牛津大学
MSc in Statistical Science
■培养目标：统计科学硕士项目在应用和计算统计学、统计机器学习和统计推断的基本原理这三个方面提供广泛、高水平的培训，旨在培养学生解决现实世界中的统计问题的能力，让学生能够选择合适的统计方法来解决复杂的数据分析问题，并利用计算机编程实现分析、传达分析结果。
■申请要求：
本科为一等或高分2:1成绩水平，需要学过高级数学和高级统计相关内容，雅思需要7.5(7.0)，不要求考G。
成绩进一步说明：同等要求下，美国四分制要至少3.6以上，中国学生双一流/985/211院校的90分以上，其他院校95分以上。
高分2:1换算：类似于国内双一流/985/211的85分以上，其他院校90分以上。由于该项目官网表示，大多数成功的申请者都是一等成绩，因此国内学生建议主要参考前面的90/95分成绩换算。
■24Fall部分录取案例：
（标红为机构留学录取案例）
■招生特点及倾向：
牛津作为世界级顶流，申请难度不言而喻，虽然项目没有公布具体的拒录统计，就网上搜集到的案例来看，项目每年录取数量很少，且大部分为海外院校背景，纯大陆本案例很稀有。即便是211均分90+，综合实力不错的也会被拒。
网上案例一半左右为美加和英本，一半为中外合办。北美背景的成绩基本是四分制3.8+，英本和中英合办的录取中，英方成绩不仅是1等，基本都是80+，大部分是85+（基于每个院校给分差异，以及院校水平差异，在录取成绩上在80-89之间有一定的浮动）。机构的两个2+2录取案例，除了英方成绩高，国内2年的均分也在87、89的水平。
专业上，由于高阶数学、统计课程背景的要求，基本上录取的也都是数学、统计、精算、理工等较为对口、数学统计课较多的专业。
由于项目未要求G，并非所有案例都是带G申请，交了G的有325+。如果感觉学术背景不够有优势，建议考320+的G一起提交，325+更优；学术实力足够优势，但没有时间考G的，也不用太焦虑，G并不是关键竞争点。
由于录取基本都是有英美本科背景的，所以案例上大部分人都免语言了（海本满足免语言条件的，都可以不用焦虑考语言）；对于大陆本学生建议要带语言申请，由于申请难度大，对大部分人来说都是冲刺，建议带至少7分的雅思或同等水平成绩申请。
软背景十分重要！牛津很看重学生专业相关的科研、学术实践能力，很多项目会要求申请交writing sample，这个在英联邦非研究型硕士项目中是很少见的要求。
统计科学硕士也同样，虽然不要求交论文，但从录取上看项目偏好有较多科研或相关实践的学生，机构的两位录取者都有2段以上学术和专业比赛经历，2-3段相关实习。建议申请者能有2段以上涉及高级统计、高级数学、机器学习等相关编程建模的学术实践/科研经历，2段左右含较多数据分析、编程建模的实习，有相关专业竞赛（如统计大赛、美模）等经历也可加分。
机构案例分析
机构L同学
硬件背景
某财经211(2+2)-保险精算+精算
GPA 89+/89+、GRE 329
软性条件
实习：2段（四大会计类岗位、基金投资研究类岗位）
科研：6段
其他：学生会活动等
24Fall录取
牛津-Statistical Science（2023.10.30-01.16）
UCL-Health Data Science（2023.11.07-11.21拒-02.04重新审核-02.07）
UCL-Statistics（2023.10.30-02.10）
LSE-Quantitative Methods for Risk Management（2023.10.30-01.03）
爱丁堡-Statistics with Data Science（2023.10.27-02.22）
背景分析
首先学生为中英2+2院校的精算类专业就读，有英方教育背景的优势，且英方院校在数理类专业有一定知名度，学生国内成绩和英国成绩都在89+，成绩高、专业对口、院校类别这三个点上都很符合项目录取偏好。此外，学生有6段与机器学习、统计模型、随机过程相关的学术项目和数模比赛经历，和两段实习（四大会计类岗位、基金投资研究类岗位），基金实习较多围绕金融风险建模。
文书解析
结合L同学的专业特征（精算）、实习行业（金融），我们决定将文书的落脚点放在追求高级统计知识与机器学习技术来优化解决风险控制问题。从本科学习的观察出发，谈金融产品设计与风控所需要的数学统计基础，以及高级的数学统计对优化金融问题解决方案的应用价值，烘托个人的学科兴趣和志向。在兴趣之下，我们通过一段数学建模比赛和一段网站数据分析的学术性经历来展现学生与统计、建模相关的专业技能。
前者我们通过建模比赛过程中的一个在化学课题背景下拟合数据的难题以及其解决过程，展现学生将传统统计方法与机器学习模型结合起来解决实践问题的能力，也表现学生的主动思考、创新思维，以及对理论/模型的深刻理解。后面的网站分析项目则用来强调学生在学习传统统计知识的同时，积极通过实践探索新兴的数据处理技术、特征分析、神经网络建模等方面的知识。
学术方面我们围绕着数学统计专业技能的成长，实习则侧重于应用。在ps中，基金的实习工作我们主要挑选一个养老金产品的下滑轨道实验来展开，展现学生对不同风险偏好、资产动态配置的理解，在后台进行各种试验参数的设置与测算的实践体验，以及应用Python编程进行模拟、优化的技能。利用这个实习综合表现学生在现实场景中应用数学方法解决金融预测问题的经历，启发对行业中更复杂的建模问题的思考和学习高级统计、数学知识的需求。
L同学在拿到初稿后十分满意，没有什么复杂修改需求，仅在跟文书老师交流确认一些个人疑问后，就很快定稿了。
【竞赛报名/项目咨询请加微信：mollywei007】
