本科统计学专业考研方向

大数据专业是一个典型的交叉学科，基础学科包括数学、统计学和计算机学，另外辅助经济学、社会学、医学等学科，所以统计学是大数据专业最为直接的相关学科之一，因此统计学专业的本科生在读研的时候是完全可以选择大数据专业的。统计学专业的相关知识在大数据时代依然起着非常重要的作用，以大数据分析为例，目前大数据的分析方式主要以统计学方式和机器学习方式为主，而且统计学方式与机器学习方式相比在某些领域更加成熟，理论体系也相对完备，所以大数据专业的学生通常都要系统的学习统计学相关知识，从这个角度来看，统计学专业读大数据方向还是具备一定优势的。在大数据时代，统计学有了进一步的发展和变化，这个变化就来自于数据本身的变化。统计学的分析方式通常以“抽样”为主，通过对样本的分析来寻找整体的规律，从而得出分析结论。通过大量的历史经验来看，如果样本的选择没有问题的话，统计学的分析方式具有非常高的准确度。但是在大数据时代，数据从抽样变成了“全样”，数据分析的方式和方法都产生了较大的变化，这对于统计学来说就需要积极的适应这种变化，并积极顺应大势时代的发展，投入到大数据领域的研发中。从目前大数据行业的发展来看，统计学确实对于大数据的发展做出了重要的贡献，大量的统计学专业人才陆续投入到大数据领域，也进一步完善并丰富了大数据的知识结构。近些年来，我多次作为评委，参与了不同类型的研究生大数据专业大赛，其中有大量的选手来自财经类大学的统计学专业，这给我留下了较为深刻的印象，其中也有不少学生取得了不错的成绩。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

首先，对于统计学相关专业的本科生来说，如果未来想进入人工智能领域发展，考研时可以选择计算机相关专业，在大的方向上可以选择大数据、计算机视觉、自然语言处理、知识表示等。长期以来，人工智能领域的专业人才培养都是以研究生教育为主，虽然当前不少高校在本科阶段也设立了人工智能专业，但是目前要想获得更强的岗位竞争力，读研是比较现实的选择。统计学是大数据的三大基础学科之一，在当前的大数据时代，统计学的本科生也会接触到越来越多的大数据知识，所以统计学专业本科生读研选择大数据方向是比较不错的选择，而且大数据与人工智能之间也有非常紧密的联系，不少大数据方向的研究生，毕业后也会选择进入人工智能领域发展。统计学专业学生进入计算机专业读研之后，一定要重视自身实践能力的提升，尤其是程序设计能力，当前人工智能领域的岗位对于程序设计的要求还是比较高的。虽然早期人工智能领域对于算法工程师的程序设计要求并不高，但是当前算法工程师的岗位竞争还是比较激烈的，一方面岗位比较少，另一方面能力要求也在不断提升，这一点对于数学和统计学专业出身的学生来说，一定要引起重视。最后，如果明确了读研时要选择计算机专业，在本科阶段除了要重视考研所涉及到的专业课之外，还应该适当拓展一下自身的专业知识面，这对于考研复试也有比较重要的影响。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

统计学在生活中无处不在：从我们熟悉的居民消费指数、粮食产量、价格变动情况，还有每天呐喊的GDP，到全国人口普查、全国经济普查、企业利润情况，各行各业都需要统计学将数据进行归纳、分析、总结，为每一个决策提供基础性支持。统计学不仅与每一个人息息相关，在大数据、人工智能等新兴行业跃动的今天，统计学所培养的统计思维，仍然是这些新兴行业的底层逻辑之一。其前景不言而喻。下面，我们来具体了解一下统计学的专业信息和就业方向。专业介绍统计学学制：四年学位：理学或经济学学士（根据学校侧重点不同，或着重于数学，或着重于经济）统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观现象数量规律性的方法论科学。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。应用统计学与统计学专业相比，应用统计学专业以学习基础理论的实际应用为主，注重解决各类实际问题，基本上就是利用各种数学模型以及相关的统计检验方法来分析解决问题。推荐院校统计学专业院校排名及辽宁省2018年招生分数双一流：北京大学、中国人民大学、清华大学、南开大学、东北师范大学、华东师范大学、上海财经大学、厦门大学就业情况区分：统计学与大数据数据 ≠ 大数据！数据挖掘 ≠ 大数据！统计学能够为大数据、人工智能提供建模方式，而并不是学了统计学就能够直接担任大数据或是人工智能相关岗位。这个方向门槛很高，竞争激烈，必须额外自学很多东西。如果以进入相关互联网公司为目标，必须要学习SPSS、SAS等这些基于计算机的软件，SQL、python等这些基于计算机的高级语言，以及Hadoop环境等。可以时刻关注招聘信息需求，为自己合理规划自学课程。具体岗位:政府统计局等公务员金融起薪：5000-6000银行、保险公司、证券公司等的统计员、股票分析师、市场研究员。银行是统计学学生的一个重要就业方向，除非能力特别强，否则刚毕业一般都在银行分行。财务起薪：3000-4000企业的会计、出纳。考初级会计职称，然后慢慢往这方面努力就可以，在一般的企业都可以找到工作。互联网起薪：7000-8000互联网公司的数据分析师、数值策划。起薪高，一般都是大型公司，工作环境也很好。但是本科的学习内容是远远达不到互联网公司的要求的，需要学生在专业课以外的时间多多学习。如果想往这方面发展，最好能以研究生为起点，再多学习专业课以外的知识，不学编程是不行的。市场研究相关企业起薪：3000-6000市场调查公司、咨询公司或其他企业的统计员、数据分析师，或是公司的市场研究部门。如果仅是做统计员的话，不需要太多的技能，本科毕业即可。深造:考研如果想学好统计学，还是相当建议考研的。本科学习侧重基础，该懂的都教，但都是皮毛。研究生阶段统计学方向分得更细，包括应用统计学、经济统计学、数理统计学、生物统计学等，与相应行业联系更加紧密。出国如果想出国，一定要在本科期间打好数学基础，本科是数学、精算、统计等专业的学生，出国申请统计学士比较有优势的。但是就算是出国，最后也为了就业，那么自学编程这项任务一定不要落下，这样，不论是学业还是就业都能够具备统计思维+编程技术优势。报考建议专业优势对数据分析建模有一定优势，培养逻辑思维。作为一个工具性学科，为任何行业都能够提供基础支持。与现阶段热门行业联系紧密。专业劣势不能直接凭借专业获得饭碗，本科时期仅学皮毛。如果学得好，必须大量自学。适合学生该专业对数学科目要求较高。适合对逻辑推理有兴趣，热爱数学应用的学生就读。需要有较强的自学能力。不适合学生不适合对数据不够敏感的学生地域选择对于统计学专业的学生来说，地域非常重要。一线城市里的企业能够接触最新的方法和最激烈的思维碰撞，不论是简历还是实力，都能够得到极大丰富和锻炼。诺贝尔经济学奖获得者Thomas J． Sargent曾在世界科技创新论坛上表示，人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻，其实就是统计学。好多的公式都非常老，但是所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。所以，如果你决定报考统计学，那么可以告诉你，未来的前景必然不会差。但工资起薪却与你的自学能力密切相关。先考虑自己是否对数学有足够的兴趣，再看自己是喜欢安逸生活还是喜欢见缝插针的学习。如果选择安逸，可以往会计、财务，或者市场研究部门方向考虑；如果有很强的自学能力，那么不用多说，考研、出国、互联网公司的数据分析师大概就是你的目的地。

首先，如果往计算机和人工智能方向发展，在本科阶段选择统计学、信息与计算科学、计算机科学与技术这几个专业都是可以的，这几个专业与计算机和人工智能都有比较密切的联系。如果未来要选择往大数据、机器学习方向发展，那么可以重点考虑一下统计学专业，因为统计学是大数据的三大基础学科之一，具有扎实的统计学基础还是比较重要的。目前大数据领域的一个重要落地应用就是数据分析，而数据分析比较常见的方式就是采用统计学分析方式。另外，机器学习对于统计学知识也有一定的要求。如果未来想往人工智能方向发展，比如自然语言处理、计算机视觉、机器人学等，本科阶段可以重点考虑一下计算机科学与技术专业，计算机科学与技术专业在本科期间会有一个比较全面的知识结构，读研时也会有更广泛的选择方向。对于大部分计算机专业的同学来说，如果有明确的读研计划，那么本科期间可以重点关注一下计算机科学与技术专业。信息与计算科学专业就是原来的计算数学专业，该专业比较注重数学知识的培养，所以在本科阶段选择该专业未来向人工智能方向发展也是比较适合的。另外，如果未来想走研发级路线，选择信息与计算科学是不错的选择，当然选择该专业的学生需要具有扎实的数学基础。自然语言处理、大数据和计算机视觉相关方向的研究生导师往往比较欢迎信息与计算科学专业的学生。总的来说，如果向大数据方向发展，可以重点关注一下统计学专业；如果向计算机方向发展可以重点关注一下计算机科学与技术专业；如果向人工智能方向发展，可以重点关注一下信息与计算科学专业。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

随着大数据相关技术的发展，统计学目前受到了广泛的关注，对于一部分想从事大数据领域相关岗位，但是又不想从事编程工作的学生来说，选择统计学方向的研究生是不错的选择。如果要跨考统计学专业的研究生，需要具备一个扎实的数学基础，因为统计学本事就是数学的一个分支，需要用到大量的数学知识。除了要具备扎实的数学基础之外，在备考的过程中还需要注意以下几个方面的问题：第一：根据自身的学习能力选择目标高校。研究生阶段的教育对于高校的资源整合能力有较高的要求，资源整合能力对于研究生的培养质量会有较大的影响，所以考生都希望选择重点大学作为考研目标，但是由于目前考研的竞争比较激烈，对于跨考生来说，一定要根据自身的学习能力选择目标高校。另外，可以重点关注一下财经类高校，不少财经类高校的统计学专业往往也具有较强的实力。第二：重视专业课的学习。统计学专业的专业课考试还是具有一定难度的，所以对于跨考生来说，一定要重视专业课的学习，如果能够有专业人士指导一下，在学习的初期会起到较大的作用。对于跨考生来说，在学习专业课的过程中最好能与专业课老师保持沟通。第三：制定系统的复习计划。按照历史经验来看，跨考生一定要有较为充足的准备时间，同时制定一个适合自己的复习计划，在具体复习计划的制定上，要参考一下老师的建议。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

2018年考研过去不久，即将来临的是新一年的考研浪潮。面临考研，学子的竞争压力可谓一年比一年重，因为随着我国教育的发展，选择考研的大学生基数每年都在增长，考研竞争力越来越强。自己的专业要不要考研，要不要调整自己的专业取向，以及如何增强自身硬实力与求职竞争力，成为了令众多大学生最头疼的最敏感的问题。近日，中国教育在线与中国研究生招生信息网先后出台了关于考研的统计数据《2019年全国研究生招生调查报告》与《2015-2018年硕士研究上报考数据分析报告》，从侧面透露了在近年来与即将到来的新一年考研中的多项重要信息。结合其他调查资料，我们可以看出近年来这四类专业的火爆程度。不知道你的专业在榜上吗？一、工商管理硕士工商管理专业的应用性很强，涉猎知识面囊括经济学、会计学、统计学、金融学、证券投资学、财务管理、管理学、人力资源管理、运筹学、市场营销等方面。按以往的毕业生去向，主要从事销售、会计、证券行业，就业范围很广， 尤其是研究生身份，可以进一步增强毕业生的求职资本，就业形势十分喜人。二、法律硕士（非法学）只招收具有大学本科学历（或同等学力）的非法律专业毕业生，与法学硕士不同的地方在于，法律硕士属于应用型硕士，而法学硕士属于学术型硕士。因此，法律硕士的就业范围要更广，除了法律相关的就业范围外，还可以成为企业管理和行政管理的综合素质型管理人才。由于其跨专业的背景，法律硕士在工作中具有更大的优势，综合能力更强，更能得到社会的普遍认可。可以说，考取法律硕士是很不错的一条未来规划。三、会计专业虽说近年来学会计的人数越来越多，但依旧无法改变会计硕士的热门程度。考上会计硕士，等同于可以在商海中指点江山了。对于会计硕士专业来说，有源源不断的社会需求，就业形势良好。可以说，优秀的会计人才是每个团体必备的香饽饽，各大单位和事业集团都少不了会计。随着近年来中国各类经济实体的不断涌现，社会对会计人才的需求将会持续保持热度，因此考取会计硕士会让你更脱颖而出，绝对吃不了亏。四、金融专业金融专业，听起来都散发着一股子热门的味道。毕业生的就业去向有证券、银行、信托、保险、基金、租赁、期货等行业，听起来都是高薪的代名词。如果硕士毕业名校，在北上广深等金融机构总部工作，薪酬几十万肯定不成问题。但是金融考研的难度也是出了名的，因此如果要考金融硕士的学生一定要狠下功夫。以上就是近年来一直保持高热度的四大专业了。不知道你们有什么看法呢？欢迎在评论区留下你的见解。

相信不少同学在进入大三开始，就会陷入迷茫，即将要离开学校了，而自己未来的路还没有选好。有的人想要考研，但是又怕以后毕业还不如先工作三年；有的人想要考公，但是害怕一辈子都是碌碌无为了。到底考哪个更好呢？应该从下面的四个角度来考虑！从个人角度来考虑公考和考研是走向了两个不同的方向，公考是稳定的生活，而考研是为了追求更宽广的世界。公考你一入职，可以说是这一辈子都不用愁了，也有充足的私人时间来做自己喜欢的，前提就是这辈子的职业道路被固定死了。而考研的话，未来的发展是有多种多样的，也就是说你的未来是可以由你自己决定，但是现在的社会要远比想象中难混太多，这也是为什么越来越多的人考公的原因。从家庭经济情况来考虑很多人觉得如果家里经济条件不好的话，考研还要多负担生活费和学费，而公务员可以有工资，所以考公更好。但实际上，家庭条件不好的话，反而不建议考公，虽然公务员福利待遇好，但却是无法挣大钱，很难通过工作改变家庭阶级。而研究生虽然有各种费用支出，但是国家也有补贴的，而且未来翻身的机会也更多。从专业情况来考虑有的专业天生适合考研，而有的考公更有优势。像经济类专业，中文类专业，统计学专业都是考公的热门专业，相比其他职能报考三不限的专业，上岸机会要大得多。而像临床医学类专业、古典文献专业不考研相关的工作都找不到。从就业难度来考虑有的专业即使不考研不考公也是非常好就业的，就像计算机专业和人工智能等专业，可以很早地进入工作岗位积累经验，而且本身这些专业的就业工资也不低，考公和考研都不一定是最优选择，也可以考虑直接就就业，尤其是对于家庭需要经济来源的。你觉得对于大学生来说，考公和考研哪个更好呢？

首先，从当前大数据领域的人才需求情况来看，以研究生为代表的高端人才有更多的机会获得高附加值的工作岗位，而且由于当前大数据技术尚处在落地应用的初期，所以未来大数据领域还会需要大量高端应用型人才（专硕），从这个角度来看，当前大数据专业的本科生，选择考研是不错的选择。大数据专业考研有多种选择，可以根据自身的发展规划、知识结构和能力特点来进行选择，同时也要考虑到行业发展趋势和技术发展趋势。从目前大数据方向研究生的培养渠道来看，计算机专业是一个重要的培养渠道，同时统计学、经济学、金融等专业，也有培养大数据方向研究生的能力。由于当前大数据专业的开设时间比较短，所以很多大数据专业还没有硕士点，要想有更大的选择空间，可以选择跨考计算机等专业。大数据专业的本科生在读研时，在方向的选择上还是比较多的，除了可以考虑大数据相关方向之外，还可以考虑人工智能领域的相关方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。如果选择专硕，可以重点考虑如何通过大数据技术与行业相结合，在产业结构升级的过程中，行业领域也有很多创新点。最后，在选择主攻方向的过程中，还需要考虑到学校自身的学科实力、行业资源整合能力等因素，选择学科实力比较强的方向往往会有更好的科研体验，而选择行业资源比较丰富的方向，往往对于就业有非常积极的影响。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

随着大数据的火热，机器学习越来越火，统计专业也得到重视，因此报考统计专业的人数越来越多。同时对于很多考生而言，专硕应用统计相对于学硕统计学性价比更高，再加上今年数学三尤为简单，130+的考生尤其多，造成了今年应用统计考研是一个特别困难的年份，就算你考了400+，也许现在的你还在寻找调剂的院校，这是一个令人心酸的消息。北京大学是一个良心大学，将考生的成绩排名都公布出来了，相对公平很多，我们可以分析一下数据。北京大学金融专硕一共123人报名参加考试，缺考人数14人，剩下109人，其中400分及以上一共9人，最高分433分。北京大学应用统计专硕一共240人报名参加考试，缺考人数60人，剩下180人，其中400分及以上一共51人，最高分446分，学校预计录取12人。当然有读者说，其实北京大学并非特例，根据消息，今年绝大多数院校，应用统计专业分数都偏高。2019应用统计考研——“困难”的一个年份，国家线就快出来了，祝考生好运！