Statistics and Probability
文/刘云啸
一. 概述
由于UCSD的统计系(其实是统计专业)的老师比较少,只有
五位教授(算上概率方向的老师也只有10个左右),达不到单独开设院系的标准,因此统计专业是挂在数学系下面的,因此在全美高校研究生统计专业的排名中是找不到UCSD的(悲剧。。。)。
UCSD为统计专业的学生颁发M.S.学位以及Ph.D in Mathematics with a Specialization in Statistics两种学位,博士和硕士的申请是分开进行的。博士会以TA的形式提供全额的奖学金以及生活费补助(其实就是工资了,每周有10到20小时不等,主要是给本科生上课,监考,批改卷子等等,并不轻松)。从2013秋季的申请开始,统计方向要求必须有GRE Subject Test of Mathematics成绩,下面是统计项目的申请网站:
http://www.math.ucsd.edu/programs/graduate-program/how-apply-graduate-program/index.html。
二. 培养方案
先从硕士说起。按理说统计专业应该是一个十分应用的专业,特别是硕士生的培养,但是UCSD的统计系所开的课程更侧重于理论,对于以后申请博士的学生来说更有吸引力。如果你想更多的将理论运用于实践的话,可以多选些计算数学方面的课程,如下面要提到的Numerical系列270,或是考虑去选修CS,EE等专业的课程。
Master of Stat的学位授予要求是修满48个学分以及通过两个Comprehensive Examination(281及282),不需要写论文。其中每个quarter所修的学分不应少于学校对所有研究生规定的12个学分,最长不超过七个学期。一般而言,每个quarter选三门课是最恰当的(也就是刚刚够满12个学分),具体的说,就是三门课可以让你在学习之余还有生活,如果选四门课的话基本上就不会再有个人的生活了(本人的“惨痛”教训。。。)。由于这里的课程都是整个sequence分三个quarters上完A,B,C,所以在第一个学期开始选课时一定要想好以后走哪个方向:一般而言第一个学期选的课后面就会一直上下去了,而且如果中途如果想换其他课程但是又没有修过prerequisite的话就很麻烦了。
关于具体的选课方案可以在:
http://www.math.ucsd.edu/programs/graduate-program/ms-statistics/index.html 上找到,在此仅补充说明一些问题:
第一,对于想读统计学专业博士的学生,建议选240和280。特别是240 real analysis,是现代数学的敲门砖,如果没有这门课做支撑,任何数学方向都是不可能走下去的。对于280,高等概率论是建立在measure theory的基础上的,在第一个学期280A开始会花将近一个月的时间来进行测度论基础的补充。不过我个人建议还是把240选了,不但能让自己对于数学基础思维有更深刻的认识和训练,而且在申请博士的时候这门课也非常被招生委员会看重。
第二,对于一些本科数学基础较为薄弱的学生或是本科非数学统计专业的学生,建议可以选一些UCSD本科upper division的课程,比如181,140,183,185等。当然这也是按需索取,大家要因地制宜。
第三,对于想要从事生物统计研究及工作的同学,可以多在upper division及graduate level的课程里选一些相关课程。由于UCSD的生物医药相关专业实力很强,在其他院系有专门的生物统计专业(不过申请难度也很大),数学系这边也有老师是这方面的专家,如Lily Xu等,他们会在不同学期开设相关Biostat的课程,大家可以多关注一下。
第四,关于转博士。在大家接到的录取offer里面,院系会明确的告诉你我们的硕士项目不是为Transfer to phd而准备的,事实上这几年转博士的名额也越来越少了,主要是受到美国经济的拖累,各个院系的经费都在大幅度消减。要知道,international student 的学费是州内学生的三倍,每招一个中国的博士就意味着要多准备两份funding,这显然对系里来说不是一笔划算的买卖。但是少归少,每年还有那么一两个中国人转成功了的。条件首先必须成绩优秀,然后要通过两门qualify exams,而且必须找到一个愿意带你做研究的老师,由他向系里写出书面材料证明你足够的优秀转成phd学生等等,具体的可以参见上面网址中的内容。
PhD Candidate王亮对转博士的补充:关于转博,我的建议是,最好的选择是考281和270,281拿PhD pass,270拿PhD provisional pass,但是以后有时间一定要学240和280,这两门课都太重要,但是280没有qual exam。240的话要拿A-,就要和很多学analysis的phd去竞争,因为成绩是curve的(也可能取决于教授),但是270的老师一般会给很多A和A-,更容易到达转博的要求
三. 师资力量
UCSD统计方向的老师虽然少,但是老师质量还是很不错的,基本上都是Stanford, Berkeley毕业的,比如像Ruth Williams是今年刚选上的美国国家科学院院士,而且还是钟开莱的学生(号称十八大金刚之一)。另外像Politis,希腊人,是斯坦福的博士,经济系的Adjunct Professor,在时间序列方面有很高的造诣,人也超级nice。他上的课程不但考试少,而且给分也很高。更为重要的是,他貌似对中国学生有某种偏爱,基本上每年都会招一名中国学生做博士,大家可以考虑一下。
由于UCSD的数学专业排名还不错,曾经出过三个菲尔茨奖(其中丘成桐是在得奖之后才来的UCSD),至今还有一人(Zelmanov)在系里任教,所以有很多数学方面的老师都非常的不错。因此大家可以考虑上上他们的课,看看大师的风采,比如algebra, real analysis, computational maths等等。
四. 就业前景
事实上,UCSD的统计硕士项目在三年前基本每年都只招几个人,也就是从去年开始才大幅度扩招(说是扩种,其实也就只有十来个人)的,估计是因为系里没钱了要靠硕士生来收学费。客观的说,加州不是一个特别适合统计学生的地方(当然,如果你是斯坦福,伯克利的博士,或是计算机玩儿的很溜的话,那就另当别论了),更确切的讲,如果你学统计是为了在拿到硕士学位之后找工作的话,UCSD不是一个理想的地方。这里主要还是适合CS,EE的学生生存(很多企业如微软,高通,谷歌神马的都会来招聘),统计的学生,尤其是想搞金融的,最好还是去东部看看。加上美国经济不景气(虽说有回暖的趋势,但是从学长学姐们的亲身经历来看还要段日子),实习什么的都很难找。当然了,如果你想进入科技公司,有一条路可以选,那就是把自己的编程能力好好提高一下,或是学好个计算统计之类的方向,各种编程语言都或多或少的要有些熟悉。这年头,不懂得计算机的人真的很难混。