计算学研讨生请求无缺攻略,保藏!_人工智能_专业_我国(计算机学术研究)

编者按

alpha《申研百科全书》将会是一个成系列的专业请求攻略，从商科到工程、教育、科学、社会学、艺术等，是一份几乎掩盖美国研讨生院170个专业大类和400个细分专业的无缺攻略，意图是给学生供给尽可以多的、全部的专业请求信息，协助请求人少走弯路，做出最优的请求抉择计划。

本次推出的《申研百科全书》是“计算学”，咱们将鄙人文具体叙说数据科学研讨生请求需要晓得的悉数，包括：

1. 面向2030年的工业“智动化”趋势

2. 计算学介绍

2.1. 计算学的界说

2.2. 计算学专业分支（计算学、使用计算学、生物计算）

3. 你合适请求计算学专业研讨生吗？

3.1. 哪些专业布景合适请求计算学专业？

3.2. 计算学家以及才能需求

3.3. 自我评价：你合适请求计算学研讨生吗？

4. 计算学硕士项目举荐

5. 计算学请求事例共享

6. 计算学请求主张

算计15004字，约需要20分钟完满足文阅览，主张保藏。

根据国内一些智库的解读，我国的方针是到2050年人均gdp抵达高收入经济体的70%，这意味着 人均gdp和薪酬需要别离坚持4.7%和4.9%的年均增加率。要达到这个方针，则要在将来30年中加速完成劳作从业者本质的晋级和技能的转型。

来历：麦肯锡全球研讨院

一份来自麦肯锡全球研讨院关于“我国的技能转型”的陈述闪现，到2030年，将有2.2亿我国劳作者(占劳作力部队的30%)可以因 主动化技能的影响而改动作业，我国作业改动的比例大约占到全球的36%，而约有5160亿工时因主动化影响需要从头安设。

工业主动化的本质是以机器替代人力，将来那些流程化、经历化以及高危化的作业被“聪明的”机器替代，工业“智动化”将是不可以阻挡的趋势。

这儿就不得不说到一个概念，人工智能。

人工智能的本质是一种东西，让日子更为快捷、高效的东西，在这个工业4.0年代，想要变成“机器不可以替代的人”，有两种途径： 变成运用东西的人，或是变成制造东西的人，不管你选择哪条路途，计算学就是其基石。

人工智能其实就是计算学

2021年8月，诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特（thomas j. sargent）在于北京举办的世界科技立异论坛上标明：“人工智能其实就是计算学 ，只不过用了一个很绮丽的辞藻。”

任正非承受央视《面临面》专访

与托马斯类似，华为创始人兼 ceo 任正非在承受央视《面临面》采访时，谈及基础研讨和基础学科的重要性时说，“人工智能就是计算学，核算机与计算学就是人工智能，啥学后边都得跟着计算学，计算学很重要。”

有人会疑问，计算学真有这么重要？人工智能和计算学，有啥联络？

人工智能（ai）本质上是数据驱动的，而计算学是一门从数据中发现规则的学科，对人工智能打开起着至关重要的作用。可以简略地了解为， 人工智能就是一个计算学上的使用，咱们如今的人工智能所做的抉择计划都是经过很大都据分析所得到的“经历”而得到的。

例如，2014年微软推出的“小冰”完成了以情感语料为基础的中文人机对话。计算学家将我国近7亿网民在网上的论坛、微博或是网站里呈现过的对言语句抽取出来，经过分析对话的语境与语义，精粹为几千万条真实而风趣的语料库。当来了一个语句时，体系从语料库里找到一个跟这个语句最相像的语句，而这个语句对应的答复就可以直接输出作为电脑的回复，凭仗计算学，ai小冰完成了跨越人机问答的天然交互。

计算学不只是处置算法和模型疑问的基础，计算思维对整自个机协作数据获取、算法研发以及成果分析都有着无量影响。

我国人计算大牛 yu bin 教授（伯克利计算系系主任，美国科学院院士）曾提出经典的计算概念：pqrs规划。即p（population观测目标），q（question of interest 事务方针），r (representativeness of training data 练习样本表征) ，s (scrutiny of result 成果分析) ，这套数据分析和建模的思维进程也是 ai 产品和研讨非常重要的思维规划。

尽管人工智能离不开计算学，但计算学并不是人工智能的悉数，咱们常举的比方，假定你想造一个会拉小提琴的机器人，除了需要计算学家、人工智能专家外，你还需要机械工程专家、音乐家、行为学家等各类人才，协同协作才干成事。

在当今的世界，跨界和交融才是王道，而计算学就是其间粘接的 “胶水”。

计算学家

一个在我国被严峻小看的作业

关于法令的理性研讨而言，研讨文本的人可以掌控如今，但将来归于计算学家。——小奥利弗·温德尔·霍姆斯《法令的路途》

据美国劳工计算局（the bureau of labor statistics）猜测，2021-2029，对计算学家（statisticians ）的需要将会上涨35%，即在将来十年内还需要14800名计算学家。在yahoo新闻《20个急剧增加的作业岗位》排名中，计算学家位列第五（数据科学家紧随这今后，位列11）。

因为公司不断扩展的来历搜集越来越多的数据，而为了分析宽和说这些数据，公司和组织将需要雇佣更多在这些分析方面受过专门培训的人员（计算学家）。

曩昔我们使用信息差赚取超量获利，将来的超量获利将会由超级数据分析——计算学创造。

(a) 计算学的界说

有人问，学计算学的意义。

有个网友的答复很有意思，“因为学了计算学至少不会张口就来，‘我身边、我兄弟、我亲属……，所以全我国都是这个样’。”

话糙理不糙，他用浅显最浅显的话描绘了计算学思维的中心：尊敬客观实际。即经过对客观数据的搜集、收拾、分析、描绘等办法来估测客观目标的本质，以此来猜测将来表象的学科。

可以说， 计算学是片面理论与客观世界之间的桥梁。

韦氏大字典对计算学的界说∶数学的一个分支，处置很大都据的搜集、分析、推理和展示。

从界说上咱们现已可以看出计算学与数学有极大的联络，它是数学领域的延伸，更偏重于使用。

而如今计算学现已从数学独立出来，变成一门独立的科学，一门运用数学模型作为重要东西的基础科学。

(b) 计算学的专业分支

在美国,计算学是二次世界大战今后打开最快的一门学科，现现已变成美国五大最抢手专业之一。当前美国已有二百多所大学设有计算系，规划较大的大学还设有两个计算系,即计算系和生物计算系，一般分设在文理学院和公共清洁学院。

在开设计算学专业的美国大学中一般都有两个方向： 一个是偏重于理论研讨的，一类是偏重于实践使用的。假定是选择理论研讨方向的话，首要是数学系或计算学系下的，计算学（statistics）——这也是绝大大都美国大学所开设的计算学专业，假定选择有用方向的话，所包括的方向相对就比照广泛，比方如今很抢手的生物计算、经济计算和社会计算学等，具体到专业包括使用计算学（applied statistics）和生物计算学(biostatistics)。

??相关于计算学，开设使用计算专业的院校数量较少， top30里边仅有包括哥大在内的7所院校开设。咱们收拾了top50开设计算学和使用计算学的一切院校名单，有需要的同学可以扫描下方二维码收取。

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补白“ 计算学项目”收取 top50开设计算学

及项目名单无缺版

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#1

计算学

statistics

计算学首要经过使用盖尤踣树立数学模型，搜集所调查体系的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行揣度和猜测，为有关抉择计划供给根据和参阅对数据的研讨和分析。

都是环绕数据，计算学和数据科学有何差异？

从专业的区别来讲，计算学源于数学，是由数学的分支逐渐打开而来的，常开设于数学系或计算学系下；而数据科学源于核算机科学，触及数学、计算学、核算机科学等多个领域常识的学习，根据项目特征，常开设在核算机学院、工程学院、计算学院、数据科学学院等多个学院下。

而院系师资力气的设置直接致使了课程设置的不一样，从课程设置上，计算学硕士研讨内容包括：样本方案、数据发掘、计算模型简历、时刻序列、非参数计算办法、蒙特卡罗法、空间计算、贝叶斯推论等，包括各种经典的计算模型和各种计算理论的学习。咱们可以看出， 计算学研讨的载体尽管是数据，可是研讨的内容包括着林林总总的数学和计算办法。

而数据科学除了数学与计算学原理、数据科学概论、核算机科学概论等基础理论课程外，还包括机器学习、数据库、数据发掘和数据建模、python/java/pig/hive等编程言语的学习，比较计算学他们更注重数据的打点和处置，可以经过方案建模的方法，从数据中获取信息。

可以说数据科学更多的是源于大数据年代下，对用核算机处置数据的才能的需求。

归纳来说， 数据科学是介于核算机和计算学、数学之间的跨学科项目。

data scientist (n.): person who is better at statistics than any software engineer and better at software engineering than any statistician.

数据科学家：比软件工程师更懂计算学，比计算学家更懂软件工程。

跟着大数据年代的降临， 越来越多美国大学将数据科学课程包括其间，他们的鸿沟越来越迷糊。例如卡内基梅隆大学计算学系在17年改名为计算与数据科学系（department of statistics and data science）；加州大学圣塔芭芭拉分校计算学硕士项目（masters degree in statistics）下设添加数据科学分支（track），这些都是高校在大数据年代下，对人才培育战略所做的调整。

明尼苏达莫里斯大学计算学教授乔恩·安德森说，计算学和数据科学之间的鸿沟是迷糊的， 他猜测这两门学科究竟可以会兼并成一个研讨领域。不过，他标明，这其间有一些奇妙的差异，尽管计算学家和数据科学家都在处置宽和说数据，但数据科学一般比计算学触及更多的算法和主动化。安德森认为， 数据科学比计算学更具技能性，它一般触及许多的核算机科学。

??对数据科学感快乐喜爱的同学，可以点击《申研百科-数据科学专业》查看：数据科学研讨生请求无缺攻略，保藏！

#2

使用计算学

applied statistics

使用计算学是计算学的一般理论和办法在社会，天然，经济，工程等各个领域的使用，它是计算学和其他学科之间构成的穿插学科。

使用计算学和计算学有何差异？

作为一起开设计算学（ms in statistics）和使用计算（master of applied statistics ，mas)的加州大学洛杉矶分校，在描绘这两个项目时说道：

“the ms program focuses more on theoretical statistics. in contrast, the focus of the mas program is applied statistics and data science. “

即 计算学更注重计算理论的学习，而使用计算学更为作业导向，它偏重计算学理论和技能在商业、工业、政府机构以及科学查询的使用， 注重学生量化才能和数据分析技能的培育。咱们可以看看康奈尔大学使用计算硕士项意图描绘（如下图）

来历：康奈尔大学官网

在课程设置上，也是添加了更多计算编程、数据打点、数据可视化、数据科学东西等课程，除了中心课和选修课程外，有些学校（如密歇根安娜堡分校、康奈尔大学）也供给计算学系外其他使用领域的选修课程，例如计量经济学金融分析、生物信息学、工程计算等等供学生选修。

使用计算和计算学对请求者的布景需求类似，倾向有本科为计算或数学专业，或许有较多有关课程的学习布景的请求者，具体的需求咱们将鄙人面板块具体谈论。

#3

生物计算学

biostatistics

生物计算学是运用数理计算的原理和办法，分析宽和说生物界的种种表象和数据材料，以求掌控其本质和规则性。

生物计算学最多见的是使用于生物学、医学、农学等的研讨中，合理地进行查询或实验方案，科学地收拾、分析搜集得来的材料。在公共清洁和药物检测等领域有广泛的使用，如当一款新药上市前要做临床实验，需要研讨怎么打开实验，获得啥数据，根据数据来判别新药是不是有用和新冠肺炎时期的疫情动态情况等。

生物计算归于跨学科专业，学生会学习数学、计算、生物信息、核算机 (特别是数据发掘) 等有关的课程。在美国，如今许多学校都专门树立了独立的生物计算系，另外生物计算有很大一有些设置在公共清洁学院(school of public health) 里边，结业后可以在医院或许科研机构进行研讨作业。

从请求的视点看，生物计算专业的选择者本科生布景多样，首要来自 计算、数学、核算机及有关天然科学专业。对该专业的请求者来说，需求本科期间学过如下课程： 3个学期的微积分、2个学期的线性代数，这是必修项，加分项包括盖尤踣、常微分方程、偏微分方程、离散数学、随机进程、数值分析、编程课（python, r, java, c++、sas等），一般来说 数学课越多请求越有竞赛力。

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假定请求者没有时刻或没有机缘在你的成果单上加上数学课程，可以经过一些在线课程平台比方coursera抵偿课程上的缺乏（最佳是选择带有学分的课程，结课后可以获取成果单的）。

在新冠疫情的响下，跟着大数据技能的打开，咱们显着地感到生物计算的征询热度正在上涨，??对生物计算感快乐喜爱的同学，可以点击《专业百科：生物计算专业》查看： 生物计算学研讨生请求无缺攻略，保藏！

??对此专业感快乐喜爱的同学可以点击下方收取top50开设生物计算的名单，也可以直接联络alpha的征询专家进行征询。

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补白“ 生物计算项目”收取 top50开设生物计算学项目名单无缺版

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（a) 哪些专业布景合适请求计算学专业？

美国大学的选择委员会在招生的时分，比照 倾向于具有理工科布景的学生，特别是 本科为计算学或许数学专业的学生这些学生在低大学的基础课程比方微积分、线性代数、盖尤踣、数理计算等大有些相同，只是在巨大学的专业课有所不一样，但仍有很大一有些穿插的课程，所以二者在请求的进程中不一样不大。

比方华盛顿大学的计算学硕士就需求请求者最佳稀有学和计算背就连30学分以上的数学和计算课程，包括一年的中级微积分，线性代数以及盖尤踣课程。卡耐基梅隆也需求请求者修过两学期的微积分程，一门线性回归分析以及一门矩阵代数。

假定是跨专业的请求者，选择委员会的教授们会比照留心这有些人的 数学背就连比方一些数学类的基础课程， 数值分析，高级代数（或许是高级数学），计算的基础课程、实分析等课程。思考到一般商科的学生数学布景相对短少（特别是方案比照晚来不及补休有关课程的）但又对数据分析、计算感快乐喜爱，不妨思考商业分析专业。

?? 商业分析请求攻略联接：商业分析研讨生请求无缺攻略，保藏！

（b） 计算学家以及才能需求

计算学家是将计算办法和模型使用于实际疑问的专业人士。他们搜集、分析宽和说数据，以协助进职事务抉择计划。

在体育竞技中，计算学家可以经过分析对手部队的队员数据拟定竞赛战略，甚至核算胜率。他们对不一样成员过往赛季得分粗约计算，经过数学分析之后，构建数学模型——均匀值和标准差的办法得出每自个的正态分布图，最终找出每名成员的优势与下风。

以短跑竞赛为比方，来自全世界各地的选手有许多，所以需要进行全体分析，在对起跑时刻与反应力的计算时，会思考许多客观要素，因而运用到了随机作业与古典概型的办法，计算出来的优生胜人选就是冠军。

那么 究竟计算学家作业的往常以及 变成计算学家需要具有啥本质呢？

曾有一个美国的大学生写信问过asa（american statistical association）美国计算协会主席barry d. nussbaum 先生关于“计算学家做啥？”“我需要做啥以变成一个合格的计算学家”等一系列疑问，barry先生的答复咱们可以参阅。

计算学家每天做啥？

包括分析数据库；协助方案抽样方案；提出陈述和主张；检查其他计算学家的作业；教育作业；做项目调研；参加会议等等，根据岗位的不一样可以会有不一样。

变成计算学家需要具有啥技能？

我会主张你前进你的数学、计算、核算机背就连以及和那些不具有计算学布景的人交流成果的才能。

如何前进作为计算学家的竞赛力？

在具稀有学、计算学和核算机教育布景的一起，要具有在团队作业中使用的才能。比方，barry先生尽力于环境维护，那么一些在环境科学上的培训可以协助你在竞赛中锋芒毕露。其次，交流才能很重要（这对你赢得作业面试也极端重要），在某种程度上交流才能被认为是一种“软技能”，我不那么认为，这是一个有必要掌控的“健壮力”。

??感快乐喜爱的同学可以经过以下联接获取无缺q&a：https://magazine.amstat.org/blog/2021/02/01/qa-with-asa-president-barry-d-nussbaum-what-does-a-statistician-do/

（c) 自我评价：你合适请求计算学研讨生吗？

总结一下，作为该专业的请求者，不妨反思一下，你是不是契合这些特征：

? 酷爱数学，具有杰出的数学、计算学基础，无须置疑数学方面的才能关于这个领域来说是必要的；

? 掌控核算机技能，为了有用地搜集和使用数据，计算学家有必要使用核算机体系、算法和其他技能；

? 计算学学位最合适喜爱处置疑问的人，在遇就任何疑问时你都企图用数据和实际来供给论据；

? 交流才能强，有才能把主意与其别人不具有计算学布景的人说明;

? 喜爱在团队中作业，团队协作才能强。

假定你认为你契合上述特征，那么你将会是将来潜在的优良计算学家。

??小查验：5个疑问看看你能变成啥计算学家？

https://thisisstatistics.org/quiz/

（来历：美国计算协会，asa官网）

变成计算学家需要有夯实的数学和计算学常识，那么有关的学历关于将来作业和学习极端重要。

来历：东北大学官网

许多入门的计算作业需要请求者至少具稀有学或是计算学硕士学位。而假定你在计算分析和另一个学科领域都很熟练，例如经济学和计量经济学、核算机和材料科学或生物学的人，在寻找专业作业作业时，会有显着的竞赛优势。但假定你思考在研讨界或是学术界进修则一般需要获得博士学位。

咱们一向偏重信息年代的竞赛是信息量和认知度的竞赛，许多同学在并不晓得专业学习方向，所需匹配的常识技能时，就仓促初步请求，而在开学之后才发现这并不是自个想要的，为时晚矣。看到这儿假定你仍对计算学请求感快乐喜爱，不妨持续看下去，咱们下面将共享计算学的项目做举荐、过往请求事例共享以及有关的请求主张。

咱们精选了6个计算学硕士项目，从top10到top50不一样层次的院校，供正在进行计算学专业选校的同学参阅。

1、columbia university

哥伦比亚大学

项目称号： master of arts in statistics

【误区：别人都说哥大的计算很?保俊?br>

哥伦比亚大学的计算有两个专业ms in statistics 和ma statistics, 被外界认为水的专业是ma statistics。之所以被认为水是因为该专业招生标准低，从招生标准、课程设置和项目作业来看看，究竟是不是这样。

(a) 关于招生标准

从实践情况来看， 所谓招生标准“低”是相对的，相对请求哈佛，斯坦福，耶鲁等差不多和哥大平等级的学校的计算专业，以及哥大其他专业比方商业分析，金融工程，金融经济等专业是低的，可是关于其他top10的院校仍是高水准高难度的。

举个请求2021秋入学的请求人的比方，这位同学本科修读数学、精算学的学生 gpa 3.66/4.0, gre 330, 对口的实习两段，科研两段（里边有做数据计算和分析）， 成果该请求者被放到wl（waiting list）了，究竟也没有转正，哥伦比亚大学主张学生把请求延期到2022春，会再从头思考他的请求。

以及哥大项目先修课需求也较为严肃：需要修读一个学期的线性代数，深化掩盖有关主题，包括矩阵、向量空间、线性改换、特征值和特征向量、典

型方法及其使用，以及高档微积分；最佳有理论或使用概率和计算学方面的经历；了解核算机编程，包括对sas、r或python的运用。

不管是从请求者的标准化考试成果、先修课程需求，ma statistics招生标准是高的, 并不是布景一般的学生可以够得着的，项目也并不水。

(b) 关于课程设置

再来说一下这个专业的课程设置: 三门必修课（盖尤踣、推理、线性回归模型）一门实习课（高档数据分析或高档机器学习，二者任选其一），六门选修课（除了学校供给的计算学有关选修课外，就读该专业的学生还可以从哥伦结业大学的五个学院：数学学院、核算机学院、商学院、数据科学学院、工程学院进行选课）。可见 该专业就读的学生，可以根据自个的喜爱或许将来作业打开方向，有关于性地选课，学到真实有用的常识和技能，从这个层面上讲，哥大的ma statistics专业并不水。

(c) 关于项目作业

首要是哥大的地舆方位，哥大地处纽约市中心，哥大优胜的地舆方位给学生供给了杰出的作业环境；

其次学院的作业效能来讲，学校设有 协助学生前进职场商洽交流和领导力的有关作业打开课程，有非常多的 求职活动比方简历检查和求职信研讨会、仿照面试会议、校友小组会议、与雇主和招聘人员接见会面，以及其他以作业为导向的会议。此外 哥大本身的handshake (校内招聘网站）也很健壮，校内的研讨机缘非常多，不管是哪个系都有许多教授会将研讨岗位出来放在官网上。

另外，哥大的校友网非常凶狠，国表里数得上名的科技公司，投行，稳妥，金融公司都有许多自个的校友，因而只需你满足尽力优良， 内推的本钱也对错常多的。

最终从项目结业生的作业来看（如下图所示）

来历：哥伦比亚大学官网

从上图可以看出，哥伦结业大学的ma statistics作业规模还对错常广的，2021届结业生的雇主有三星、华为、谷歌、微软、脸书、阿里巴巴、亚马逊、美国运通、美国银行、花旗银行、麦肯锡、毕马威、德勤、德意志银行、领英、高盛、摩根大通、ibm、欧莱雅、世界银行、特斯拉、腾讯、瑞士银行、联合国等，可见ma statistics专业结业生也是被出名公司认可的。

所以，从论是从招生标准、课程设置仍是从作业来看，哥伦比亚大学的ma statistics专业都不水，要点是看请求者本身的条件和选校定位。

2、university of chicago

芝加哥大学

项目称号：master of science in statistics

课程特征：

除此之外计算系 可认为大学其他系的研讨人员供给征询效能。学生可以变成参谋，作为定量专家作业，处置重要研讨疑问的一起堆集征询的经历。学生也有机缘和教员参谋一同选择的主题的硕士论文来深化研讨一个疑问。除了在征询项目中的讲演外，一切的硕士生在项目结束时都会就他们的硕士论文进行一次研讨会。

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芝加哥大学的计算学请求者需要修读过多元变量微积分、线性代数或矩阵代数以及一年的初级概率和计算。

3、duke university

杜克大学

项目称号：master of science in statistical science

杜克大学的计算科学硕士开设在文理学院的计算系下，项目一共需要修读36个学分，课程时长2年。计算学硕士课程的要点是 学习如何使用计算学和数据科学的最新办法，以及支撑这些办法的数学理论和核算技能。因为其深沉的技能常识，mss结业生可在高标准的工业、政府和研讨机构中担任数据科学方面的职位，或选择进入计算学、数据科学、信息科学等方面的顶级博士课程。

计算专业的作业配套效能完善，计算系与杜克大学作业中心紧密协作，并在内部供给简历写作、面试、交流和讲演技巧方面的协助。此外，潜在的雇主和校友会专门造访该系，供给信息会议、网络机缘和招聘活动。在整个秋季和春季学期，有许多由系里和作业中心主办的作业活动，包括mss校友晚宴、mss作业日（跨越10个潜在雇主）、硕士和博士研讨生作业展（由作业中心主办）、数据科学作业日（由作业中心主办）、研讨生工程和技能展（由研讨生院主办），以及mss proseminar课程中的具体网络和招聘活动等等。

从杜克大学官方的作业陈述来看，该专业结业生首要就任于阿里巴巴、麦肯锡、亚马逊、ibm、甲骨文、脸书、华为、波士顿征询等国表里出名科技公司、金融效能公司、征询公司担任数学科学家、量化分析师、分析征询师、算法工程师等岗位。

杜克大学计算结业生作业分布

杜克大学计算结业生岗位分布

课程特征：

课程非常棒！偏重根据随机模型的推理和猜测疑问的办法，偏重贝叶斯和机器学习办法，课程有用性强，活络度大。有6个分支可以选择, 可以偏重研讨为博士学习做预备，也可以根据将来的作业方向选择匹配的领域进行学习，包括数据科学与分析、安康数据科学、金融与经济、商场研讨和商业分析、社会科学与方针，根柢上掩盖了各个领域。该项目小班授课方法，每年就读的学生数量在30个支配，学生可以在更深的层次上与教师一对一交流获得学术和专业上的辅导定见。

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关于杜克计算学硕士的请求：

（a） 对请求者的布景没有捆绑，可是请求者需要修读两个学期根据微积分的概率和数学计算序列、一门矩阵代数课程、一门使用回归分析课程；

（b） 一些核算和数据分析的根柢经历；

（c）最佳有正式编程的经历，运用c、python、java、r、matlab等中的一种或多种。

（d）早年选择的学生布景40%数学, 38%计算, 13%经济金融背就连8%工程背就粱

（e）标化成果主张gpa 3.8支配， gre 328以上

4、washington university st. louis

华盛顿大学圣路易斯分校

项目称号：master of arts in statistics

华盛顿大学圣路易斯分校计算学硕士开设在文理学院下的数学与计算系下，项目一共修读36个学分，课程时长一年到一年半。项目没有论文，学生有必要在满足课程需求的前两个学期（或18个学分）中 坚持累计均匀gpa3.5或以上才干够获得论文的选项。除了供给坚实的理论外，该项目还具有使用价值，在 猜测分析和大数据等领域供给东西，战略和技能技能培训，协助专业人士分析很大都据，有用使用技能完成可靠和高效的商务抉择计划。该项目供给活络和广泛性的选修和使用课程，偏重数学，核算机科学，工程，实践查询，生物计算学，经济学和商业领域的计算分析。

课程特征：

圣路易斯华盛顿大学的计算学项目(master of arts in statistics) 研讨内容包括了计算学的多个要害领域，包括概率、计算核算与模型树立、实验方案、生计分析、贝式计算、随机进程等。计算学项目36个学分包括15学分的必修课程、15学分的选修课程以及6学分的论文写作。课程设置活络，除必修课外，该项目供给了许多选修课程，包括了计算分析在数学，核算机科学、工程学、临床调查、生物计算、经济学、和商业等多个领域的使用。学生可以跨专业选修课程，也可以在某个分支下选择选修课和进行论文写作，可供选择的分支包括：生物学与安康、商业与金融、工程与材料等。

5、carnegie mellon university

卡内基梅隆大学

项目称号：master of statistical practice

卡耐基梅隆大学计算实?妒靠柙谌宋纳缈蒲г合碌募扑愫褪菘蒲担鱿钅恳还彩背ひ荒炅礁鲅冢垦?节课。课程偏重于计算实习、办法、数据分析和实践作业技能。master’s in statistical practice (以下简称msp)是一个以作业为导向的硕士项目，整个项意图特征就是协助培育各种有用性的找作业的技巧，可谓是data analyst/data scientist的速成班。这个项目树立了有10年了，如今项目仍然坚持小规划，每年只需25到30个学生。

cmu的作业辅导做的也对错常不错的，学校可以检查并协助修改学生的简历、求职信、linkedin简介等，并供给技能和行为面试的辅导。

此外， msp常常与cmu作业与专业打开中心（cpdc）和全球交流中心（gcc）协作，在整个项目中弥补、扩展和操练交流技巧。项目聘请讲演嘉宾、公司招聘人员和各作业笔直领域的现任专业人士、数据科学家和计算参谋共享往常经历和见地。

msp还培育了一个校友网络以及内部作业、实习委员会共享作业机缘。此外，cmu作为核算机大牛校，每年也有不少的出名公司到cmu学校招聘会，作业的机缘还对错常多的。

课程特征：

课程设置比照固定节奏紧凑，学生课程选修的安适度较少。课程偏重 计算实习、办法、数据分析和实践作业场所技能。

该项目没有论文的需求，在最终一个学期，学生可以参加计算的实习课程。”计算学实习 “是计算学实?妒靠纬痰募阏餮钅靠纬蹋彩钦飧鱿钜馔继卣鳌Ｕ庑┫钅坷醋云プ缺な心诤椭鼙叩墓荆蚝脱Ｐ鞯墓荆谢挡渭拥焦臼导晌实拇χ弥小Ｑ粤降饺艘蛔榈姆椒ㄗ饕担⒂梢幻淌喽剑邮帐笆荨⒓扑惴桨阜桨浮⑹莘治龊驼故境晒轿徊渭樱?这个项目关于培育学生的计算思维才能以及技能在实践作业场景的使用有较大协助。

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关于cmu计算硕士的请求：

请求者应修读过两个学期的根据微积分的概率和数学计算学课程。主题应包括：随机变量、分布函数、联合和条件分布、随机变量的函数及其概率分布；最大似然估量、估量者的特征、假定查验、区间估量；一门线性回归分析的课程，主题应包括：探爽性数据分析、线性回归模型、模型的验证宽和说；一门矩阵代数的课程。

6、uc santa barbara

加州大学圣塔芭芭拉分校

项目称号：master of arts in statistics

计算硕士由计算和使用概率学系供给，该系也是金融数学和精算研讨中心的地址地。当前的研讨领域包括理论计算和计算办法学、核算计算、概率、金融数学、环境计算和生物计算学。关于计算硕士项目来说，学生一共需要结束42个学分，项目包括三个分支，理论和实习兼具，不管是想持续博士进修仍是直接作业都可以根据自个的情况选择分支专业。

课程特征：

课程设置非常安适，活络度高。学生可以根据自个的快乐喜爱和作业倾向选择相应的分支。 项目一共为学生供给了三个分支：数理计算、使用计算和数据科学。

（a) 数理计算分支更偏重理论，学生经过这个分支触摸到理论的计算和盖尤踣的学习，为博士的学习做好预备。学生可以修读的课程比方计算理论、概率理论和随机进程简介和高档计算办法等。

（b)使用计算分支更偏实习使用，学生将晓得数据分析程序及其对计算疑问的使用。学生需求熟练掌控计算核算，并活泼参加计算征询实验室呈现的征询项目。修读的课程包括：高档计算办法、实验方案与分析和计算征询的研讨会和项目。这个分支将为学生在政府、工业和其他科学学科的定量研讨方面的作业做预备。

（c) 数据科学分支将现代计算办法与处置大数据的核算办法相联系。学生除开可以触摸计算和盖尤踔的办法课程以及偏实习的计算征询的研讨会和项目之外，还可以触摸到计算数据科学、数据发掘、大数据分析等课程。 数据科学分支协助学生预备好使用最新的软件东西分析大数据集的作业。

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关于ucsb计算硕士的请求：要肄业生本科布景是数学、计算以及其他十分量化的专业;学生需要修读过这些领域的有关课程：关于根据微积分的盖尤踣，大数规则和中心极限制理;计算揣度的理论，假定查验和回归;线性代数，包括矢量空间，矢量空间的基，特征值和特征向量。

在进行请求预备前，咱们不妨先看看早年的选择数据，下面是有些alpha过往成功选择top30计算学硕士项意图学生具体数据：

??从上面的选择数据可以看出：

（a) 请求计算学的学生 绝大有些是稀有学或计算学术背就连这一点非常重要，因为请求计算学的学生必定要有一个极好的量化背就连从招生官的层面去了解， 只需量化布景好的学生，才干担任研讨生期间高阶计算课程的学习。

（b) 计算学硕士项目相较于其他抢手的专业比方金融工程、商业分析或核算机等全体请求难度不大，选择到同层次学校计算专业上述专业的学生条件需求低一些（gpa、gre等客观评价标准）；哥伦结业大学计算学早年被许多人认为是?ㄒ怠保ㄑ≡衲讯鹊陀诟绱笃渌泄刈ㄒ担莘治觥⑹菘蒲А⑸桃捣治龅龋┑釉勖乔肭笱≡窭纯矗肭笳叩牡难≡癖曜荚谥鸩角敖灸昀纯?gpa3.7+，gre320+，被选择的概率才会比照大。

（c) 第一个事例和第三个事例中的学生都有请求哥伦结业大学的计算学专业，第一个事例中的被哥伦比亚拒了，而第三个事例中的学生被选择了。许多人会疑问，为啥事例1大学生gpa和gre都高于事例3中的学生反而被拒。缘由在于俄亥俄州立这所大学学生广泛的gpa偏高，招生官在审阅材料时 不单单是看gpa的必定值，也会根据不一样学校的给分情况进行多维比照，然后判别。

（d) 根据咱们的经历， 计算学常请求几所大学选择难度从高到低为：莱斯大学、密歇根安娜堡大学、哥伦比亚大学、华盛顿圣路斯大学、约翰霍普金斯大学、弗吉尼亚大学。

??有意向请求计算学的同学，你可以参照咱们的选择事例以及下面的请求主张进行自个的选校方案，当然假定你需要咱们的协助，alpha的征询专家也很愿意为你进行免费的选校征询。

（a）客观评价标准：可量化的硬性条件

关于本科布景

请求数据科学硕士的本科背就梁 以数学、计算有关最佳；金融/金工，经济学，核算机科学等偏重数学才能的专业次之；其他理工专业如工程类、物理、化学等再次之。当然，假定不是有关专业，但需要修习过数学、计算等量化课程，具体课程需求可以参阅下面本科课程一般需求（当然学校之间存在差异，以学校请求需求为准）。

关于本科课程

数学&计算先修课：

尽管每所学校的需求不尽相同, 但一般会要肄业生修过线性代数（linear algebra），盖尤踣（probabilities），数理计算（mathematical statistics ），微积分（calculus i, ii），矩阵代数课程（matrix algebra），回归分析（ regression analysis）等基础课程, 主张在数学有关的课程最少在五门以上，phd 甚至要抵达七门。

核算机先修课：

了解商业和计算软件如：sas、spss；

核算机编程，包括对r、python、c++、java、matlab等中的一种或多种；

gpa，g/t 成果

根据项意图官网信息，除了少量名校正硬件条件过高外，大有些学校的选择门槛仅为美国学校选择的最低需求，即gpa3.0，托福80，gre 无需求（少量gre 分数有要肄业校，分数需求也不是太高）。

top 50学校的计算专业选择大致需求如下表所示：

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以上只是主张的gpa和标化分数，仅供参阅。

尽管gre的总分重要，但gre中的q是最中心的，这是凸显你数学才能的要害，主张在168分以上，不低于165分；总分320是一个分水岭，而假定想请求top30名校，主张可以往325甚至330冲刺。

gre作为你学术才能的弥补，高分的gre能必定程度上抵偿你的gpa上的缺乏。

（b) 非客观评价标准：软布景实力如何前进？

因为计算学硕士很稀有面试聘请，最重要的软实力是实习和科研阅历

参加科研项目情况

参加科研项目是选择委员会衡量你专业水平的首要标准，经过请求者参加项意图多少，含金量的凹凸，以及从文书中所反应出你在这些项目中获得的才能和对专业的了解，都是选择委员会成员重视的内容。比照对口的科研课题如：计算机器学习、编码和信息论；盖尤踣、分类数据分析和高档计量经济学；感患病、盛行病学控制、实时迸发分析和呼应、疾病传达动力学。

【关于论文宣告】

有不管文关于请求成果影响不大（只需在请求博士和研讨性硕士的时分对论文的需求才比照高，一般授课型硕士关于学术论文根柢不需求）。因而有没有有关学术论文不是影响请求选择的抉择性要素，可是假定有的话，在请求前把论文摘要作为请求材料之一，无疑是招引对方眼球的办法之一。

实习阅历

请求计算学的研讨生，请求者的实习布景发扬了很大的作用，有无匹配的实习，匹配实习的数量和含金量在必定程度上抉择请求者请求的胜败。请求经历来看，请求者有两段及以上与方针请求专业有关的实习对请求协助很大。咱们一向偏重在选择实习时， 遵从岗位优先的原则，先选择和请求专业契合的岗位，再来思考公司的出名度。

匹配的实习岗位主张和大数据有关的岗位，例如金融机构（黑石的数据分析助理），征询机构如波士顿征询、麦肯锡、尼尔森的数据分析师助理，科技公司如谷歌、腾讯、字节跳动的数据分析助理，若大公司没能找到适合的岗位，小公司大数据、计算、量化方面的实习也是可以的。

当咱们不晓得找啥方向的实习时不妨换个方向去思考，从作业着手，计算学专业作业首要在医药类、工程类、金融/稳妥类等三个大方向。

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计算，是数学作用于实际日子的一场思维改造，它正持续的进行着，咱们每自个亲历其间，就在咱们在抛掷一枚硬币抉择晚餐是吃面条仍是米饭时，计算学关于“世界的本质是随机”的概念现已深化咱们的知道。而在咱们将硬币掷1千次，1万次，10万次……“正面”和“不和”呈现的几率将无限趋于共同，所以咱们晓得了另外一个实际，随机，可是是有规则的，咱们可以用概率分布——精确的数学公式来描绘它。

如今当普罗群众可以在不经意间谈论“风险”、“概率”、“有关”这些概念时，计算学已悄然地改动了我们关于科学、关于世界的底层崇奉。而 借着今日大数据、人工智能的春风，它必将如火如荼地延张开来，日新月异地改动咱们的日子。因为篇幅有限可以有些细节未能悉数道来，你可以征询咱们的专家教师，或许看看你的疑问是不是有掩盖鄙人述常见疑问库中。

咱们总结了alpha学生在请求进程常问的疑问，并进行晓得读，望能有所协助。

【下面是有些疑问预览】

1.计算学phd有哪些方向

2.有哪些不错的计算学硕士项目？以及phd项目？

3.计算专业是不是太理论，作业好吗？

4.计算专业硕士结业后可以做量化金融的作业吗？

5.哥大的计算别人都说简略，它究竟?甭穑縢pa和标化需求是多少？

6.想做金融数学，学计算是不是也可以从事金融量化的作业

7.读完计算可以做数据有关的作业吗？数据分析师、数据工程师和数据科学家有啥差异？

??同学可以经过下方，回复要害词“计算学答疑”向教师收取。

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补白“ 计算学答疑”收取 计算学常见疑问以及答案无缺版

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请求本身就是一场信息竞赛，是一个不断前进认知才能和常识贮藏的进程，alpha喜爱且享受和学员一起生长的进程，咱们期望经过咱们的尽力削减我们研讨生请求傍边的信息不对称表象，和因为这种不对称信息构成的抉择计划差错， 协助我们少走弯路，捉住更多的打开机缘——这也是整个申研百科全书建议的初衷。

今日关于计算学的共享就到这儿，咱们下一期再会。

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今日作者/ vivi

“你有那么好的年岁，为啥不笑得非常美观些”

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正文引证来历

[1]麦肯锡：我国的技能转型[eb/ol], 2021(1)

[3]groshen, e. . (2021). q&a with asa president barry d. nussbaum: what does a statistician do?

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