今日では、携帯電話から乗用車、石油タンカーまで、事実上あらゆるものに数学が使われています。インターネットは数学の上に成り立っています。Google は確率論に基づいており、暗号学と安全なデータ転送は古典的な数論に基づいています。現代の物理学、化学、気候科学、バイオインフォマティクス — リストは長いです。

American University統計学の理学修士は、数学教育を促進したり、博士課程の準備をしたり、キャリアを伸ばすための専門知識を習得したりするための優れた方法です。 このプログラムでは、アイデアをインテリジェントな情報に基づいた行動に変えるための定量的ツールの開発、調査、分析に習熟します。 新入生は、経験を積むために大学院アシスタントまたはリサーチアシスタントとしてメリット賞の資格を得ることができます。 私たちはあなたがあなたの知的および専門的な目標にあなたの学習コースを一致させるのを助けるために2つの異なるトラックを提供します。 数理統計トラックは統計学の博士号を取得しようとしている人向けですが、応用統計トラックは職場で統計の専門知識を使用しようとしている人に最適です。 どちらのトラックをたどっても、統計におけるAUのMSが成功への鍵です。

物理学の法則は数学的な方程式で表現されますが、厳密な近似がなければ分析的に解くことはできません。コンピューター開発は、より現実的な条件下で問題を解決し、モデルを定量的に分析し、実験の結果をシミュレートするのに役立ちます。これにより、科学技術の多くの分野でより信頼性の高い予測が可能になります。物理学または計算数学のバックグラウンドを持っているかどうかにかかわらず、当社のMScプログラムでは、幅広い数値ツールと方法論を紹介し、基礎となる物理的問題を数値的に解ける表現に変換する能力を訓練します。

エンジニアリング、生物学などの業界の問題を解決するための革新的なコンピューティングソリューション、数学モデル、および動的システムを作成します。

金融の数学とコンピューティングの修士課程は、世界の金融および保険市場で特別に訓練された数学者の需要を満たすように設計されています。

この修士課程は、大量の複雑なデータを分析して企業の意思決定や市場戦略に役立てることができる革新的な計算知能アプリケーションを開発するスキルを持つデータ サイエンティストの需要に応えることを目的としています。このコース全体の主なテーマは、機械学習、特にディープ ニューラル ネットワークによる自動ビッグ データ分析と自然言語処理です。

計算および応用数学のMSは、科学および工学のすべての分野における差し迫った課題に取り組み、解決するために、応用数学の分析および数値手法についてトレーニングします。数学的モデリングと科学計算は、ますます有用な問題解決ツールになっています。応用数学の分析的および数値的方法を学び、それらを物理学、生物学、工学、経済学、気候科学などの問題に適用します。

このコースは、金融業界で使用される数学的モデリングと計算技術、および金融に必要な背景に焦点を当てています。金融数学は、金融市場と金融管理のために高度な数学的および統計的手法が開発され、適用される数学の分野です。その主な目的は、金融市場のリスクを定量化し、ヘッジすることです。効果的な計算手法は、金融における数学的モデリングを成功させるために不可欠です。このコースは、この知識とスキルの組み合わせを反映するように設計されているため、卒業生は、量的金融および関連分野の競争の激しい市場に参入するための十分な能力を備えています。オプションのモジュールは、卒業生にデータ分析の基礎を提供します。

応用計算数学（ACM）は、大学院研究の学際的なプログラムです。 ACMには、数学と、工学、生物科学、化学、持続可能エネルギーまたは物理学などのパートナー分野、およびその他のさまざまな分野の両方が含まれます。

In addition to being a science in its own right, mathematics plays a fundamental role in the quantitative areas of practically all other academic disciplines, particularly in the natural sciences, engineering, business administration, economics, medicine, and psychology. Mathematical results permeate nearly all facets of life and are a necessary prerequisite for the vast majority of modern technologies – and as our IT systems become increasingly powerful, we are able to mathematically handle enormous amounts of data and solve ever more complex problems.

このプログラムの主な目的は、数学的モデリングと実際に生じる問題の解決の両方に、彼らがうまく適用できることについて、有効な知識を学生に提供することです。他の分野（コンピュータサイエンス、エンジニアリング、経済学など）の専門家とグループで協力して作業する能力に重点が置かれています。学生が得られる知識の質と量は、博士課程への入学を可能にします。研究所のプログラム。