Расписание проведения работ по СтатГрад, контрольных, ОГЭ, ЕГЭ, МЦКО, КДР, РЭ
Работа ) ВПР СПО ) 31 регион (Белгородская область) ) 26 регион (Ставропольский край) ) 50 регион (Московская область) ) 78 регион (Санкт-Петербург) ) СтатГрад ) КДР ) ВПР ) 11 регион (Республика коми) ) 56 регион (Оренбургская область) ) 64 регион (Саратовская область) ) Олимпиада / Конкурс ) МЦНМО ) ОГЭ ) ЕГЭ ) Сочинения ) НИКО ) МЦКО ) ИнформацияКласс ) 12 ) 11 ) 10 ) 9 ) 8 ) 7 ) 6 ) 5 ) 4 ) 3 ) 2 ) 1Предмет ) Русский язык ) Математика ) Алгебра ) Геометрия ) Астрономия ) Литература ) История ) Биология ) Английский язык ) Химия ) География ) Физика ) Информатика (ИКТ) ) Обществознание ) Экономика ) Право ) Окружающий мир ) Татарский язык ) Немецкий язык ) Французский язык ) Итальянский язык ) Китайский язык ) Испанский язык ) Экология ) ОБЖ ) Физическая культура ) Искусство (МХК) ) Технология ) Другоеничего не найдено
Простая физика — EASY-PHYSIC
Диагностические и тренировочные работы СтатГрад.
ЕГЭ-2014. Математика. Диагностическая работа № 1 (вар. 101-116) 24.09.2013г. (с ответами)
ЕГЭ-2014. Математика. Тренировочная работа № 1 (вар. 201-204) 14.11.2013г. (с ответами)
ЕГЭ-2014. Математика. Диагностическая работа № 2 (вар.301-316) 12.12.2013г. (с ответами)
ЕГЭ-2014. Математика. Тренировочная работа № 2 (вар. 401-404) 28.01.2014г. (с ответами)
ЕГЭ-2014. Математика. Диагностическая работа № 3 (вар.501-508) 13.03.2014г. (с критериями; отв. 501, 502, 505, 508)
ЕГЭ-2014. Математика. Тренировочная работа № 3 (вар. 601-604) 22.04.2014г. (с ответами)
ЕГЭ-2014. Математика. Тренировочная работа № 4 (вар. 703-704) 19.05.2014г. (с ответами)
Пробные, репетиционные, диагностические варианты.
11 класс. Математика. Диагностическая контрольная работа. Школьный этап. Свердловск. (вар.1-2) 12.11.2013г. (с ответами)
11 класс. Математика. Диагностическая контрольная работа. Муниципальный этап. Свердловск. (вар. 4)
ЕГЭ-2014. Математика. ФЦТ ФИПИ. (варианты 4-7)
11 класс. Математика. Краевая диагностическая работа. Краснодар (Вар. 1-15) 27.11.2013 (с ответами)
11 класс. Математика. Краевая диагностическая работа. ВСОШ. Краснодар (Вар. 1-15) 27.11.2013 (с ответами)
11 класс. Математика. Челябинск. Пробные варианты 1-4. Ноябрь 2013г.
11 класс. Математика. Челябинск. Пробные варианты 1-4. декабрь 2013г.
ЕГЭ-2014. Математика. Пробный экзамен. Иркутск. (вар. 1-4) декабрь 2013г. (с ответами)
ЕГЭ-2014. Математика. Агентство Лидер. Пробные варианты 261-272.
11 класс. Математика. Краевая диагностическая работа. Краснодар (Вар. 1-15) 29.01.2014 (с ответами)
ЕГЭ-2014. Математика. Самара. Пробный экзамен. (вар. 1-4) март 2014г.
ЕГЭ-2014. Математика. Краснодар. Пробный экзамен. (вар. 1-6) апрель 2014г. (с ответами)
ЕГЭ-2014. Математика. Краснодар. Репетиционный экзамен. (вар. 1-10) апрель 2014г. (с ответами)
ЕГЭ-2014. Математика. Репетиционный экзамен. Санкт-Петербург. (вар. 1-2) 14.04.2014г. (с ответами)
11 класс. Математика. Краевая диагностическая работа. Краснодар (Вар. 1-15) 23.04.2014г.
ЕГЭ-2014. Математика. Пробный экзамен. Брянск. (вар. 1-2) 23.04.2014г.
Различные реальные варианты ЕГЭ.
ЕГЭ-2014. Математика. Досрочный этап. 4 варианта КИМ (с сайта ФЦТ)ЕГЭ-2014. Математика. Досрочный этап. 4 варианта КИМ (вариант 1 с ответами) 28.04.2014г.
10 класс.
10 класс. Диагностическая работа по алгебре и началам анализа (вар. 0101-0108) 27.11.2013г (с ответами)
10 класс. Математика. Краевая диагностическая работа. Краснодар (Вар. 1-15) 27.11.2013 (с ответами)
10 класс. Математика. Краевая диагностическая работа. ВСОШ. Краснодар (Вар. 1-15) 27.11.2013 (с ответами)
10 класс. Математика. Тренировочная работа (вар. 201-204) 26.02.2014г. (ответы к 201-202)
10 класс. Математика. Итоговая диагностическая работа. Базовый уровень (вар. 301-304) 16.05.2014г. (с ответами)
10 класс. Математика. Итоговая диагностическая работа. Углубленный уровень (вар. 401-402) 16.05.2014г. (с критериями)
10 класс. Математика. Диагностическая работа в формате перспективной модели ЕГЭ. Базовый уровень (вар. 501-504) 16.05.2014г.
10 класс. Математика. Диагностическая работа в формате перспективной модели ЕГЭ. Профильный уровень (вар. 601-604) 16.05.2014г. (с критериями)
МС: Статистика | Статистика в Иллинойсе
Университет Иллинойса Урбана-Шампейн
Степень магистра наук (MS) в области статистики обеспечивает повышение квалификации в области математической и прикладной статистики, знакомство со статистикой в консалтинговой или совместной исследовательской среде, а также специализированную курсовую работу по ряду направлений. Программа предназначена для подготовки студентов к карьере практикующих статистиков, для повышения исследовательского опыта студентов, получающих ученые степени в других областях, и для усиления математической и статистической подготовки студентов, готовящихся к докторантуре в области статистики или смежных областях. Для получения степени MS требуется 32–36 часов (8 или 9курсы) сверх предварительных условий. Для этой степени не требуется диссертация. Вся программа должна быть одобрена Graduate Advisor, прежде чем можно будет присудить степень.
Предварительные требования к программе включают исчисление с использованием многомерного исчисления, линейную алгебру, эквивалентную MATH 415, и введение в математическую статистику и вероятность, эквивалентную STAT 400. курсы (12 или 16 часов)
(Описание курса см. в Академическом каталоге.)
1. STAT 410 — Статистика и вероятность II (4 часа)*
*Это требование может быть отменено, если студент уже прошел курс, или эквивалентный ему курс в другом учреждении.
2. Один из следующих (4 часа)
- STAT 425 — Статистическое моделирование I
- STAT 527 — Расширенный регрессионный анализ I
3. Один из следующих (4 часа)
- STAT 424 — Дисперсионный анализ
- STAT 426 — Статистическое моделирование II
- STAT 429 — Анализ временных рядов
- STAT 431 — Прикладной байесовский анализ
- STAT 433 — Случайные процессы
- STAT 528 — Расширенный регрессионный анализ II
- STAT 533 — Расширенные стохастические процессы
- STAT 556 — Расширенный анализ временных рядов
4. STAT 510 — Математическая статистика (4 часа)
B. Пять курсов по выбору (20 часов)
(Описание курсов см. в Академическом каталоге.)
Не менее 12 часов должны быть из следующего списка , и любой курс, используемый для удовлетворения A2 или A3, не может также использоваться для удовлетворения B. До 8 часов могут быть от других подразделений в кампусе при условии одобрения консультантом выпускников. Все указанные ниже курсы длятся четыре часа, кроме STAT 59.0 и STAT 593, которые имеют переменное количество часов.
- STAT 424 — Дисперсионный анализ
- STAT 426 — Статистическое моделирование II
- STAT 427 — Статистический консалтинг
- STAT 428 — Статистические вычисления
- STAT 429 — Анализ временных рядов
- STAT 430 — Разделы прикладной статистики
- STAT 431 — Прикладной байесовский анализ
- STAT 432 — Основы статистического обучения
- STAT 433 — Случайные процессы
- STAT 434 — Анализ выживания
- STAT 440 — Управление данными
- STAT 443 — Профессиональная статистика
- STAT 447 — Методы программирования обработки данных
- STAT 448 — расширенный анализ данных
- STAT 458 — Математическое моделирование в науках о жизни
- STAT 466 — Анализ изображения
- STAT 480 — Аналитика больших данных
- STAT 511 — Математическая статистика II
- STAT 525 — Вычислительная статистика
- STAT 527 — Расширенный регрессионный анализ I
- STAT 528 — Расширенный регрессионный анализ II
- СТАТ 530 — Биоинформатика
- STAT 533 — Расширенные стохастические процессы
- STAT 534 — расширенный анализ выживания
- STAT 538 — Методология клинических испытаний
- STAT 542 — Статистическое обучение
- STAT 545 — Пространственная статистика
- STAT 546 — Машинное обучение в науке о данных
- STAT 551 — Теория вероятностей I
- STAT 552 — Теория вероятностей II
- STAT 553 — Вероятность и мера I
- STAT 554 — Вероятность и мера II
- STAT 555 — Прикладные стохастические процессы
- STAT 556 — Расширенный анализ временных рядов
- STAT 558 — Моделирование и анализ рисков
- STAT 571 — Многомерный анализ
- STAT 575 — Теория больших выборок
- STAT 576 — Теория эмпирических процессов и слабая сходимость
- STAT 578 — Разделы статистики
- STAT 587 — Иерархические линейные модели
- STAT 588 — Ковариационные структуры и факторные модели
- STAT 590 — Курс чтения (всего не более четырех часов для этого курса)
- STAT 593 — Стажировка (всего не более четырех часов для этого курса)
C.
Опыт статистической практики в междисциплинарной среде(Описание курсов см. в Академическом каталоге.)
Этому требованию соответствует любое из следующих условий:
- STAT 427 — Статистическое консультирование; или
- STAT 443 — Профессиональная статистика; или
- СТАТ 593 — Стажировка; или
- Для студентов, ранее или одновременно зачисленных на другую программу магистратуры Университета штата Иллинойс, которая использует статистику, проработав не менее 12 академических часов (3 курса) по этой программе. 12 часов не будут засчитываться для получения степени магистра статистики.
Если для выполнения этого требования используется STAT 427, STAT 443 или STAT 593, эти часы могут засчитываться в счет 20 часов, указанных в B.
D. Требования к курсу для выпускников
Не менее 12 часов (3 курса) должны быть пройдены на уровне 500, и по крайней мере 2 из курсов уровня 500 должны быть курсами STAT.
Прочие требования:2,75 Минимальный средний балл
Подача заявления на программы PhD по статистике
Ли Ричардсон только что окончил Вашингтонский университет со степенью бакалавра математики и статистики. Он проработал год в Институте показателей и оценки здоровья, а сейчас является аспирантом отдела статистики в Карнеги-Меллон.
Примечание редактора: Опубликовано с разрешения блога Ли Ричардсона, Statistical Signal.
В течение последних нескольких месяцев большую часть своего свободного времени я тратил на участие в программах докторантуры по статистике. Собрав столько информации по теме, я почувствовал, что будет стыдно не передать ее кандидатам в следующем году и позже. Этот пост — попытка передать все, что я узнал о процессе подачи заявки, с надеждой, что это будет полезно будущим кандидатам.
За последние несколько лет популярность статистики возросла. Очевидно, это связано со стремительным взлетом Нейта Сильвера (шутка). На самом деле я бы сказал, что это множество факторов: финансовые перспективы, освещение в СМИ и, конечно же, сексуальность. Каковы бы ни были причины, для аспирантов это означает, что конкуренция растет. Помню, как в прошлом году я впервые спросил аспирантов о своих шансах, и все пришли к единому мнению: «Конечно, вы будете везде!» Большинство были искренне удивлены тем, как много отделов их приняли.
Хотя это могло быть правдой в прошлом, глубокий взгляд на эпическую ветку поступления в Grad Cafe говорит о другом. Есть квалифицированные учащиеся, которым отказывают в большинстве школ, в которые они обращаются, и эта тенденция, похоже, не изменится в ближайшее время.
Первый вопрос, который нужно задать себе: хотите ли вы получить степень магистра, одну из недавно разработанных годичных аналитических программ или докторскую степень? Этот вопрос может породить совершенно новое обсуждение плюсов и минусов всех трех, но это действительно зависит от того, чего вы хотите.
Атрибуты доктора философии
Обычно полностью финансируется, 4–5 лет
Атрибуты магистра
Обычно не финансируется, 1–2 года
вещи, чтобы рассмотреть. Поскольку я подавал заявку только на программы PhD, именно в этой области мои советы будут наиболее полезными.
Подача заявления на программы PhD по статистике
Существует четыре основных компонента, которые приемная комиссия будет использовать для оценки вашего заявления:
- Баллы GRE
- Рекомендательные письма
- Оценки/стенограммы
- Заявление о целях/резюме
Ниже приведена попытка просмотреть их с максимально возможной полезной информацией. Это будет касаться других вещей, которые я считал важными.
Заявление о цели
Что-то, что я нашел спорным, так это дебаты по заявлению о цели (СОП). См. фрагмент моего разговора в Твиттере с Джулианом Вольфсоном, профессором кафедры биостатистики Миннесотского университета.
(Щелкните, чтобы увеличить.)
Это не просто бесстыдная самореклама моего имени в Твиттере, ведутся серьезные споры о том, насколько полезно заявление о цели. Я немного предвзят, потому что не знал об этом, пока не потратил много времени на СОП, но я думаю, что это важно! Это единственная часть вашего приложения, где вы можете объяснить вещи, которые больше нигде не подходят. SOP также дает комитетам возможность оценить английский язык кандидата, поэтому кандидаты, для которых английский язык не является родным, должны найти носителя языка, который прочитает их проект перед отправкой.
Ключевой аргумент против СОП заключается в том, что комитеты выпускников в первую очередь озабочены математическими способностями и исследовательским потенциалом, а СОП не является хорошим показателем для этого. Я думаю, что у обеих точек зрения есть свои достоинства, но, поскольку СОП — это наиболее трудоемкий процесс, который заставляет вас думать о своих сильных сторонах, о том, почему вы подаете заявку и т. д., ценность заключается не только в повышении вероятности принятия.
Моя интуиция подсказывает мне, что некоторые школы относятся к СОП более внимательно, чем другие. У меня есть свои догадки по конкретным факультетам, основанные на том, как быстро некоторые школы ответили, но это может меняться из года в год в зависимости от таких вещей, как члены комитета, количество покидающих студентов и т. д. Есть также аргумент, что, поскольку количество заявлений выросло, комитеты тратят меньше времени на рассмотрение отдельных заявок. Много, чтобы рассмотреть наверняка.
Товарищество NSF-GRFP
Спойлер: Вот что я думаю, это один из моих лучших советов. Хотя это отняло много времени, я думаю, что лучшим решением, которое я принял, была подача заявки на стипендию Национального научного фонда для аспирантов. Самым большим преимуществом является то, что крайний срок намного раньше, чем крайний срок подачи заявок в департаментах, поэтому это заставляет вас серьезно подумать о том, почему вы подаете заявление в аспирантуру и какие исследования вы хотели бы проводить. Затем вы можете написать то, что можно легко адаптировать в СОП. Даже если вы не получите стипендию (я не получил), у вас будет огромный толчок к завершению ваших заявлений. Я вышел с отточенным общим шаблоном, который работал как СОП почти для всех моих приложений (только в Мичигане и Беркли требовалось заявление о личном/разнообразии помимо СОП).
Еще одним важным преимуществом NSF GRFP является то, что он требует заявления об исследовании, что означает, что вы должны глубоко подумать о том, какой тип статистического исследования вы будете проводить в аспирантуре. Вы можете подумать: «Что, черт возьми, такое статистическое исследование?!» Не волнуйтесь, вы не одиноки, и ничего страшного, если ваше исследовательское заявление окажется плохим. На самом деле, одним из самых забавных ретроспективных моментов моего процесса подачи заявления была встреча с одним из моих профессоров, чтобы обсудить мое заявление через пару дней после того, как оно было сдано. Он заметил: «Ваше личное заявление хорошее, но ваше исследовательское заявление требует большой работы!» Да ладно, еще один плюс в том, что у вас будет еще два года, чтобы подать заявку. (Примечание: существует больше стипендий, чем стипендия NSFGRFP, например, стипендия для выпускников в области науки и техники национальной обороны и Фонд Герца.
Заявление об исследовании связано с соответствующей дискуссией о важности предварительной связи с профессорами. Посетите это, чтобы получить хороший обзор лучших практик, если вы решите сделать это из связанной области (да, это тот же человек, который преподает Udacity CS101). Я потратил безумное количество времени, изучая профессоров, читая их статьи и внимательно изучая структуру многих кафедр. Я нашел это очень полезным, но для меня это совсем не обязательно; действительно есть люди, которые попали в отличные программы, не отправив никому по электронной почте. Причина, по которой это связано со стипендией NSF GRFP, заключается в том, что, когда вы составляете свое исследовательское заявление, вы будете читать статьи профессоров, и, естественно, именно с ними вы, скорее всего, свяжетесь.
CV/Research Experience
Другим требованием является отправка резюме, которое не имеет четкой структуры, но неопределенный поиск в Google может привести к множеству шаблонов/примеров. Ключевой частью для меня была возможность рассказать об исследовательском опыте и членстве в ASA, а также намеренно выделить лучшие части моего заявления. В резюме не так много уникальной информации, которая не освещается где-либо еще, но это дает возможность представить вас максимально привлекательно.
Это приводит к другому разговору об исследовательском опыте. Может быть утешительно знать, что некоторые говорят, что реальный опыт статистических/математических исследований до поступления в аспирантуру встречается редко и не является строго обязательным. Хотя вполне приемлемо поступать без исследовательского опыта, это, безусловно, плюс, если он у вас есть. Если вы только начинаете учиться в бакалавриате, я настоятельно рекомендую искать исследовательский опыт в вашем учреждении или в другом месте через REU или работу. Настоящая польза от проведения исследования перед поступлением в аспирантуру заключается в том, чтобы попробовать его и посмотреть, нравится ли вам это. Вы не хотите погружаться в программу PhD, не зная, нравится ли вам исследование, потому что, если вам это не нравится, это будет долгий путь.
GRE
Если вы посмотрите на количество заявлений, которые получает Стэнфорд, вы можете подумать: «Эй, что-то здесь не так». Ну, причина в том, что они требуют теста GRE по математике, который отсеивает множество потенциальных претендентов. Если вы одержимы желанием поступить в Стэнфорд, вам нужно сдать GRE по математике. (Некоторые другие школы, такие как UW, Chicago и Columbia, настоятельно рекомендуют его.) Я не сдавал экзамен, но слышал, что он довольно сложный и требует много занятий и глубокой курсовой работы по чистой математике. Существует неопределенность в отношении того, какая конкретная оценка повредит/поможет вам, если вы включите ее в свое приложение. Стэнфорд публикует в среднем 82-й процентиль (спасибо, вино в кофейных чашках), но неясно, как распределяются баллы и похожи ли баллы в Стэнфорде на баллы в других школах, где это настоятельно требуется.
Самой раздражающей частью подачи заявки был тест GRE. Вам будут заданы вопросы по словам из словаря, которые вы сможете легко найти, написать эссе на незнакомые темы и ответить на короткие количественные вопросы. Для наших целей наиболее важной частью, безусловно, является количественная часть, важная часть информации, которую комитеты выпускников используют для оценки математических способностей. Я могу это понять; как отдел статистики, вы, вероятно, не захотите инвестировать в кого-то, у кого есть доказательства того, что у вас есть количественные проблемы. Однако, если вы исходите из относительно количественного опыта и проходите несколько практических тестов, вы должны быть в состоянии набрать средне-высокие 160 баллов. GRE никуда вас не приведет, но может дисквалифицировать. Таким образом, посыл на вынос состоит в том, чтобы не бомбить его.
После того, как вы сдадите тест GRE, вы можете бесплатно отправить свои результаты в четыре отдела. Если вы хотите отправить свои оценки кому-либо после этого, это будет стоить вам 25 долларов за отдел. Это верно; ETS взимает 25 долларов за отправку около 8 бит информации. Сингулярность рядом.
Оценки/Табель успеваемости
Это довольно просто. По сути, вы хотите пройти как можно больше уроков по математике/статистике/информатике и получить как можно более высокие оценки. Не обязательно быть специалистом по математике/статистике/CS, поскольку Кристин Линн, как известно, специализировалась на музыке, прежде чем поступить на программу PhD по статистике в штате Северная Каролина, но это повысит ваши шансы.
Наиболее распространенными классами, которые вы считаете строго обязательными, являются многомерное исчисление и линейная алгебра, и некоторые отделы настоятельно рекомендуют использовать настоящую последовательность анализа. Если вы все еще студент, я рекомендую пройти как можно больше курсов математических доказательств. Фактически, Питер Гутторп порекомендовал мне пройти настоящую последовательность анализа в мой академический отпуск.
Рекомендательные письма
Рекомендательные письма (LOR) — сложная тема. Кажется, вам должно быть стратегически повезло, чтобы наткнуться на хороших писателей LOR. Очевидно, что чем вы моложе, тем больше времени у вас есть, чтобы наладить отношения с профессором или начальником в рамках исследовательского проекта и составить хорошее письмо, свидетельствующее о том, что вы успешно проводите исследования в аспирантуре. Это золотой стандарт для LOC-писателя. Еще одна вещь, которую нужно сделать, пока вы еще учитесь на первых курсах бакалавриата, — это участвовать в REU. Я слышал, что многие люди получают свои LOR от руководителей REU.
Вы будете слышать это до тошноты, но я повторю, что лучше получить LOR от кого-то менее известного, кто вас хорошо знает, чем от кого-то хорошо известного, который едва знает вас. Если вы старшеклассник и у вас нет никого, кто мог бы написать хорошее письмо, я предлагаю выложиться по полной в следующей четверти, быть полностью успевающим учеником (ходить на все рабочие часы) и посмотреть, сможете ли вы подключиться с действующим профессором. А еще лучше было бы спросить совета у людей на кафедре о работе над исследовательским проектом для студентов. Скорее всего, в вашем университете есть профессора, которые хотят собрать/очистить/проанализировать некоторые данные. Никогда не поздно установить хорошие отношения с профессором; однако это требует времени и усилий.
LOR сложны, но они также являются важной частью вашего приложения. Конечно, может быть неловко просить профессора написать его для вас, поскольку профессора очень занятые люди. Тем не менее, вы должны иметь в виду, что у них постоянно запрашивают LOR в рамках их работы. Постарайтесь установить как можно больше хороших отношений, но если это невозможно, это не конец света, если вы по умолчанию будете обращаться к профессорам, у которых вы просто прошли курс. Один совет заключается в том, что вместо того, чтобы спрашивать, может ли профессор написать письмо, спросите, может ли он написать хорошее письмо. Спрашивая напрямую, можно избежать отправки нелестных писем в приемные комиссии.
Где подать заявку
В какой-то момент вам придется смириться со своими успехами в этих категориях и начать заполнять заявки. Возникает естественный вопрос: «Куда мне обратиться?» Есть несколько основных мест, с которых можно начать поиск — самые последние рейтинги факультетов для выпускников и этот безумно полный список всех статистических программ, — но я думаю, что самое важное — это встретиться с кем-нибудь из вашего факультета (если вы еще студент) и посоветуйте куда обратиться. Если вы не студент, альтернативой этому является размещение вашего профиля на TheGradCafe, и вы, вероятно, получите несколько откровенных ответов.
Одна из самых больших ошибок, которые я совершил при подаче заявления, заключалась в том, что я никогда не получал честной оценки от кого-то из участников процесса о том, насколько конкурентоспособным будет мое заявление. Согласно источникам TheGradCafe (biostat_prof, cyberwulf), многоуровневая система — это реалистичный способ просмотра школ. По сути, это означает, что если вас приняли в одну высокорейтинговую школу, скорее всего, вас примут и в другие — верно и обратное (IFF!). Я несколько скептически отношусь к этому. Я действительно думаю, что некоторые школы более глубоко изучают различные факторы, чем другие, и что они ищут учеников, которые соответствуют их культуре. Есть абитуриенты, которые поступают в одну из своих школ, несмотря на то, что их отвергают другие школы (искренне ваш). Вывод: вы не попадете туда, куда не подадите заявку, поэтому я не позволю рейтингам вас запугать, если вы действительно хотите учиться в этой школе.
Моим личным критерием при подаче заявления было: «Если тебя отвергнут везде, кроме этой школы, ты действительно пойдешь?» Ретроспективно это было довольно рискованно, и вполне возможно, что меня везде могли бы отвергнуть (наихудший сценарий для всех). Если ваша цель состоит в том, чтобы во что бы то ни стало попасть в программу PhD, я бы предложил, чтобы кто-то дал вам объективную и откровенную оценку того, в какие учебные заведения вы могли бы быть приняты (описано выше).
Подайте заявление в некоторые районы, но также подайте заявление в школы, в которых вы уверены, что вас примут. Если не считать около 100 долларов США и некоторых альтернативных издержек, отказ в поступлении в школу на самом деле не несет в себе никаких недостатков.
Причина, по которой программы докторантуры настолько избирательны, заключается в том, что они вкладывают деньги в ваш потенциал как студента, и для них напрасно вкладывать ресурсы в кого-то, кто не добьется успеха. На магистерские программы шансы, безусловно, выше; тем не менее, вы, скорее всего, будете платить по счетам (хотя я слышал о некоторых магистерских программах, финансирующих студентов).
TheGradCafe
Скорее всего, большинство из вашего круга общения не будут одновременно подавать заявки на статистические программы PhD. В связи с этим вы можете искать людей, желающих поговорить о процессе подачи заявки. TheGradCafe — замечательное сообщество, где коллеги-абитуриенты могут обсудить процесс подачи заявки. Я нашел это полезным местом для обсуждения различных тем, касающихся сезона подачи заявок (а также для того, чтобы выразить свои опасения быть отвергнутым везде). Кроме того, чрезвычайно интересно встречаться с людьми, чьи имена пользователей вы узнаете.
Стоимость/Предлагаемые стипендии
Поступление в аспирантуру обходится довольно дорого. Вы можете получить приблизительную оценку из следующего:
200*(Количество тестов GRE) + (25[GRE]+75[Плата за приложение]) *(Количество школ)
Плюс бессчетное количество часов и -5 лет жизни ожидание из-за стресса (шучу). Итак, если вы сдадите общий GRE один раз и подадите заявку в 10 школ, вы получите примерно 1200 долларов. Одна вещь, которую я всегда считал хорошей идеей, — это для учебных заведений бакалавриата оплачивать счета своих студентов за подачу заявления с помощью чего-то вроде стипендии «подача заявки на получение степени доктора наук STEM». Это вполне могло уже произойти, поэтому я прошу прощения у всех, кто уже это делает.
Leave A Comment