美國哥倫比亞大學研究生統(tǒng)計學學費多少？哥大另一類研究生申請的熱門專業(yè) — 統(tǒng)計類。涵蓋的三個項目分別是，統(tǒng)計系，金融數(shù)學系以及精算系。跟商業(yè)數(shù)據(jù)分析相比，這三個專業(yè)的統(tǒng)計學要求更高，對于business的要求更低一些。據(jù)了解：統(tǒng)計系學費：$17,474/學期;金融數(shù)學系學費：$11,216;精算系學費：$64,700。
金融數(shù)學是數(shù)學系和統(tǒng)計系聯(lián)合開辦的，需要學習隨機過程，數(shù)值方法等非常 hardcore 的課程，申請者大多為數(shù)學，統(tǒng)計，物理，計算機等本科背景。
精算專業(yè)開設在哥大SPS學院下面，授課老師主要來自統(tǒng)計系和工業(yè)工程與運籌系，基礎課程為概率論等，對于有志于從事保險業(yè)，風險管理行業(yè)的同學來說，這是一個不錯的選擇。
Statistics專業(yè)解析
統(tǒng)計學
隸屬于Columbia University Department of Statistics，統(tǒng)計碩士是哥大統(tǒng)計系下面的項目，國際學生學生需要選擇 full-time 課程。大多數(shù)課程會至少有一個晚上的section，以容納全職工作的學生。全日制課程設計為三個學期完成，一年級的秋季和春季學期以及二年級的秋季學期，學生也可以選擇參加暑期課程。該項目要求修完10門課，4門核心課(Probability, Inference, Linear Regression Models, Advanced Data Analysis)，另外的6門選修課里面至少三門來自統(tǒng)計系。
求職方向
統(tǒng)計系的就業(yè)方向非常廣闊，隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的興起，統(tǒng)計碩士的擇業(yè)除了傳統(tǒng)的保險，銀行風控，生物制藥公司等等，越來越多的統(tǒng)計專業(yè)學生選擇進入互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)做數(shù)據(jù)科學家等等，由于統(tǒng)計專業(yè)的課程配置較為hardcore， 就業(yè)面相對更廣，非常好找工作。
數(shù)學系
哥倫比亞大學數(shù)學系提供數(shù)學碩士課程，專攻金融數(shù)學。該項目由統(tǒng)計系和數(shù)學系共同開課，課程重點圍繞數(shù)學，統(tǒng)計學，隨機過程，數(shù)值方法和金融應用等科目展開。該項目的申請者學術背景多為數(shù)學，統(tǒng)計學，物理學，經(jīng)濟學，計算機科學或工程學等學生。大多數(shù)人都有過金融方面的工作經(jīng)驗或?qū)嵙暯?jīng)驗。
求職方向
根據(jù)項目官方數(shù)據(jù)顯示，畢業(yè)生入職的公司包括：高盛，摩根士丹利，花旗集團，摩根大通，美國銀行美林，瑞銀，瑞士信貸，巴克萊資本，德勤咨詢，安永，法國興業(yè)銀行，法國農(nóng)業(yè)信貸銀行，各種對沖基金和資產(chǎn)管理公司等公司，就業(yè)方向非常強勢。
精算
Master of Science in Actuarial Science-Columbia University School of Professional Studies
該項目是哥倫比亞大學成人教育學院School of Professional Studies(SPS)下屬的精算項目，完成該項目的碩士學位需要36個學分。該項目的優(yōu)勢與特點如下：
前沿主題
除了提供堅實的精算基礎外，該項目還強調(diào)前沿主題，包括預測建模，機器學習，風險管理和金融市場，使學生能夠在創(chuàng)新實踐中培養(yǎng)基本技能。
學術卓越
由哥倫比亞大學統(tǒng)計系，工業(yè)工程和運籌學系(IEOR)以及其他學院的教師組成的學術委員會負責指導課程質(zhì)量，錄取標準，課程審批和教師招聘。
跨學科研究
學生可以修整個大學提供的課程，包括通過統(tǒng)計學系，數(shù)學和經(jīng)濟學系等。
師資水平
所有核心課程均由擁有博士學位的精算師和分析專家授課，教師都具有15年以上(大多數(shù)20多年)的行業(yè)經(jīng)驗。
全球認可
Eduniversal 把該精算碩士在全球保險/風險管理項目排名中列為第三。
求職方向
精算系是商科項目中最與統(tǒng)計和數(shù)學打交道最多的項目。往年畢業(yè)的學生入職去向包括：
AXA，德勤，安永會計師事務所，大都會人壽，紐約人壽，Oliver Wyman，Prudential，PWC，Willis Towers Watson等等
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