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社會科學定量方法 碩士

2025-08-17 23:43:42 來源:中國教育在線

**Master of Arts Degree in **__Quantitative Methos in the Social Sciences (QMSS)

社會科學定量方法碩士

哥倫比亞大學的QMSS項目開設在文理學院下,隸屬于社會和經(jīng)濟研究與政策研究所,是一個創(chuàng)新,靈活,跨學科的學位項目,專注于定量研究技術和策略,整合了7個專業(yè)的研究方法:經(jīng)濟學,歷史學,政治學,心理學,社會學,計算機科學和統(tǒng)計學。QMSS吸引了來自30多個國家的不同領域的學生,每年大約一半的新生為國際學生,入學學生具有廣泛的背景和經(jīng)驗,有剛剛完成學業(yè)的畢業(yè)新生,也有擁有多年工作經(jīng)驗的職場人士。

課程設置

QMSS要求學生完成30個學分的課程,包括5門必修課+至少4門選修課,項目提供4個Focus可供學生選擇

Flexible Focus

Flexible Focus是學生的傳統(tǒng)選擇,學生有的課程選擇范圍大,可以學習更多多樣性的、跨學科的知識,將幫助學生整合社會科學學科的觀點和研究方法,培養(yǎng)學生的定量研究技術和策略。

Data Science Focus

新興的數(shù)據(jù)科學領域有可能徹底改變社會科學,因為使用機器學習分析"大數(shù)據(jù)"在探索經(jīng)濟,政治和社會世界方面發(fā)揮著越來越大的作用。在過去的幾年中,QMSS在數(shù)據(jù)科學方面建立了一個非常強大和動態(tài)的課程,教授"社會科學的數(shù)據(jù)挖掘","應用數(shù)據(jù)科學","現(xiàn)代數(shù)據(jù)結構","社會科學的自然語言處理","數(shù)據(jù)可視化","社會科學機器學習"和"大規(guī)模數(shù)據(jù)分析實習"等備受追捧的課程。這些課程以R或Python授課,或者更常見的是兩者兼而有之。QMSS與哥倫比亞大學數(shù)據(jù)科學研究所(DSI)也有著非常密切的工作關系。

Economics Focus

多年來,QMSS一直提供一方向,為對經(jīng)濟學學科感興趣的學生提供全面而嚴格的碩士課程。Economics Focus與哥倫比亞大學世界級的經(jīng)濟系相結合。專注于經(jīng)濟學的QMSS學生可以定制他們的經(jīng)濟學學習機會,以確保最適合他們的背景,能力,興趣和目標。

Experiments Focus

實驗方法正在從根本上重塑社會科學。對于有興趣利用實驗室和現(xiàn)場實驗的力量來理解因果過程的學生,QMSS現(xiàn)在提供了Experiments Focus。這個方向特別適合有興趣學習如何實施最先進的政策評估或?qū)W習如何建立實驗以了解政治,社會和經(jīng)濟發(fā)展模式背后的因果過程的學生。

QMSS不僅提供了一個充滿活力的學術環(huán)境,而且還擁有出色的畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)。畢業(yè)生已進入私營部門,將該計劃開發(fā)的工具應用于金融市場分析。其他人在非營利組織和政府機構擔任研究職位,而越來越多的畢業(yè)生正在進入傳統(tǒng)社會科學學科的博士項目。

申請相關信息

申請截止日期:2022年2月10日

背景要求

該專業(yè)錄取的學生背景非常的廣泛,學生需要有一定統(tǒng)計和高級分析能力,可以通過課程學習或者工作經(jīng)驗來展示相關能力。

申請材料

l 成績單,如美國之外院校就讀要求WES成績單認證

l Statement of Purpose

l 推薦信3封(2封學術推薦信)【哥倫比亞大學會通過Re Vera Services進行推薦信的核實確認】

l 簡歷

l GRE/GMAT成績:針對2022-23 application cycles是選擇性遞交。

l 托福100或者雅思7.5或者多鄰國120

l Supplemental writing sample, 選擇性遞交

錄取學生基本情況

l Meian GRE Verbal Percentile: 90

l Meian GRE Quantitative Percentile: 92

l % Stuents w/ Previous Avance Degrees: 14%

l % Stuents w/ Previous Work Experience: 64%

l International Stuent Participation: 67%

l Nations Represente: 18

l Gener Breakown: 66% Female / 34% Male

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