University College London (UCL)

Magister statystyki

Nauczać i uczyć

Podstawową metodą przekazywania informacji i pobudzania zainteresowania są wykłady, które dostarczają formalnej bazy wiedzy, na której można rozwijać zrozumienie materiału. Zrozumienie materiału wykładowego jest wzmacniane poprzez ćwiczenia problemowe, warsztaty komputerowe i ćwiczenia grupowe, a także poprzez samodzielną naukę. Proces uczenia się wspierają również nauka z rówieśnikami, dyskusje z innymi studentami oraz indywidualne dyskusje z kadrą dydaktyczną.

Podczas gdy wykłady stanowią główny sposób gromadzenia wiedzy, Twoje umiejętności intelektualne, akademickie i badawcze będą rozwijane głównie poza salą wykładową, na przykład poprzez regularne (zazwyczaj cotygodniowe) rozwiązywanie i omawianie problemów. Niektóre zajęcia wymagają rozwijania myślenia wykraczającego poza uczenie się na pamięć oraz łączenia idei między różnymi modułami. Będziesz zachęcany do otwartego rozumowania poprzez dyskusję nad problemami w ramach ćwiczeń. W przypadku niektórych modułów warsztaty umożliwiają pracę nad problemami indywidualnie lub w grupach, z pomocą kadry dydaktycznej/asystentów. Kadra dydaktyczna prowadzi również regularne „konsultacje”, podczas których możesz zadawać pytania dotyczące materiału oraz uzyskać indywidualną pomoc i informacje zwrotne.

Umiejętności praktyczne i uniwersalne rozwijane są poprzez zapewnienie możliwości zdobywania doświadczenia w ramach regularnych warsztatów i projektów. Duża część zajęć z informatyki statystycznej odbywa się w formie warsztatów komputerowych, co pozwala na naukę poprzez aktywne uczestnictwo. Dodatkowe warsztaty prowadzone w trakcie semestrów przygotowują do letniego projektu badawczego i obejmują zagadnienia związane z komunikacją statystyczną, na przykład prezentację wykresów i tabel statystycznych. Kierownicy projektów udzielą wskazówek, jak skutecznie zarządzać rozszerzonym zadaniem. Zachęcamy do monitorowania własnej praktyki za pomocą kwestionariusza samooceny, a także do monitorowania postępów poprzez samoocenę prac niepodlegających ocenie.

Wszystkie oceny podsumowujące są organizowane na poziomie modułowym w roku akademickim, w którym realizowany jest dany moduł. Większość modułów ze statystyki łączy w sobie egzamin pisemny na koniec roku z pracą zaliczeniową, aby ocenić wiedzę i umiejętności akademickie studenta, choć niektóre moduły opierają się wyłącznie na pracy zaliczeniowej. Projekty statystyczne dodatkowo oceniają umiejętności intelektualne, akademickie i badawcze studenta za pomocą pisemnych raportów w edytorze tekstu, a w przypadku letniego projektu badawczego – prezentacji ustnej.

Program nauczania ma na celu zachęcenie Cię do rozwijania wiedzy i umiejętności w miarę postępów w każdym module. Chociaż nie wszystkie programy nauczania podlegają formalnej ocenie, dadzą Ci możliwość zaprezentowania swoich umiejętności intelektualnych i praktycznych poprzez pisemne odpowiedzi na arkusze zadań oraz odpowiedzi ustne podczas ćwiczeń. Informacje zwrotne będą przekazywane głównie podczas ćwiczeń/zajęć/warsztatów oraz indywidualnie na życzenie.

Średnio oczekuje się, że student poświęci 150 godzin na naukę każdego modułu 15-punktowego. Obejmuje to czas przeznaczony na zajęcia dydaktyczne, naukę własną i pracę zaliczeniową. Moduły są zazwyczaj realizowane w cotygodniowych, dwugodzinnych sesjach przez 10 tygodni w każdym semestrze.

W przypadku studentów studiów stacjonarnych, typowy wymiar godzin zajęć wynosi około 12 godzin tygodniowo. Poza wykładami, seminariami, warsztatami i ćwiczeniami, studenci studiów stacjonarnych zazwyczaj poświęcają na naukę równą pracy na pełen etat, a pozostały czas przeznaczają na samodzielną naukę i realizację zadań zaliczeniowych.

W semestrze pierwszym i drugim studenci studiów stacjonarnych mogą zazwyczaj liczyć na od 10 do 12 godzin zajęć dydaktycznych tygodniowo, obejmujących wykłady, seminaria, warsztaty, krytykę i ćwiczenia. W semestrze trzecim i okresie letnim studenci będą realizować własne projekty badawcze, utrzymując stały kontakt z opiekunami naukowymi.

Moduły

Pełny etat

Materiał podstawowy jest realizowany w ramach modułu podstawowego (powtórz podstawowe pojęcia z zakresu rachunku prawdopodobieństwa i statystyki) oraz dodatkowych modułów obowiązkowych. W modułach podstawowych wprowadzane są techniki programowania, aby umożliwić studentom programowanie własnych metod statystycznych. Studenci mogą następnie położyć szczególny nacisk na interesujące ich obszary zastosowań, dobierając odpowiednie moduły opcjonalne.

Projekt badawczy stanowi konsolidację programu studiów magisterskich. Studenci zazwyczaj analizują i interpretują dane dotyczące rzeczywistego, złożonego problemu, dając szansę na znalezienie realnych rozwiązań. Tematy projektów można wybrać z listy wydziałowej lub zaproponować własne propozycje. Lista zazwyczaj zawiera projekty realizowane we współpracy z partnerami przemysłowymi.

Niepełny etat

Program jest również oferowany w trybie niestacjonarnym przez dwa lata. Moduły dydaktyczne są podzielone między pierwszy i drugi rok, ale w każdym roku zajęcia w ramach danego modułu są takie same, jak te, w których uczestniczą studenci studiów stacjonarnych (tj. w programie niestacjonarnym nie przewidziano specjalnych godzin dydaktycznych).

Moduł podstawowy jest realizowany na początku pierwszego roku. Zaleca się, aby studenci w pierwszym roku realizowali również moduł „Modele statystyczne i analiza danych” (STAT0028). W takim przypadku wymagane jest spełnienie wymagań wstępnych, ale w przeciwnym razie istnieje pewna elastyczność w kolejności realizacji pozostałych modułów. Studenci studiów niestacjonarnych składają projekt pod koniec drugiego roku. Istnieje możliwość wcześniejszego rozpoczęcia pracy nad projektem niż studenci studiów stacjonarnych, jednak studenci studiów niestacjonarnych nie są uprawnieni do większej liczby zajęć dodatkowych.

Obowiązkowe moduły

Obliczenia statystyczne

Modele statystyczne i analiza danych Statystyczne projektowanie badań Projekt badawczy Dwutygodniowy Tydzień Fundacji Zastosowane metody bayesowskie

Opcjonalne moduły

Wnioskowanie statystyczne

Systemy stochastyczne Prognozowanie Decyzja i ryzyko Metody stochastyczne w finansach Statystyka medyczna 1 Statystyka medyczna 2 Metody stochastyczne w finansach II Metody bayesowskie w ekonomice zdrowia Ilościowe modelowanie ryzyka operacyjnego i analityki ubezpieczeniowej Statystyczne uczenie maszynowe Statystyka obliczeniowa

Należy pamiętać, że lista modułów podana tutaj jest orientacyjna. Informacje te są publikowane na długo przed zapisami, a zawartość i dostępność modułów mogą ulec zmianie. Moduły, które są używane w bieżącym roku akademickim, są połączone w celu uzyskania dalszych informacji. Jeśli nie ma łącza, dalsze informacje nie są jeszcze dostępne.

Studenci realizują moduły o wartości 180 punktów ECTS. Po pomyślnym zaliczeniu 180 punktów ECTS otrzymają tytuł magistra statystyki.

Dostępność
Szczegóły dotyczące dostępności budynków UCL można uzyskać na stronie AccessAble. Więcej informacji można również uzyskać od zespołu ds. wsparcia i dobrego samopoczucia studentów UCL .

Co ten kurs Ci da?

Jedną z mocnych stron kierunku UCL Statistical Science jest szeroki zakres oferowanych specjalizacji; zainteresowania badawcze pracowników obejmują pełen zakres – od podstaw po zastosowania – i wnoszą oni istotny, oryginalny wkład w rozwój nauk statystycznych.

Londyn oferuje doskonałe warunki do studiowania statystyki, gdyż jest siedzibą Królewskiego Towarzystwa Statystycznego oraz bazą dla licznej społeczności statystyków, zarówno akademickich, jak i nieakademickich.

Nowo założony Instytut Nauk Matematycznych i Statystycznych UCL ma stać się wiodącym londyńskim ośrodkiem badań, nauczania i współpracy w dziedzinie matematyki i statystyki. Ma to ugruntowywać pozycję UCL jako światowego lidera i otwartego ośrodka nauk matematycznych i ich zastosowań.

Zajmując 5. miejsce w Wielkiej Brytanii w rankingu QS World University Rankings by Subject 2024 w kategorii Statystyki i Badania Operacyjne, oferujemy Państwu doskonałą edukację na wysokim poziomie.

Podstawa Twojej kariery

Absolwenci zazwyczaj podejmują pracę zawodową w szerokim spektrum sektorów przemysłu lub kontynuują naukę.

Obszary zatrudnienia obejmują księgowość i usługi finansowe, bankowość i inwestycje oraz doradztwo, a absolwenci znajdują pracę u różnych pracodawców, w tym Vanguard i WillisTowersWatson.

Możliwość zatrudnienia

Studia magisterskie ze statystyki zapewniają obecnie bardzo poszukiwane umiejętności. Absolwenci otrzymują zaawansowane szkolenia z metod i narzędzi obliczeniowych do analizy danych, cenionych przez firmy i organizacje badawcze. Na przykład, nowe dyrektywy i przepisy dotyczące oceny ryzyka w sektorze bankowym i ubezpieczeniowym, a także w sektorze opieki zdrowotnej, wymagają specjalistów statystyki przeszkolonych na poziomie studiów podyplomowych. Ogromna ilość przetwarzanych danych w różnych branżach (znana jako „potop danych”) również wymaga najnowocześniejszej wiedzy statystycznej. W rezultacie nasi niedawni absolwenci otrzymali oferty pracy jako analitycy badań lub konsultanci, a możliwości zatrudnienia w tych obszarach rosną.

Networking

Wydział oferuje światowej klasy wiedzę specjalistyczną oraz silne powiązania z praktykami, a jego pozycja w ramach UCL zapewnia szeroki zakres wiedzy (na przykład Instytut Nauk Matematycznych i Statystycznych UCL , Centrum Statystyki Obliczeniowej i Uczenia Maszynowego UCL oraz Instytut Alana Turinga). Pracownicy wydziału współpracują również bezpośrednio ze szpitalami, firmami energetycznymi, regulatorami rządowymi i sektorem finansowym. W rezultacie studenci studiów podyplomowych mają możliwość współpracy z instytucjami zewnętrznymi.

Istnieje możliwość, że wykłady i seminaria techniczne będą prowadzone przez organizacje zewnętrzne, a na liście projektów badawczych studiów magisterskich znajdują się zazwyczaj projekty realizowane we współpracy z firmami farmaceutycznymi i innymi partnerami przemysłowymi.

Akredytacja
Program studiów magisterskich jest akredytowany przez Królewskie Towarzystwo Statystyczne.

Obecny okres akredytacji obejmuje studentów, którzy zapisali się po raz pierwszy między wrześniem 2023 r. a wrześniem 2028 r.