一、加州大学伯克利分校统计学硕士

统计学硕士项目旨在为学生在需要统计技能的行业中就业做好准备。重点是解决工业界遇到的统计挑战，而不是准备攻读博士学位。硕士(或MA)项目通过将严格的核心课程与符合兴趣领域或职业目标的研究生统计选修课程相结合，提供了通往成功的路线图。

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。

芝加哥大学统计学硕士

统计学硕士课程能为学生在这些新兴领域的工作做好准备，对于那些希望为任何统计或数据科学被大量使用的领域的博士学习做准备。

统计学系以其教员的高质量和其兴趣的多样性而受到认可。除了统计方法论、机器学习、生物统计学和概率论方面的专业知识外，学院还积极参与跨学科的研究领域，如遗传学、数学金融和计量经济学、环境统计学、计算神经科学、计算化学、机器学习和模式识别、科学计算、调查方法论等。

卡内基梅隆大学统计实践硕士

统计实践硕士(MSP)是一个为期一年、两个学期的专业硕士学位项目，强调三个主要领域的能力：数据分析、统计计算和专业技能。项目的主要重点是培养学生的行业价值能力。

项目适合渴望在快节奏、高增长领域发展的学生，适合希望毕业后立即在美国的行业就业的学生。该项目毕业生已经成功地在银行、体育、医疗保健、政府和科技等不同行业获得了数据科学家、数据分析师和数据工程师的职位。

杜克大学统计科学硕士

统计科学硕士是一个两年制的研究生学位课程，提供统计理论、方法、计算和应用方面的现代、全面的教育。项目对那些对工业、商业和政府领域的专业职业感兴趣的学生，以及那些对衔接统计学和相关领域的博士研究感兴趣的学生很有吸引力。

项目特色：

课程和项目强调基于随机模型的推理方法和现代机器学习方法。

在建模复杂和潜在的海量数据集和高级计算方法方面，学生将开发技能和专业知识，同时获得广泛的应用环境。

通过一段时间的正式实践培训，如工业实习、顶点项目(与跨学科数据科学硕士项目合作)或杜克大学教员监督的应用研究项目，证明学生在应用统计学方面的熟练程度。

内部专业发展机会和职业咨询为学生在统计和相关领域的各种高度竞争的职业生涯做好准备。

密西根大学安娜堡分校应用统计学硕士

应用统计学硕士课程为毕业生在工业、政府、咨询公司和研究机构中作为应用统计学家的职业生涯做准备。课程要求包括至少10门课程，共30学时。课程要求包括概率论和理论统计的基础课程，重点是统计建模和数据分析。统计系和其他院系，包括生物统计学、计算机科学、经济学、工业与运营工程、数学、信息学院、社会学和调查研究中心，提供各种各样的选修课和同源课程。大多数学生需要两年(4个学期)完成学位，尽管也有可能在3个学期完成。

哥伦比亚大学统计学硕士

统计硕士项目旨在培养学生在统计专业岗位上的能力。它也是通往统计学博士课程的途径。统计学硕士课程可以采取全职或兼职的方式。

统计学专业是个非常好的基础性学科，为许多领域的研究生学习和工作提供了基础，比如统计学、社会科学、公共健康、基因学、健康政策、流行病学、市场营销、经济学、金融和银行学、政府、保险等领域。