耶鲁大学统计学学什么？春秋季课程不同

　　一、课程概况

　　本科：

　　统计学是预测和解释的科学和艺术。统计学的数学基础在于概率论，它应用于在不确定性下进行推理和决策的问题。实用统计分析还使用各种计算技术、可视化和探索数据的方法、寻求和建立数据结构和趋势的方法，以及量化不确定性的质疑和推理模式。

　　数据科学将统计扩展到涵盖数据的整个生命周期，从规范、收集和清理，到管理和分析，再到用于决策和制定政策。它是统计学的自然产物，融合了机器学习、数据挖掘和高性能计算的进步以及社会科学、自然科学、工程、管理、医学和数字人文学科的领域专业知识。

　　研究生：

　　该系提供多个研究生课程，其中一个导致新的博士学位。统计学和数据科学学位， 两个获得统计学硕士学位，一个获得统计学和数据科学硕士学位。

　　这些计划以不同的方式进行管理，尽管它们共享许多课程。与某些大学不同，博士学位不会自动录取。为完成最终 MA/MS 学位的学生开设的课程;需要一个全新的应用程序。

　　二、具体课程设置

       1、秋季课程

　　统计学概论

　　数据探索与分析

　　(贝叶斯)概率和统计

　　数据科学的概率

　　应用概率论

　　数据科学的计算工具

　　机器学习入门

　　线性模型

　　高级概率

　　统计推断

　　统计案例研究

　　高级项目

　　应用机器学习与因果推理研究研讨会

　　统计案例研究

　　计算与优化

　　统计计算

　　功能估计

       2、春秋季课程

　　独立研究

　　实际工作

　　统计咨询

　　独立学习或主题课程

　　部门研讨会

       3、春季课程

　　介绍性统计

　　YData：数据科学导论

　　对撒哈拉以南非洲的对外援助：档案数据分析

　　YData：衡量文化

　　YData：人文数据挖掘

　　密集的介绍性统计和数据科学

　　数据探索与分析

　　统计理论

　　应用机器学习和因果推理

　　随机过程

　　生物医学数据科学、挖掘和建模

　　数据分析

　　社会科学的多元统计

　　信息论

　　中级机器学习

　　高级顶点：统计案例研究

　　深度学习主题：方法和生物医学应用

　　统计决策理论选题

　　高级优化技术

　　平方和优化

　　应用空间统计

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