加州大学伯克利分校统计学硕士旨在为学生在需要统计技能的行业中就业做好准备，项目课程包括概率论、理论统计、统计计算等研究生课程，以及现代应用统计的高级课程和结业课程。下面老师给大家详细介绍一下该项目的详细内容。

一、基本情况

加州大学伯克利分校统计学硕士仅提供全日制教学，项目为期10个月(提供秋/春两个学期)，上课地点位于伯克利市。

该项目开设在计算、数据科学与社会学院(College of Computing, Data Science, and Society，简称CDSS)下的统计系(Department of Statistics)。

虽然该项目可在两个学期(秋季和春季)内完成，但允许学生申请第三学期。一旦获得批准，该项目将延长至下一个秋季学期。

二、学位要求

要获得统计学硕士学位，学生必须完成至少24学分课程并通过综合考试。在极少数情况下，学生将被允许提交论文。

通常，这种情况发生在学生入学时已获得该批准，或学生在系内教授感兴趣的领域取得重大研究进展。如获批提交论文，则无需参加综合考试。

所有硕士课程的计分方式必须为字母等级(letter grade)，除非该课程仅提供satisfactory/unsatisfactory (S/U)形式(即不显示具体成绩，S表示这门课过了/U表示这门课没过)。

三、课程内容

加州大学伯克利分校统计学硕士第一学期，所有学生将参加概率、理论统计、统计计算方面的密集研究生课程，典型课程是STAT 201A、201B和243。在第二学期，学生将学习现代应用统计学高阶课程(STAT 230)，选修课和capstone课程。

capstone课程包括基于团队的学习体验，让学生有机会解决现实世界问题并开展实质性的数据分析项目。最后学生需提交一份书面报告并口头陈述研究结果。

选修课取决于学生个人兴趣，通常是与advisers协商决定。一般来说，选修课必须是与统计学相关的研究生课程，可以是统计系的课程，也可以是其他系的课程。

　四、就业情况

统计学硕士毕业生就职行业广泛，包括：技术、金融/银行、保险、环境、医疗保健等等。

官网显示，统计学硕士毕业生雇主及任职岗位包括但不限于：

Adobe，营销活动分析师，高级数据科学家

AIG，高级风险技术专家

阿里巴巴，高级风险顾问

亚马逊，数据科学家

BCG，数据科学家

劳工统计局，经济学家

花旗，机器学习研究员

德勤，分析咨询顾问

戴森，分析工程师

Google，量化分析师，软件工程师

IBM，数据科学家&软件开发员

摩根大通，助理

Meta，数据通信研究副经理，数据科学家，研究数据科学家

麦肯锡，分析师

微软，数据&应用科学家，软件工程师

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