本科应用统计学考研方向

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！

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！

一、本人情况湖北某普通二本，本科专业就是应用统计学，数学基本忘光了，有一点统计学的基础，然后过了英语六级。实习了几个月，正式工作了一年，部门老大辞职走了我不堪重负也跟着辞职了哈哈哈哈。本来准备考西南财经432的，三月份开始复习，到10月份看到西南保研的比重有点大，临时转战江西财经432。最后初试总分410，英语86，数学122，专业课139，政治63。二、关于考研的一些感想由于我先工作了一年，我深刻知道硕士学位对于找工作有多么多么多么重要。考研其实没想象中那么难，唯一难在自律与坚持。1. 心里要清楚知道自己的能力，根据自身情况合理选择目标院校；2. 复习过程中不要理会任何外界的谣言，只顾专心复习就好了；3. 复习过程中不要陷入自我感动以及自我否定的极端情绪；4. 效率很重要，要找到有规律的、适合自己的节奏；5. 复习战线不要拖的太长了，到后期会疲惫的，复习过程也别忘了身体健康；6. 数学最重要，其次是专业课，再次就是英语，最后政治，合理分配时间；7. 以下经验都是我个人总结的，并不适合每一个人，要找到属于自己的方式。三、关于数学三前期看了基础课视频，然后三月份开始刷1800题基础部分，一共刷了三遍。到五六月跟着网课，也是听完一科开始刷那一科1800强化部分，继续记录错题难题。整本书刷完记得要复盘，知道自己哪部分薄弱，及时补上。九月中旬开始刷真题，1987-1999年真题每天刷一年。这几年真题很容易，要保证自己在2小时内做完。做完及时对答案，记录错题。十月份开始刷2000-2019年真题，可以每两天刷一年，并且严格计时。2000-2010年真题我刷了两遍，2011-2016年刷了三遍，2017-2019年刷了四遍。每刷完一套要及时对答案，记录错题，反思自己的错误思路，整理正确答案的思路。十一月中期，各种预测卷都出来了，这时候可以数三真题、数二真题未超纲部分、预测卷轮换着做。依旧是做完题整理错题，整理思路，弥补自己薄弱的部分。到考前差不多两周把之前的错题拿出来重新做一遍，脑子里要有清晰的思路，整理每一章的常考定理。同时也不要忘记继续消化真题。Tips：1. 真题一定要啃透！甚至要到一题多解的程度。2. 如果1800题能消化80%，最后考试分数120应该是没问题的。3. 有些题投入产出比太小了，可以适当减少那部分的投入时间，比如中值定理证明。4. 错题集很重要。5. 数学前期啃起来真的很苦，但是一定要坚持不要放弃，不要对数学有负面情绪。四、关于432统计目前真题题型：1简答，2计算，3论述。七月份开始跟着配套网课啃书，看完一章后就做一章的课后习题。可以慢慢啃，但一定要深刻理解，有些定理的深层内容，有些公式的推算过程。两个月绝对可以啃完。九月份开始做习题，虽然江财不考选择题，但是选择题可以快速考察你对各个细小知识点的掌握；简答题要看要理解；计算题要重点做，跟数学一样做完要整理错题，找到自己薄弱的知识点。十月份开始看罗良清那本统计学，十月中旬开始做真题，第一遍刷真题时，简答题可以半开卷，计算题部分就闭卷。做完及时对答案，看看公式运用是否正确，简答论述思路是否清晰。十一月开始背简答题，背的同时继续二刷真题。这时就要完全闭卷刷真题了，并且严格计时。做完依旧是整理错题和不熟的公式。这样背书、刷题循环到上考场前一天。Tips：1. 江财432相对来说考的比较基础，改卷也比较松。2. 这几年论述题占比越来越大，论述就是在简答的基础上展开自己的理解，所以每章的思维导图尤其重要。3. 江财432对概率论方面基本没什么考察，跟着数三一起复习概率论就行。4. 江财可以带计算器。5. 简答题起码背三遍。五、关于英语二我从三月份就开始每天背30-50个单词，阅读占比很大，把握了阅读的分数，总分就不会太难看。首先3-6月，每天做一两篇六级的阅读，主要是为了培养阅读感。然后从7月份开始做真题阅读，我是听完阅读课才开始做真题的，最开始每天做一篇，后面找到了感觉可以一天两篇。我的顺序是英二2010-2016、英一2010-2019、英二2017-2019。真题很宝贵，市面上所有预测卷都不如真题，要保证每一篇阅读都吃的透透的，里面95%的单词都认识，并且还要摘抄一些好句留在作文里用。到后期可能真题刷了很多次了没题了，注意预测卷并不是预测题目，预测卷只是为了保持手感，不要因为预测卷错的多或者对的多而失去信心或开始自满！Tips：1. 近十年的真题起码要刷两遍，一定要吃透！除了新题型，其他题目里出现的单词95%都要记的。2. 做真题阅读要学会换位思考出题人的意图，以及这篇文章的主旨指向。3. 阅读一定要每天做。4. 单词一定要每天背。5. 看到好词好句要记下来用到作文里。6. 作文虽然靠模板，但也不能太模板了，要灵活点。7. 2010年是个bug，前期刷题可以跳过这一年，到后期再补上。六、关于政治政治对我来说真的是四门里最难的一门了，我也没什么资格谈我的政治复习经验。我从十月份开始刷1000题的，边刷边看解答，就当是当教材看了。十一月跟着网课背选择题知识点，然后肖八肖四出来后刷选择题，顺便看看分析题怎么解答的。Tips：1. 政治高分看选择题，保底看分析题。根据个人目标分数分配时间。2. 分析题答题要思路清晰，列举1234，并且字迹清晰。3. 只要背不死，就往死里背！最后 预祝2021届的大家都能考出好成绩。加油！

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！

大学四年考研是一件说起来容易，但是做起来并不是很容易的事情，这期为大家推荐一些相对比较容易考研的专业方向，即使你不在这个专业，跨专业考研难度也不并是很大。第一、哲学专业本专业研究生的考研难度并不是很大，主要是因为知识多以记忆和背诵为主，只要下功夫，考个985院校为并不是很难的事情，再加上国家对于核心价值观等政策宣传的重视，未来哲学专业的研究生、博士生就业还是比较理想的。哲学专业课程体系包括公共基础类课程、通识类课程、专业理论课程、实践教学环节、毕业论文。课程应重视课堂教学和课余讨论环节，鼓励学生积极参与讨论。讨论环节应当视课程内容占有一定比例。课程体系中应当包含创新创业类课程，鼓励学生创造性学习和自主学习，创新创业类课程可以纳入学分体系，具体学分比例由各高校自行规定。第二、翻译专业这两年随着社会发展的需要，国家鼓励非外语专业的人才报考翻译专业的研究生翻译不仅需要有高强的语言能力，还需要有宽阔的知识面，在未来的对外交往中，发挥着非常重要的作用。翻译专业旨在培养德才兼备、具有创新意识与国际视野的通用型翻译专业人才，能够胜任外事、商务、教育、文化、科技、军事等领域中一般难度的笔译、口译或其他跨文化交流工作，能成为国家哲学、社会科学走出去战略，引进国际先进技术与文化的生力军。第三、会计学专业这个专业近年来是跨专业考研人数最多的，大多数学生在本科学统计学、财务管理、金融学、国际贸易这样的专业，所以跨专业的考研难度并不是很大。会计学专业培养具备管理、经济、法律和会计学等方面的知识和能力，能在企、事业单位及政府部门从事会计实务以及教学、科研方面工作的工商管理学科高级专门人才。会计学专业培养适应现代市场经济需要，具备人文精神、科学素养和诚信品质，具备经济、管理、法律和会计学等方面的知识和能力，能在营利性和非营利性机构从事会计实务以及教学、科研方面工作的应用型、复合型专业人才。这期就为大家分享到这里，大家有什么心得体会，欢迎大家留言分享，我们下期再见！

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。

1、 大家好，我是来自文都20年考研训练营的成员刘瑞卿，报考湖南师范大学应用统计专业，初试397分，目前正在认真准备复试。2、 谈谈专业和学校的选择，我觉得无外乎两点，首先做好信息收集，一般是通过官网、老师、往届学长学姐，可以收集到大量的资料，包括分数线、报录比、学校专业排名、考试科目等等，其次是结合自己的情况选择合适的。选择学校和专业这一阶段值得花时间，确定好了目标才好制定完整的复习规划。文都的vip课程有项服务利用大数据平台可以帮助大家选择靠谱的院校和专业。我选择湖南师范大学的原因很简单，曾经本科就想来这所学校，但因为各种原因没去成，算是弥补遗憾。选择统计学专业一方面是我喜欢跟数据打交道，另一方面是因为这门学科的应用广泛，可以为日后的求职提供更多选择。3、 初试复习我是从7月中旬来到文都集训营正式开始复习，时间比较紧迫，短短五个月的复习稍显仓促，很多计划都没完成，所以大家时间充裕的话一定要尽早准备，但如果你是像我一样时间紧张的话，那我建议在复习过程中一定要有所取舍，毕竟每门课的分数占比是不同的，而且每个人的基础也不一样。数学我考的数三，分数124分众所周知，数学一直在公共课中有着举足轻重的地位，不止是分数占比高，而且也很困难，所以我花了大量的时间在数学这门学科，在开始复习的前两个月，我每天几乎有70%的时间都在复习数学，文都的数学课知识点讲的比较全面，但是为了照顾到所有同学，所以进度较缓，于是我就先选择听网课，一般是1.5倍速，对知识要点迅速构建基本框架，随后就是大量的刷题，除了训练营安排的日常练习以外，我还准备了汤家凤老师的1800题。对刷数学题，我的做法是：①解答过程全部书写在另外准备的A4纸上，并且基本按照正式考试的作答要求书写，不偷工减料，在我看来，这有两点好处， 一个是买的习题集可供多次使用，而且回过头来研究之前的难题错题时，不会因为习题集写满了答案而先入为主，再一个是平常的规范书写会让自己养成习惯，待到正式考试时可以流利书写，节约时间。②切忌边看答案边刷题，每道题一定要先通过自己的思考得出答案，否则容易对答案产生依赖性，正式考试的时候往往会对自己的作答产生怀疑和不自信。刷题的过程中我还是一直跟着训练营老师的进度在听课，可以加深印象，查漏补缺，遇到问题也可以及时向老师请教。强化阶段结合训练营的强化课程，将一些难点和易考点做了逐一攻克。复习后期，留给数学的时间逐渐减少，不过此时大部分的知识点都已经可以融会贯通，这个时候可以开始做真题，基本上每天一套真题，给自己留足3个小时，找一个安静的环境，当作正式考试来做，前期有了大量的练习后，做做真题会让自己信心倍增的。最后冲刺阶段，除了文都的预测卷，我还买了其他的预测卷，总体来说，比考研真题要难，我的建议是，可以适当做一做，既可以活跃思维，又可以巩固知识点，但是最后关头还是要回归真题，时间充裕的话可以做两到三遍，肯定是大有助益，另外错题和难题在考前一定要花时间重新消化，避免在同一个地方跌倒两次。英语英语二，74分说到英语，这算是我准备的比较轻松的一门课，花的心思不多，基本上全程跟着文都训练营的复习进度在准备，整个课程从词汇、语法、阅读到作文部分，都安排的很详尽。单词选用的是何凯文的必考词汇，每天上午抽一个小时时间背单词，然后自己默写一遍，此外，老师会定期安排词汇测试，相当于每个单词都熟悉了三遍，坚持下来会发现到了后期词汇量有明显增长。至于完型、阅读和翻译，有了前期词汇量的积累，做起来就会轻松很多，我没有买其他的习题，对所有题型的练习主要通过写历年的真题，记得老师说过，真题是最宝贵的复习资料，在做完所有的真题后，可以参照译文对阅读题的原文进行翻译，既巩固了单词，也锻炼了翻译能力。对于像我这样英语基础一般的同学，跟着老师的进度走是比较稳妥的方式，课上讲到的语法和阅读技巧都十分有用。英语作文的准备不建议拖到最后，一定要注意平时的积累，通常我会把真题原文中一些经典的例句收集起来，或者遇到不错的范文也会摘抄下来，平常抽空就看一看，我不太习惯考前背作文模板，因为怕自己记错，所以平常定期会自己找话题写一写，把收集到的例句变成自己的。总而言之，我始终认为词汇量是根本，一定要坚持背单词，时间长了自然会大有助益。政治政治67分基础知识部分我选的是疾风劲草，疾风劲草的内容比较多，比较杂，看完一遍花了不少时间，但是对知识点有了大概的了解，做选择题时顺手了很多。选择题是最重要的部分，历年真题我只做了选择题，蒋中挺和其他老师出的预测卷选择题部分我都做了两遍，最后大题部分，没有死记硬背，把答案综合了一下，理解性的背诵下来。专业课湖师大应用统计专业课考的是432统计学，考点主要分为统计学基础和概率论。前期主要是先把参考书看一遍，第一遍一定要细，尽可能把所有知识点了解到，我选择在看书的过程中把重要的知识点做简单的梳理，用word文档做一个知识架构，这样后期就省下了翻书的时间，直接看自己整理的知识点，一目了然，也方便加深印象。教材看完后我选择用圣才考研网的统计学习题集，上面收录了大量432真题和习题，并且有详细解答。在专业课复习过程中要定期关注学校官网，一般在9月份会公布专业课考试大纲，注意仔细比对一下与往年相比有无变化，不过到目前为止湖师大应用统计都还没有变更过大纲。最后是真题的使用，我建议不要拘泥与目标院校的试题，可以多找些其他学校432的真题试卷来做，因为往年经常会出现互相借鉴考题的情况，目标院校的试题可以留待最后阶段来完成。以上是我在准备考研初试时一些粗浅的经验，仅供参考，最后不得不提一句，考研切忌患得患失，只有坚持到最后，才有可能获得成功，祝大家考研顺利，成功上岸。

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！

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！