留学gpa：2018飞彼录取丨全美专排TOP3院校录取

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　　2018飞彼留学丨OFFER榜

　　全美专排TOP3生统专业与专排TOP7统计专业录取

　　华盛顿大学（University of Washington）

　　华盛顿大学，始建于1861年，位于美国西海岸西雅图，是著名的世界顶尖研究型大学，闻名遐迩的公立常春藤盟校之一，环太平洋大学联盟成员。1974年以来，华盛顿大学每年所获得的巨额科研经费始终居全球大学前三位。华盛顿大学在国际学术界享有崇高声誉，其2018US News世界大学排名第10名，2018泰晤士世界大学排名第25名。

　　全美专排TOP3生统专业录取

　　周同学

　　本科丨中山大学—统计学

　　背景丨GPA 3.5+ TOEFL100+ GRE320+

　　曾参加加州大学伯克利分校2017暑期学校课程

　　MSc Thesis program in Biostatistics

　　项目要求

　　本科学位，需要有数学、统计学或者生物科学领域专业的学生，但如果有数学与统计学学习背景的其他专业学生也可以申请；

　　先修课程要求：数学、统计学、多元微积分、线性代数、概率论课程；

　　GPA：3.5+；

　　语言要求：TOEFL 100+（口语要23+），需要GRE成绩。

　　课程设置

　　（63个学分）

　　Core Courses

　　BIOST 514 Biostatistics I (4 credits)

　　BIOST 515 Biostatistics II (4 credits)

　　BIOST 536 Categorical Data Analysis in Epidemiology (4 credits)

　　BIOST 537 Survival Data Analysis in Epidemiology (4 credits)

　　STAT 512 Statistical Inference (4 credits)

　　STAT 513 Statistical Inference (4 credits)

　　全美专排TOP7统计专业录取

　　苏同学

　　本科丨中山大学—统计学

　　背景丨GPA 3.5+ TOEFL 110+ GRE 320+

　　大三上学期在加州大学伯克利分校交换，交换期间 三门专业课都是A或者A+

　　拥有科研与实习经历（其中包括7月份至今在中科院下属单位工作）

　　刘同学

　　本科丨中山大学—统计学

　　背景丨GPA 4.0+ TOEFL 100+ GRE 320+

　　比赛丨泰迪杯数据挖掘挑战赛三等奖

　　美国数学建模竞赛一等奖

　　陈同学

　　本科丨中山大学—统计学（辅修金融学）

　　背景丨GPA 3.5+ TOEFL 100+ GRE 320+

　　比赛丨美国数学建模大赛ICM，M奖

　　中国大学生数学建模竞赛全国二等奖

　　全国大学生数学竞赛省一等奖

　　实习丨某公司量化策略研究员

　　Master of science ：Statistics - Advanced Methods and Data Analysis

　　项目介绍

　　统计科学的目的是开发设计和分析此类咨询的方法，并通过教学和学术交流传播这种方法。

　　在1979年华盛顿大学统计部门成立之时，数学和生物统计学部门已经在概率论、数理统计和统计应用等方面拥有了强大而繁荣的项目。统计部门致力于进一步加强这些领域，同时在计算机密集统计方法的新兴和重要领域发展新的专业知识。协作性、跨学科的研究也被强调，并继续成为其学术项目的一个显著特征。

　　该项目是一项基于收费的科学硕士(MS)轨道“统计——先进方法和数据分析”。这个项目是为了让那些希望在统计上获得严格训练的全日制国际和国内学生而设的，目标是为学生提供专注于方法论的能力。大多数学生将在第二年的冬季完成硕士学位。

　　项目要求

　　学生应该有足够强大的数学知识背景，如数学，统计，或定量领域的背景，有30个或更多的数学和统计季度学分，包括一年的晚期（第二年）微积分、线性代数和概率论中的一门课程；

　　TOEFL成绩(iBT最低要求92分)或IELTS成绩(总成绩最低要求7.0分)；

　　GRE成绩（但GRE数学成绩可以自由选择是否提交）。

　　课程设置

　　502 Design and Analysis of Experiments

　　504 Applied Regression

　　512 Statistical Inference

　　513 Statistical Inference

　　528 Capstone Data Analysis

　　534 Statistical Computing

　　536 Analysis of Categorical and Count Data

　　570 Advanced Regression Methods for Independent Data

　　571 Advanced Regression Methods for Dependent Data

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