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哥伦比亚大学文理学院下的统计硕士，一直以来以录取人数多，被很多数学相关专业的同学作为大众情人校选择，那么这个项目的课程设置是怎么样的呢？
课程设置：
必修3门核心课程：
概率（3分）
推断（3分）
线性回归模型（3点）
大多数学生在第一学期上这三门核心课。有概率论和推理背景的学生应参加半学期的概率论和推理课程。不管你以前的背景如何，核心课程都必须要修。
除了上述三门核心课程外，还需要一门“顶石”课程，不过欢迎学生同时选修这两门课程。
顶石课程选择：
高级数据分析（3分）在第二学期或最后一学期学习。
高级机器学习（3分）
选修课
除四门核心课程外，学生还必须完成其导师批准的至少六门（3分）选修课。经教员顾问批准后，必须从统计系选出至少三门选修课。
为了让统计硕士课程的学生有一个全面的数据科学基础，建议按以下顺序进行：
统计计算和数据科学导论
统计机器学习
高级机器学习
申请要求：
此项目寻找在统计学、数学和计算机科学等定量和相关领域有着令人信服的背景和良好成绩的申请人。申请人需要全面的线性代数和高等微积分知识。成功的候选人有理论或应用概率和统计学的经验。强烈建议熟悉计算机编程。
对缺乏这些领域背景的感兴趣的申请人应在申请前弥补不足。院系不提供有条件录取。
语言成绩：
托福100，雅思7.5，多邻国120
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李希贤
