在牛津大学（University of Oxford）读统计硕士是牛津怎样一种体验？牛津大学的统计学硕士怎么样？好申请吗？就业怎么样？以下这些内容应该能够帮助到题主，这些内容整理自毕达留学海外嘉宾分享，大学读统是计硕зона смотреть фильмы онлайнзона смотреть фильмытеатральная зона смотретьзона фильмыzona смотреть фильмы без скачиваниязона смотреть онлайн бесплатнозона фильмы онлайн смотреть бесплатнозона фильмы смотреть бесплатно牛津大学应用统计硕士(MSc Applied Statistics，现已改名叫MSc in Statistical Science)校友分享的士样干货。 嘉宾是种体本科就读于中南财经政法大学和University of Glasgow（2+2项目）的郭同学，于2015年秋在毕达留学帮助下入读牛津大学应用统计学硕士。牛津这个项目共12个月，大学读统分3个学期，计硕每个学期8个星期。士样第一、种体二学期主要是牛津授课，第三学期除了有个 week long practical 占了一周时间，大学读统其他时间就是计硕自己复习考试。然后暑假3个月写论文，士样考核主要有3部分，种体平时写 reports 占25%，final exam 占50%， dissertation 占25%。 这个项目涵盖的内容十分广泛，而且课时很紧。以前本科要讲一个学期的东西，这里3-4节课就讲完了。зона смотреть фильмы онлайнзона смотреть фильмытеатральная зона смотретьзона фильмыzona смотреть фильмы без скачиваниязона смотреть онлайн бесплатнозона фильмы онлайн смотреть бесплатнозона фильмы смотреть бесплатно比较变态的就是final，一共只有2张paper，但涵盖了1年所学的十几门课，准备起来略辛苦。

适合有数学、统计基础的人，不然会比较累。而且牛津上课时间比其他学校都要少，所以自己可能需要花点时间。跟国内的统计不同的地方我认为主要是课程设置，这个项目涵盖的内容十分广泛，很多东西可能需要自己去消化。本科一门课，例如时间序列分析，需要讲好久，但这里只讲了4个小时，哈哈。印象最深刻的就是变态的final，老师出题也比较新，很少套路可言。不过考试是可以在一定范围内选的，所以自己合理规划好要学的科目，你觉得搞不定的option索性就不要去碰，这样的话可能会轻松点。但是我身边的同学都会选择去上多几个option。第一二学期没有正式的考试，以上课为主。但每隔一、两个星期要交一篇report，一般给3天写，这3天基本上就是在电脑边度过的啦。Tutorial 的 problem sheet 一般不会强制要交，靠自觉。学习节奏完全看个人吧，有人活得很自在，有人天天都在学，看你自己是想拿 distinction 还是刚好pass就OK～课程内容有的科目难度较大，但就像我说的，因为考试是可以在一定范围内选做的，所以自己合理规划好要学的科目，按照往年情况来说，不会说很难毕业。但有可能别人都是学霸，是否可以借鉴，请自行思考，哈哈～老师出题也比较新，很少套路可言。。。平时 practical要写的 report 难度可能会有点大，我基本上就是那3天一直坐在电脑前，但认真写了，一般也都能pass。每个学生在department都有一个supervisor，一个学期会跟我们见几次吧，有时单独见，有时几个人一起。另外，我们在自己的college里有一个college advisor，一般也都是自己专业的老师，college advisor一般不帮助你解决学术问题的，但有什么困惑去找他，他也会帮你的啦～ 到了写毕业论文，起码会有кунга фу panda一个论文的supervisor，之前的supervisor就不会再管你了。你未来安排什么的都可以找他或者supervisor探讨。往年在20-30人，我们这一年有53人，好像是因为我们今年搬了教学楼，有扩招的感觉。中国学生30人左右，基本都是海本（包括2+2），英国本科占绝大多数。其他同学来自世界各地，英国、立陶宛、日本、韩国…大多数同学本科学的数学、统计、financial mathematics、精算，还有读经济的。班里有几个已经工作了回来读统计的同学，不过比例较低。纯国内本科的就只有屈指可数的几个，有同学是厦大，有电子科大（好像是），准确说好像就1-2个是国内本科吧～новые мультики department提供的就业资源较少，主要是靠学校的career office。career office会举办很多企业的见面会的那种，自己可以选择去参加。牛津还是比较学术的地方，department提供的大多数读博的一些信息。会有修改简历，各种咨询，但不会直接提供就业机会，需要自己去申请。留英就业方面，有同学进JP Morgan这类投行。现在部分同学都还没有开始找工作，找了工作的大部分进投行、银行的。统计除了进金融行业，现在也有很多人会想做数据分析，大数据这方面的工作。还是有一些同学已经找到工作留下来的。如果有坚定的想要留在英国的决心，一开学9、10月份就必须开始投入找工作当中（因为金融行业招聘开始结束得都较早），大量投递简历、面试。如果能力出众、语言又没问题，还是能留下来的，我们同学中就有这样的～ 有时候找工作也靠点运气，哈哈。现在找到工作的同学都是开始得比较早，而且花了好多经历，所以只要努力了，还是会有回报的。在帝国理工学院的战略营销硕士（IC MSc Strategic Marketing）就读是怎样一种体验？在华威商学院（Warwick Business School）就读是怎样一种体验？

【毕达留学】校友在读体验反馈汇总帖-持续更新中……如果需要留学咨询，请发私信或添加咨询微信/QQ。之前写过一版回答，准备删了重写。现在基本汇集了我自己和身边朋友的一些想法。优点缺点都会说(总体来说如果未来想读博这个program推荐度会高一些，клинок рассекающий демонов фильм 2找工就不是很推荐)pro:1项目bar还是挺高的，大家背景都是中外合办&海本的年级top和陆本985年级第一第二，蛮多同学本科就有顶刊，reputation算不错。2Oxford的title基本上无论是找工还是申博还是会有一个良好都第一印象，无论是申博还是找工基本上会给个interview的机会(我本科有一个水平比我高挺多的同专业同学申直博没给interview,但是我同program就拿了面邀)3如果是读博导向，里面很多课程挺适合的，大部分选修课都是PHD level的难度，比如algorithmic foundation of learning这门最逆天的课我感觉啃完一遍再看ML theory的paper会简单很多。4应届生身份问题，由于项目在暑假6月到9月底设置了一个dissertation paper,导致我们最后出分拿毕业证会在11月底到12月，因此尽管program是12month length但是比起普通9month length的一年硕会多一年应届生身份。也就是你九月底submit完毕业论文再秋招，可以多刷一年实习。我认识选择gap一年刷实习的同学数量不在少数，还能保留应届生身份。优点说完了，接下来就要开喷了。1首先这个program在应届生身份上求职很友好，但是项目本身课程对于就业极度不友好。所有的课程基本都是极度Theory,那些machine learning, advance ML, Advance Simulation, network, algorithm这些课感觉在上纯数，缺乏对应的工程训练和coding练习。这个program几乎所有课程的知识对于想去工业界(非大厂researcher)的学生来说可以说毫无作用，完全不培养任何工程能力。2体系古老，项目前两个linear model和GLM的大project coding强制要求用R，然后圣诞的programing作业(大概是写四种算法然后benchmark)竟然强制要求用rnw来写。很难想象2026年的coding作业不让用python,甚至不能用Rmarkdown强制rnw。因为benchmark跑的慢如老牛导 найти секс致compile一次要一个小时，外加rnw compile一小时还老报错，真想不出学校强制rnw的任何理由。3课程极难外加上课速度极快，很多课的lecturer根本不会care学生挺没听懂，在50分钟里讲大几十页ppt证8，9个thm再正常不过了。即使大家能来这个program至少都是有一定基础，但是我敢说很多课上完班里起码70%-80%完全没搞懂是很正常的。记得之前一次习题课，教授上面噼里啪啦一顿讲，台下我们五个同学还在激烈说教授现在在讲哪道题。4如果你的目标是去美国读PHD请直接去美国读master(即便去一个bar比Oxford低的多的项目也要去美国),请不要妄想漂亮国会对Oxbridge的title有任何痴迷。现在深刻体会到美国的PHD真的是connection is all you need。你去一个美国bar比Oxbridge低的多的program进去找教授做research然后搞点connection让教授给你推最后结果应该会比牛津好很多。总得来说，我感觉如果你追求一个big title或者未来想往学术界or industry researcher发展可以考虑来，如果正儿八经真想学点实用的东西好就业，UCL的DSML和CSML应该都远比我们这个好。3月底来update: 拉完了！整个系就是一个巨大的养蛊场，全是一群做theory的人在养蛊。我敢说在这里你可以找到一群最抵制LLM的老古董。今天我的supervisor也闹离职了(做llm efficiency的，但是由于整个系都在搞理论所以润了)，整个系对于machine learning theory有着魔法般的着迷，妄图所有人都和他们一样喜欢证bound,对于LLM,transformer, VAE, diffusion model完全不在意。坚持一堆几十年前的老古董，完全不想想有几个学生毕业以后要做ML theory的PHD。只能说欧洲这边的氛围就是搞理论，能去美国就去美国吧。

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