应用统计专业这么火，你要不要看看康奈尔大学？
前段时间小编带大家看了很多数据科学/统计学硕士项目，有哥伦比亚大学、加州洛杉矶分校的项目等等。作为近年十分热门的研究方向，小编再给大家看看其他学校的相关硕士项目，力求为大家整理出足够多的信息，让准留学生们不失去任何一个追逐梦想的机会。这次我们就来看看，被调侃为“康村”的康奈尔大学MPS in applied Statistics项目是怎么回事吧！
康奈尔大学应用统计学硕士项目由其计算机与信息科学学院提供，为期一年，属于全日制STEM项目。该项目提供应用分析和数据科学技术两个领域供学生选择，提供数据科学和统计学方面的高水平技术培训，为学生提供了在现代数据分析技能领域的职业准备。不管是哪个领域，都要求学生修够30个学分。
Linear Models with Matrices，Probability Models and Inference，MPS Professional Development，Applied Statistics MPS Data Analysis Project。
如果你选择了数据科学领域，还要多选三门必修课：Python Programming and its Applications in Statistics，Database Management and SAS High Performance Computing with DBMS，Big Data Management and Analysis。项目师资力量不输其他高校类似的项目，都拥有很强的学术成果和行业经验。例如John M. Abowd教授，他是康奈尔大学的首席科学家、美国人口普查局(U.S. CensUS Bureau)研究与方法论部门的副主任。在康奈尔大学，他是经济学教授、统计学和信息科学教授，同时还是劳动动力研究所(LDI)主任。
根据2017-2020年的统计，项目毕业生毕业平均起薪都高达80000美金以上。这样有钱途的项目自然也是有一定的申请门槛的。项目要求申请者有一定的先修课程基础：拥有一个本科学位，并且本科学位应以数量为导向，可以来自多个领域 例如，统计、数学、工程、物理、农业、生物、社会或计算机科学。课程必须来自认可的学院或大学，并在官方成绩单上列出。除此之外，学生至少要有如下数学背景：两个学期的微积分、一种基本的非微积分统计、矩阵代数的一门课程。表现优于最低数学背景的申请者将被优先考虑。
