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!
作为一名研究生导师,我来探讨一下这个问题。首先,在当前的大数据时代背景下,对于应用统计学专业的学生来说,可以重点考虑一下大数据方向,原因有以下三点:第一:统计学是大数据的重要技术组成部分。大数据的技术基础包括三大方面,分别是数学、统计学和计算机,所以统计学专业考研大数据方向是比较适合的选择之一。应用统计学本身与大数据的联系也比较紧密,目前大数据场景分析就会采用大量的应用统计学知识。第二:大数据发展前景广阔。当前正处在大数据时代背景下,在大数据技术的带动下,物联网、云计算和人工智能等技术也取得了一定的发展,所以大数据技术不仅自身开辟了新的价值领域,同时也是推动科技发展的重要动力之一,所以未来大数据领域具有广阔的发展前景。第三:人才缺口大。虽然大数据技术经过了多年的发展,目前在技术体系上已经趋于成熟,但是大数据行业目前的人才缺口依然比较大,而且主要集中在研发领域。在产业互联网即将落地到广大传统行业的当前,大数据研发型人才将会有更多的行业需求。由于目前人才缺口比较大,所以薪资待遇也比较高,从近些年来大数据专业研究生的就业情况来看,整体薪资待遇还是比较可观的。大数据专业虽然需要学习的知识量比较大,但是由于大数据技术体系已经比较成熟了,所以研发过程也会相对比较系统,未来可以从事的岗位也有更多的选择,比如既可以从事数据分析、挖掘等岗位,也可以从事大数据平台研发等岗位。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!
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!
2019年考研报名工作即将拉开序幕。近4年,考研报名人数持续增长,2018年达到238万,考研增加人数和增长率均为近年来最高。那么,究竟大学生为什么爱考研?哪些省份的大学生爱考研?热门高校哪些专业最难考?学硕和专硕考哪个好?哪些专业比较好就业?如果你也存在上面小编谈到的这些问题,那么你就认认真真的看下面这些数据吧!!一、 为什么考研通过考研进入名校提升就业竞争力通过考研更换专业暂时逃避就业压力完成自己的学术理想二、 考研不得不知的几大数据1. 近10年考研报名人数2. 哪些省份的学生爱考研3. 读研应往届生对比近几年往届生越来越爱读研了。自从2017年在职研究生纳入统考后,在职考生的积极性空前高涨。下面就以报考人数较多的湖北和河北来说,具体看一看近几年应往届生的报考情况:4. 北京地区专硕学硕报考人数统计近年来,由于招生计划增加的影响,除了总体报名人数呈上涨趋势之外,专硕越来越受欢迎,报考人数增长明显,多地甚至出现专硕报考人数超过学硕的现象。下面看一下北京地区专硕学硕的报考人数的统计:5. 考研比较受欢迎的高校仅就北京来说,2018 报考人数过万的高校还有:中国人民大学、中国科学院大学、对外经济贸易大学、中国传媒大学、北京师范大学、北京理工大学、中央财经大学、北京航空航天大学、北京交通大学和中国政法大学等。6. 热门专业报录情况统计以北京为例, 2018年,工商管理专业报考人数居首,为19749人,随后为会计专业和法律硕士(非法学)专业。2016年,报考人数居首的仍为工商管理专业,共13395名。工商管理、会计、法律硕士(非法学)持续占据前列。具体情况参见下表:几大热门高校热门专业报录情况统计:
大数据是近些年来的热点方向,大数据方向的研究生不仅有更多的发展机会,在薪资待遇方面也相对比较可观,所以不少研究生希望把自己的研究方向定在大数据相关领域。从发展趋势来看,选择大数据相关方向是不错的选择,未来的发展空间还是比较广阔的。目前不少大学的研究生教育都有大数据相关方向的设置,不同的高校在大数据教育方向上也会结合自身的教育资源进行相应的调整,所以要想选择适合自己的学校,需要考虑以下几个方面:第一:自身的知识结构。大数据是典型的交叉学科,基础学科包括数学、统计学和计算机,所以这三个专业的学生在读研期间都可以选择大数据方向,但是不同的专业在选择时也要结合自身的专业特点。比如统计学选择大数据方向时也可以选择本专业的研究生,因为统计学的研究生课题与大数据也有紧密的联系,没有必要一定要考计算机专业的大数据方向。在统计学领域,教育资源整合能力比较强的大学有北京大学、人民大学、南开大学等,不少财经类大学也有较强的学科实力,比如东北财经大学、上海财经大学也是不错的选择。第二:大数据学科的教育资源。研究生的教育质量与高校自身的教育资源整合能力有直接的关系,涉及到导师资源、实验资源、课题资源、行业资源等等,从大数据学科的教育资源情况来看,国内北京大学、中南大学、上海交通大学、中山大学、西安交通大学、对外经贸大学等都是不错的选择。第三:学校的整体实力。在考研选择学校时,应该注重学校的整体实力,整体实力较强的高校往往在专业发展上也会有较强的“后劲”,所以在选择高校时可以重点考虑一下双一流高校和一流学科高校(原985、211)。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!
主要银行的营销和金融技术岗位:开放式,银行对理工科学生有一定的偏好,可以尝试,但不推荐那些不想利用学校知识的学生。主要证券公司:由于学校的原因,在两湖地区识可的程度相对较高,所以许多证券公司到学校去校招,统计的学生可以去尝试,其他学校有可能无法获得面试机会的可能性比较高,也可以回去继续学习深造。主要的房地产公司:一般地房地产企业有数据分析类的岗位,要求不高,与BAT相比,更容易进入。会计师事务所:不管是四大还是八大,普通学校招生审计助理都是开放式的,如果你想参与这个工作,你也可以去试试。所有主要保险公司:保险业可能不像你想象的那么卑微,保险业对于统计行业的学生来说也是非常友好的,无论是核保的还是精算的,甚至如果你喜欢统计,保险业的文化当然会使你受益的,当然,这是一般是最后的选择。其他,至于国有企业,如传统制造业,这些都不能在你的考虑之中,总的来说,对统计的研究非常广泛,希望我们能仔细考虑。
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。
统计学家C.Radhakrishna. Rao曾经说过:“在终极的分析中,一切知识都是历史;在抽象的意义下,一切科学都是数学;在理性的世界里,所有的判断都是统计学。”可见统计学专业的重要性。之前介绍过数学与应用数学专业,除了这个专业,统计学也是一个不错的专业。不过与数学与应用数学不同,严格来说,统计学专业并不是一个数学专业,已经逐渐独立于数学之外,成为一个专门的学科。统计学专业设置了大量的数学专业课,高等数学、概率论、数理统计这些基础的数学课程自不必说,还有大量重量级课程,比如复变函数、实变函数、泛函分析等,每一科都可以学的眼花缭乱。除了数学课程,还有许多其他课程,比如大数据挖掘与机器学习、大数据分析统计基础、抽样调查与试验设计等等,这些课程属于专业课,个人认为也是非常有用的专业课,不仅仅用在数学。统计学毕业的学生,如果学得好,可以很好地用在医学、物理学、金融、计算机等许多不同学科的基础研究上。统计学现在可以很好地与其他学科交叉,比如金融统计、生物统计、数理统计等等。正是众多行业对统计学的应用和如此多的学科交叉,决定了统计学专业的学生有着非常广的就业前景。统计学就业,有五大类,比如金融、IT、老师、制药以及其他。无论哪一类,都是高待遇的行业。比如与计算机结合紧密的人工智能方向,统计学就是其发展的一项基础。诺贝尔经济学奖获得者Thomas J. Sargent所说“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。”无论是C.Radhakrishna.Rao还是Thomas J. Sargent,对统计学的评价之高,可见统计学专业的重要性。其实现在热门的专业领域,金融也好、IT也罢,最核心、最重要、最关键的部分,永远是跟数学有关,永远是数学决定成败。比如IT行业,收入最高、最重要的关键部门,永远是搞算法的,说白了就是搞数学的。所以,统计学专业虽然枯燥,但绝不仅仅是学数学这么简单。就业还可以,且无论哪个方向,都是大有可为。有关高考选择高校的材料,已整理完毕,没有水分,从普通人角度,全是落地的建议。欢迎关注+私信+邮箱,会免费分享给大家!高考专业选择的材料正在整理,整理完毕后会分享给大家。
在以前统计学是数学的一个分支,但是从目前的情况来看,它似乎已经脱离了数学,成为独自的二级学科。而且现在的统计学,一般都与经济学、金融学,管理学等有千丝万缕的关系,单纯数学里的统计学专业似乎已经变得非常少见。从目前来的就业情况来看,经济属性的统计学就业率是比较高的,而且也是每年高考热门专业。今天所说的统计学,很多高校又称之为经济统计学、应用统计学等,都是属于经管类专业的范畴。下面就带大家来看一下统计学专业实力最强的20所大学,具体的高校名单如下:在最新一轮的学科评估中,人大和北大的统计学学科都是被评为A+类,并列全国第一。但是这份来自于中国科教评价网的排行榜中加入了经济学科因素,大家都知道,人大的经济学学科在全国都是排名第一的,综合两者的因素,在这里人大的统计学能够排名第一也属于比较正常的情况,基本符合事实。从这20强的高校名单中可以发现,能够排进20强的,要么是该校的数学学科比较厉害,或者是经济学学科比较厉害。两个学科都厉害的,能够完美的结合,就能够排名更靠前。比如南开大学、厦门大学等就是最好的例子。而像华东师范大学、东北师范大学等数学学科比较厉害,而且有良好的传统统计功底的,实力也是非常的强。现在的统计学基本是属于数学和经济学的交叉学科,一般授予理学和经济学两种学位,原因是院校的侧重点不同。如果想进入互联网公司或者数据公司,则可以选择授予理学学位的高校,比如北京师范大学、中国科学技术大学。如果是想进入证券公司,保险公司等,金融机构的,则可以选择受益经济学学位的高校,比如,人大、上海财经大学、东北财经大学等。统计学是典型的工具型专业,所以一般的小公司或者分公司,需要统计学的人才比较少。需要统计学专业性人才的都是大型公司或者是公司的总部。当然要想进入大公司或者是一些公司的总部,可能本科学历可能不够,如果有条件的话,可以考统计学的专硕,研究生学历毕业后该专业会非常的吃香。
当前正处在大数据时代,而数据分析是大数据技术体系中的重要组成部分,也是数据价值化的主要方式之一,所以未来从事数据分析工作是不错的选择。数据分析可以选择两个大的专业方向,一个是统计学专业,另一个是大数据专业,另外不少计算机相关专业、金融领域相关专业和数学领域的相关专业也都有数据分析的细分方向。随着数据分析的重要性日益体现,现在不少专业也都增加了数据分析的细分方向,比如经济学、社会学、医学等专业都陆续开设了与本专业相关的数据分析方向。具体选择哪个专业需要根据自身的知识结构来决定,最好能够结合本科专业进行选择,这样在备考的时候会轻松一些。如果本科是计算机相关专业,那么可以选择的余地是比较大的,计算机应用、计算机科学与技术、软件工程等专业都有数据分析的细分方向,当然统计学和数学专业也是如此。在大数据领域,数据分析通常有两种方式,一种是统计学方式,另一种是机器学习方式,两种数据分析方式同样重要。学习数据分析通常需要具备一定的数学基础、统计学基础和计算机基础,其中数学基础是相对比较重要的,要想在数据分析领域走得更远,一定要重视数学相关课程,包括高数、线性代数、概率论等内容。以机器学习的数据分析方式为例,需要具备算法基础和编程语言基础,机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,目的就是从一堆杂乱无章的数据中找到其背后的规律。当前机器学习的数据分析方式是比较流行的,相关领域的研究也在逐步推进。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,或者考研方面的问题,都可以咨询我,谢谢!