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[飞机]约克大学(University of York)留学生辅导 ⭕数学专业Mathematics补课补习 ✅课程内容 第1年: 基础与微积分 Foundations & Calculus MAT00004C 概率统计导论 Introduction to Probability and Statistics 纯数学导论 Introduction to Pure Mathematics 多变量微积分和矩阵 Multivariable Calculus & Matrices MAT00003C 应用数学导论 Introduction to Applied Mathematics 数学编程与技能 Mathematical Programming & Skills 第2年: 向量和复数微积分 Vector & Complex Calculus 线性代数 Linear Algebra 纯数学 Pure Mathematics 应用数学 Applied Mathematics 概率和统计 Probability and Statistics 第3年: MAT00004H 扩展独立项目 Extended Independent Project 纯数学 Pure Mathematics 应用数学和数理物理 Applied Mathematics and Mathematical Physics 统计与数学金融 Statistics and Mathematical Finance ———— 英国留学|约克大学|课程辅导|课程预习|assignment辅导|论文辅导| report|dissertation|methodology |final辅导|作业辅导|proofreading|critical thinking|essay写作|essay辅导|文献综述|学术不端申诉|挂科申诉|考试延期|作业延期「留学生辅导」「留学生」「英国留学超话」
大学学习心得分享 | 统计保研经验谈~ 保研之路终于走到了尽头,想着该总结一下这段经历,结果一拖再拖,真是懒癌发作啊! 本科背景:双非统计学 保研去向:山东大学概率论与数理统计 成绩排名:3%(专业人数少,所以排名还是很重要的!) 英语水平:四级550+,六级490+(六级分数低,有些营没能进,哭唧唧) 科研竞赛:数学竞赛初赛一等奖、数学建模省一、市调大赛国三、美赛H、统计建模省一、国家级大创、校级大创等(虽然竞赛成绩马马虎虎,但感觉审核老师对竞赛不是特别看重) 奖学金:国奖、校一等奖 论文:SCI三区在投一篇、EI会议已投一篇(如果能把论文写在简历里,老师面试时可能会重点问,说不出来就尴尬了 夏令营经历: 中央财经应用统计:拟录取 北京交通统计学:排名靠前 中石油北京:优营 南京理工统计学:优营 南京师范数学:未参营 东北师范统计学:未参营 北京师范计算机科学与技术:未参营 预推免经历: 山东大学应用统计:拟录取 山东大学概率论与数理统计:候补 山东大学流统:优营 浙江大学电子信息:未参营 中国海洋应用统计:未参营 北京科技:未参营 上海科技:未参营
数据科学家如何应对机器学习挑战 经常有人拿《统计学习导论》(ISL)和《统计学习》(ESL)做比较,认为ISL更适合入门,数学门槛低,更容易理解。今天我想分享一下我的看法和一些建议。 ESL的特点 首先,ESL这本书的特色是什么呢?ESL涵盖了100篇开创性论文的知识,如果只是重复这些论文的内容,那显然没意思。作者从概率统计的角度重新解释了这些论文结果,形成了一套统一的教材特色。进一步用概率统计的方法证明了一系列经典方法之间的联系,形成了统计学习的理论思考框架。因为这里面涉及很多证明,高等数学分析用得很多,所以理解起来比较难。如果你阅读过很多统计类论文,阅读ESL会比较习惯,因为你知道轻重缓急。 纠正一些观念 有些人认为,取得数学上的王冠,数学分析证明是最重要的,也是最难的。但对于普通的科技工作者来说,概率统计应用建模可能更难。Feller在《概率论及其应用》卷1和卷2中分析了为什么很多人,包括数学同行,对卷1既感兴趣,又理解困难。 Feller指出,主要是因为在校学生和研究者,一路都是从数学分析走来,对数学应用建模很不习惯,阅读这类书籍反而比数学分析感觉更吃力。 ISL的重要性 回到教材ISL,这本书充满了概率统计应用。作者Gareth James非常有耐心地讲述他的故事,一环套一环,循序渐进。我以前没有细读过ISL,因为它故事性太强,当工具书阅读效率差。我猜到Gareth James教授肯定是统计学出身,无法想象计算机科学专业的教授能写出这本教材来。 对于数据科学家来说,ISL比ESL重要的多得多。ISL实质上试图给读者建立统计学习应用的思维内核!我没有见到其他教材做到过。我肯定希望用它来做教材,也曾用心在整理,但是真的难度很大,概率统计学部分对听众耐心绝对是挑战!如果我放弃这部分不讲,那么我为什么要用这本教材? ISL的阅读建议 提醒大家看这本书时,注意统计学使用的两个方面: 直接使用:比如统计推断(inference)。 概率统计来解释比较各种模型和调优方法:比如ridge,lasso。 再要注意:作者相比较其他教材,统计学更多的引入,不是在墨迹,在炫技。而是让你更加准确、快速使用模型和方法。如果你发现统计学是负担,说明你没有掌握。 总结 对于数据科学家来说,ISL和ESL各有千秋。ISL更注重统计学习应用的思维内核,而ESL则从概率统计的角度重新解释了经典论文结果。无论选择哪本书,都需要有一定的数学基础和耐心。希望这些建议能帮助你在机器学习的道路上走得更远。
爱荷华大学AI全奖博士招生攻略 未来的AI博士们,你们好!今天给大家带来一个好消息——爱荷华大学的人工智能方向全奖博士机会! 爱荷华大学招收统计与精算科学方向博士 爱荷华大学的统计与精算科学系目前有18位教授,其中包括4位美国统计学会会士和3位国际数理统计学会会士。这个系的研究方向非常广泛,涵盖了机器学习、深度学习、高维统计、因果推断、时间序列、贝叶斯统计、空间环境统计、统计计算和统计优化等多个前沿领域。他们在统计学“四大”期刊和计算机会议上的论文产出非常稳定。 ➡️ 项目介绍: 这个项目非常注重理论和实际的结合,特别强调学生编程能力的培养。PhD学生可以选择数据科学、概率数理统计、生物统计以及精算科学和金融数学四个方向。学校为科研提供强大的计算支持,包括高性能的CPU和GPU集群,以及Linux计算环境,为学生在数据分析和机器学习等领域的研究提供坚实保障。 PhD项目通常在五年内完成,并提供全额奖学金支持。第一年需要通过硕士水平的考试,主要考察基础课程的掌握情况。如果学生具备相关基础,可以申请免修基础课程。系里非常鼓励学生尽早参与科研工作。PhD资格考试并非传统的笔试形式,而是基于学生前两年的科研进展和潜力进行评估。 招收学生背景: PhD项目招生条件比较宽松,需要统计、数学、计算机或相关专业的本科或硕士生。TOEFL成绩最低81分,雅思7分(小分不低于6),或者多邻国120分。GRE成绩不要求,但提供会有帮助。感兴趣的同学可以直接发简历和成绩单。 𖠦收时间: 2025年秋季入学,1月15日截止 ✅ 奖学金:全额奖学金 未来的AI博士们,加油吧!
三校保研攻略:华东师大、中财、西财 个人背景 本科院校:双非财经 专业:经济统计学(学科评估B+) 专业排名:1/36 英语:四六级600+ 奖学金:省政府奖学金、校级一等奖学金等 竞赛:市调国一,统计建模国二,数学建模国赛省一、美赛H,数学竞赛省二等 科研:较少,主要为竞赛偏学术项目。大创校级立项,参营实证论文一篇。 夏令营经历 复旦大学大数据学院应用统计(递补未录取) 华东师范大学统计学院应用统计(直接录取) 中央财经大学统计与数学学院应用统计(递补录取) 西南财经大学统计学院应用统计(直接录取) 华东师范大学 笔试:三小时十二道大题,涵盖高等数学、线性代数、概率论与数理统计。题量较大、难度较大,注重定义概念。需要对茆诗松的概率论与数理统计进行系统学习(看例题并做课后习题;复习考研要求的章节即可)。 面试:简历面试,分为思政、英语和专业课三个部分。专业课需要复习计量经济学、时间序列、抽样技术、多元统计等统计学重点课程的核心内容。 中央财经大学 笔试:专业课,内容为统计学基础,而非概率论与数理统计,难度较低但是考核全面细致。参考书:刘洋《统计学》。数学,考研数学三核心知识点,难度一般,但是考察全面。 面试:专业课信封抽题,涉及统计学基础、计量经济学、时间序列等课程。另外还有英语面试,问一个观点类问题。 西南财经大学 笔试:仅专业课,为近年来首次考察。有一定难度,除了基础知识,还涉及统计量数字特征、Fisher信息量、切比雪夫不等式等较难知识点,需要提前复习茆诗松。 面试:专业课(两小题,其中一题与热点相关)、英语、科研汇报答辩、思政。 欢迎大家交流和提问!
数学高分SCI期刊推荐,快来看看吧! 《CHAOS》 分区:2区 影响因子:2.7 自引率:18.5% 特色:致力于深入探索非线性现象,以易于理解的方式呈现其表现形式,适合广泛学科的研究人员。 《BERNOULLI》 分区:2区 影响因子:1.5 自引率:6.7% 特色:回顾概率和统计领域的论文,进行综合批判性调查,探讨最近的重要发展,适合统计和概率领域的学者。 《Extremes》 分区:3区 影响因子:1.1 自引率:18.2% 特色:专注于统计极值理论及其在科学、工程、经济学等领域的应用,发表原创研究成果。
两财一贸保研夏令营经历分享 从大三下学期的迷茫,到最终拿到“两财一贸”夏令营的多个offer,这段经历充满了挑战和收获。感谢一直支持我的家人和朋友,也感谢这些学府对我的肯定。以下是我这段保研经历的分享。 个人背景:我来自非财经类的211金融交叉学科专业,英语六级成绩630+,没有实习经历和含金量高的奖项,但有量化相关的论文和科研经历。 参营项目: 对外经济贸易大学金融学院量化方向:最后一天进行面试考核,7-8分钟的PPT展示参营论文,面试官主要围绕简历提问,问题非常刁钻,涉及统计、量化、英语、实习和本科专业等多个方面。 中央财经大学金融学院量化投资方向:笔试包括高数、线代、概率论与数理统计,难度适中,但我在回答关于区块链技术的专业知识点时出了错。 上海财经大学统计管理学院人工智能方向:考试内容主要是编程,面试时被问到了一些概率统计的数学题,有一定难度,我有一道题没有答出来。 ᠧ坦预推免即将开始,希望大家都能顺利上岸心仪的高校。如果有金融硕士保研相关问题,欢迎随时咨询。 这段经历虽然短暂,但非常丰富,让我对自己的未来有了更清晰的规划。希望大家也能从中获得一些启示和帮助。
新加坡国立大学定量金融项目全解析 新加坡国立大学(NUS)的定量金融项目在新加坡的金融领域享有盛誉。这个项目主要在数学系,与经济系和统计与应用概率系紧密合作,是一门结合数学、编程和金融的跨学科专业,对数学的要求尤其高。 项目设置: 学制:通常为1-2年。 毕业要求:需要修满40个学分,即10门课程(5门必修+5门选修),最短10个月可毕业,最长3年。没有毕业论文。 必修课:所有学生都需要学习相同的必修课,课程内容偏重数量和计算机,如金融数学、金融建模、风险管理、利率理论和结构性理财。 选修课:选修课范围广泛,包括数学、统计、经济等相关课程。 曆生录取: 背景要求:NUS的金融项目非常看重申请者的背景,985院校的学生具有天然优势,财经类211、两财一贸的学生也受欢迎。 学科背景:项目要求申请者有很强的计量和数理背景,如数学、统计、经济、金融、计算机、工程、物理或同等有很强数学背景的学位。 语言要求:官方要求雅思6.0,托福85,但建议雅思6.5+,托福90+。 实习经验:虽然官方没有明确要求实习,但建议至少有一段量化相关的实习经验。 GPA要求:学校背景较好的学生,GPA80+可以尝试,学校背景一般或专业跨度较大的,GPA85+可以尝试。往年也有不少录取者GPA在90+以上。总体上,这个项目比较看重多样性。 录取案例: 案例1:C9院校背景,GPA3.4,雅思6,有竞赛、2篇论文、2段实习和哈佛暑研经验。 案例2:两财一贸背景,GPA4.0,雅思7.5,有2段实习和2个项目经验。 通过这两个案例,我们可以看到NUS在录取时不仅看重学术背景,还非常注重多样性和实践经历。如果你对定量金融感兴趣,不妨提前准备,争取拿到心仪的offer!
耶鲁大学生物统计硕士申请攻略 大家好,今天想和大家聊聊在耶鲁大学生物统计硕士项目的经历。作为一个过来人,我觉得自己的经验可能对那些对生物统计感兴趣的同学有所帮助。 项目基本介绍 首先,这个项目其实是MPH(公共卫生硕士)的一部分,设在耶鲁公共卫生学院。它更注重数理能力,所以对转专业的学生来说有点挑战,申请难度也相对大一些。项目本身是两年制,不需要写论文,只要修满20学分就能毕业,但要求有实习经历。主要培养的是数理统计在公共卫生和医疗领域的应用。课程内容偏重统计和编程,同时也会穿插一些生物和卫生领域的相关知识。 班级情况 劊班级规模大概有20人左右,项目本身是交叉学科,学生的本科背景非常多元,转专业的同学大概占了一半。我自己也是转专业的,因为不喜欢不断重复做实验,也不喜欢从微观层面分析问题,所以选择了这个能从宏观上分析疾病或药物作用规律的生物统计项目。 录取关键 转专业的同学需要提前修一些先修课,比如微积分、概率统计和线性代数。我还有一段在疾控中心的实习经历,期间穿插着一些大型慕课网站的学习。申请的关键在于本科成绩、科研或实习经历的丰富程度以及与项目的匹配度。 时间规划 ⏰ 我是在大二下学期开始找机构,然后开始选专业、选校、安排实习和科研。大四上学期考了GRE和托福,然后递交了申请。个人感觉申请早做准备会更好,成功率更高。早做申请不仅能让你有更多时间充实自己,还能在后期减轻心理压力。 是否需要找机构? 我觉得找机构还是挺必要的。我的条件其实不算特别好,所以需要第三方来帮助我梳理自己的能力和优势。同时,有经验的人指出我需要补足的地方也很重要。我找的机构在整个申请过程中没有出什么纰漏,老师的陪伴也很重要,能让你在申请时保持自信,心态放松。 总的来说,耶鲁大学生物统计硕士项目是一个充满挑战但充满机会的选择。如果你对统计和公共卫生领域感兴趣,不妨试试这个项目!
美国经济学硕士申请全攻略 堧觨度:经济学硕士项目的竞争非常激烈。相比金融、商业分析或会计等专业,经济学项目的数量虽然较多,但申请人来自各个领域,如数学、会计、国际贸易、物理等,使得经济学申请变得异常火爆。 𘚥景:宏观经济学毕业生主要在政府部门、大学或国际贸易领域从事经济研究。微观经济学,尤其是数理分析方向,如计量经济学和货币银行学,毕业生主要在保险、投行、商业银行等机构从事风险控制、收益分析、财务分析和建模等工作。与金融学硕士相比,经济学硕士的侧重点有所不同。 学位设置:经济学硕士项目通常要求申请者具备扎实的数学背景,如微积分、线性代数、概率统计、运筹学和数学建模等。跨专业申请者需要先修课程,包括经济学原理、宏微观经济学、线性代数和统计等。 校策略: 1️⃣ 排名:排名可以反映学术能力,对于想读博的同学来说,专业排名非常重要。 2️⃣ 教授介绍:查看教授是否在权威杂志发表论文,是否是行业组织或经济协会的主要成员。跟随获奖教授或有机会参与世界顶级学术项目,为未来的科研计划或求职背景打下基础。 3️⃣ 地理位置:地理位置对于实习机会非常重要。推荐地点包括加州(南加州大学)、波士顿(波士顿学院)、纽约(康奈尔大学、纽约大学)、华盛顿特区(乔治城大学、乔治华盛顿大学),这些地方经济发达,投行和商业银行众多,方便实习。
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