursuri opționale suplimentare, aprobate de unul dintre consilierii de absolvire. Conform reglementărilor UC, studenții nu ar trebui să se înscrie în mod normal la mai mult de 12 unități de cursuri de nivel universitar (200) sau la mai mult de 16 unități de cursuri combinate de licență și de nivel universitar (100, 200, 300) pe trimestru.

Cursă standard: Sunt necesare 32 de unități de cursuri de bază și 12 unități de cursuri opționale pentru un total de 44 de unități.

Emphasis in Data Science Track: Sunt necesare 36 de unități de cursuri de bază și 12 unități de cursuri opționale pentru un total de 48 de unități.

Examen cuprinzător M.S.

Care student la M.S. trebuie să treacă un examen cuprinzător, pentru a continua în program. Examenul cuprinzător M.S. este un examen scris. Examenul poate include utilizarea de software statistic și poate fi oferit într-un laborator de informatică. Examenul se susține la sfârșitul trimestrului de iarnă (în timpul vacanței de primăvară), după finalizarea STA 206 și STA 207. În cazul în care un student nu încearcă să susțină examenul la finalizarea acestor cursuri și nu primește aprobarea prealabilă din partea comisiei de examinare, se va considera că nu a promovat examenul general.
În cazul în care un student nu promovează examenul general în acest moment, i se va oferi un al doilea examen în timpul trimestrului de primăvară care urmează primului examen. În cazul în care un student nu încearcă al doilea examen, acesta va fi considerat ca un eșec. Nepromovarea examenului la a doua încercare va fi socotită ca un eșec la examenul global.
Nepromovarea examenului global va avea ca rezultat o recomandare către decanul de studii postuniversitare pentru descalificarea studentului din programul de studii postuniversitare.
Studenții care au intrat în programul de studii postuniversitare ca studenți doctoranzi și care ulterior își schimbă obiectivul de diplomă în M.S. se consideră că au promovat examenul cuprinzător pentru masterat dacă au promovat partea STA 232AB a examenului scris de precalificare pentru doctorat din cadrul programului.

Avansarea la candidatura la M.S.

Candidații M.S. Plan II trebuie să depună un formular de avansare la candidatura la M.S. (Plan II) înainte de finalizarea programului. Candidații trebuie să fi urmat cel puțin jumătate din cursurile necesare pentru cerințele diplomei (18 unități).

Tesa

Din moment ce M.S. în Statistică este un program Plan II, nu este necesară o teză. Experiența de cercetare poate fi dobândită prin alegerea Statistics 299 sub îndrumarea unui membru al facultății. Acest curs poate fi legat de munca pentru proiectul sau analiza de date care urmează să fie prezentată la examenul comprehensiv al M.S..

Timp normativ de obținere a diplomei

Timp normativ de obținere a diplomei pentru programul M.S. Statistică este de patru până la cinci trimestre. Un student bine pregătit finalizează de obicei programul în patru trimestre.

Tipical Timelines and Sequence of Events

Studenții absolvenți trebuie să fie înscriși la un minim de 12 unități în fiecare trimestru. Aceste 12 unități pot fi alcătuite atât din cursuri obligatorii, cât și din 299 de cursuri cu unități variabile.

Pentru un student bine pregătit este posibil să finalizeze cerințele cursurilor de bază până la sfârșitul primului an. Studenților le poate lua mai mult timp dacă iau cursuri opționale obligatorii în al patrulea sau al cincilea trimestru. Următorul ar fi un program tipic.

Anul 1

STA 206 (4)
STA 200A (4)
Electiv (4)

Iarnă

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.

Pentru PDF-ul cerințelor noastre oficiale, vă rugăm să consultați „Statistics Graduate Program Graduate Degree Requirements”.
***Studenți de masterat admiși înainte de toamna anului 2019: Vă rugăm să consultați cerințele de diplomă M.S. din 2017.***

Cerințele de diplomă aprobate de Consiliul de absolvire din 11 iunie 2019

Cerințe de diplomă aprobate de Consiliul de absolvire din 11 iunie 2019