统计学方向研究生

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！

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！

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！

专业简介：统计学是一门基础学科，对数学要求很高，同时会涉及很多的数据处理和模型的研究。在经济、心理学、金融、社会学方面都有很重要的应用，（将来抢他们的饭碗完全没问题 ^.^）。如果你翻看了招生计划，你会发现统计学后面有一个括号：（含风险管理与精算方向）。我们大三会分出统计和精算两个方向。精算也挺厉害的，要知道人大是SOA（北美精算师考试）在北京的唯一考点。统计算是我们学校的比较好的专业，但是宣传力度不是很大（尤其是在南方），再加上公众本来对统计专业了解不多，所以分数线不是特别高（相比金融而言），性价比很高。大一暑假可以做一个暑期实践，比较水，就是玩一玩，做做调查，最后可以拿500块钱。算是为大二的大创做准备。我们学校有国际暑期小学期，请到国外的教授来讲课，大一到大三都可以报。大二：出国的同学一般大二上学gre，然后准备很长时间，大二下或者大三上考掉。现在gre不保留历史成绩了，可以刷分了，可以多考几次。考完gre，托福问题就不大了。大二下会有一个大学生创新实践，想挑战自己的可以做，会很忙。暑假里团队一起去一个地方考察。大三：大三出去找实习，一般会找会计事务所、银行、公司的投资部门的实习，当然还是要看你将来想从事什么工作/读什么专业的研究生。如果自己找不到，学校会安排去统计局的实习。这一学年可以在科研方面有所建树。大四：大四上，出国的忙申请，保研的自习刷学分绩，考研的也自习。大四下，毕业论文。毕业发展：（本人年级不高，了解不多，这只是个人听说到的一些信息，仅供参考）只读到本科的不多，去年毕业的70人里十几二十个直接工作。毕业后直接找工作不太好找，大部分人会保研、考研或者出国。据师兄师姐说，成绩最好的基本上会选择出国，在剩下的人里择优保研。由于最好的都走了，所以保研往往会从十几名开始，压力很小，很容易保上。至于考研，那就很苦了。考自己学校或者自己专业还好，考其他学校（一般是北大清华）会非常艰苦。最想去的大概就是五道口了，不过好像从来没人考上过……至于研究生的专业选择，继续读统计也可以，转别的专业也可以。统计转金融方面的专业（金融学、金融工程、金融数学）比较有优势，因为数学比较好。也有转心理学的。做得比较好的地方也有，比如暑期小学期，会请到大量的国外大学的教授来讲课，我还没有上过，不过很是期待。此外，学校提供的出国交流的机会也很多。另外，人大从今年开始有一个英语实验班，上的比较难，时间也更长一点。英语好的同学不用担心自己的英语会荒废了。除了统计，金融、经济也都是人大很好的专业。我们学校有金融实验班和经济实验班，其中经济实验班会从信息学院中选五个人，高考发挥失常的同学可以尝试曲线救国。就说这么多了

首先，当前计算机专业是考研的热点，即使是计算机专业的同学考研本专业，也存在较为激烈的竞争，所以对于跨考生来说，难度还是相对比较大的。统计学专业在知识结构上与计算机专业有较多的重合点，所以不少统计学专业的同学会跨考计算机，而且也有不少同学顺利上岸了。统计学专业跨考计算机虽然难度比较大，但是如果早做准备，同时为自己制定一个较为系统的复习计划，还是有机会成功的。按照历史经验来看，统计学跨考计算机要想降低考研难度，应该注意以下几个方面的内容：第一：重视目标学校的选择。对于跨考生来说，首先要重视目标学校的选择，最好能够立足于本学校来选择目标学校。在选择目标学校时，尽量选择初试考察科目相对比较少的学校，这样也会降低复习的压力。如果跨考生选择考408的高校，复习压力还是比较大的，这一点一定要慎重。第二：重视复习环境的打造。跨考生一定要重视为自己营造一个较好的复习环境，最好能够得到专业老师的指导，这对于提升复习效率还是有较大帮助的，同时也会有一个更合理的学习计划，这一点在复习的初期更加关键。当前可以重点利用一下网络这个复习渠道，一方面成本比较低，另一方面也比较方便。第三：重视方向的选择。统计学专业跨考计算机专业，可以重点考虑一下大数据、机器学习相关方向，一方面知识结构契合度比较高，另一方面导师也比较欢迎统计学专业的学生。最后，对于统计学专业的同学来说，考研时也可以立足于本专业选择与计算机相结合的方向，比如统计学当前也有培养大数据方向研究生的能力。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，都可以私信我！

对于要步入研究生阶段的理工科同学来说，选择适合的研究方向十分重要。作为科研第一步，选择一个好的主攻方向将是一个良好的开端。一般情况下，理工科研究生有四大主攻方向。下面系统的说下这四大方向的优缺点以供参考。011实验方向主攻实验方向的特点是基础入门快，较强的场地限制，结果客观性强。基础入门快是指在有人教的情况下，实验设备的使用可以在短期内学会，另外一些测试手段和测试目的等并不深奥的知识可以短期掌握。优点是可以短期内上手操作，缺点是刚步入新课题没什么经验，一般没办法自己想出要做什么，因此领路人很重要。场地限制很简单，只能在有实验条件的前提下才能开展工作，否则只能去做文献综述了。就比如这次无法返校的情况下，很多对场地条件有要求的研究生就没办法回去做科研。客观性强的优点在于实验结果很明显。成功就是成功，失败就是失败，参数上升就是上升，下降就是下降，要是改了就有问题了。所以你能做的就是在操作过程中力求每一步严谨，才能得到的科学有效的结果。因此做实验的人失败是家常便饭。优点是一旦实验成功且实验结果可复制，那么一篇优秀的科技论文已经成功一大半，剩下一半就是写作技巧了。当然，在积累一定经验后，通过一些有预见性的方法来进行调控可以让实验成功率更大，这就需要参考大量文献。如果能将实验与理论或者模拟等方法相结合那么文章档次又上升一大截。实验02理论研究理论研究的特点是要有一定的深度，所需相关专业知识更多一些。理论研究很成功的大牛大有人在，但是对于科研新手来讲就不建议一上来就做高深理论研究。道理很简单，连做什么还没弄明白，各个指标参数的深层次意义也不懂，怎么可能找到相应的科学规律。而且单纯的理论研究要怎么证明你的理论是对的呢？怎么让人信服？当然，如果在实验的基础上加理论研究是加分的，因为有实例证明就好很多了，可信度也大大提升。公式推导03模拟研究模拟研究的优点在于，基础的模拟研究对环境要求不大，配置好点的电脑就可以做到。如果高阶模拟需要用到工作站，服务器或者超算时就对场地有要求了。按普通模拟来讲，学会几个软件，弄清楚几个模型，单纯做点基础的工程模拟还可以，高级模拟还是要有较高的行业了解和理论支持。所以，就需要先明白你需要研究多深，目的是什么。通常情况下模拟加实验的模式比较合理。也就是主攻方向是模拟研究再用少量实验去验证模拟结果。模拟用服务器04统计分析统计分析一般需要大量的数据做支撑，比如来自企业的各类运行数据等。统计分析要求既要有数据处理挑选能力，又要有数据分析整合能力，但研究方法有难有易，看自己选择。排除特殊情况，数据来源有可能是别人提供或者自己去测试来获得。因此经常出差的可能性很大。统计分析的优点是有了数据，有了分析一般都能写出文章，不确定性较小（在数据到位情况下），做统计分析一般要求电脑或工作站就可以了。数据分析处理当然，研究方向的选择还需要看兴趣。比如，如果没兴趣做实验而偏偏选了实验方向，那未来的科研路走的就比较艰难了。同时，还要结合自身特点。比如，不能经受一次次实验失败，失败了心情会不好等，那就不要选择成功率不高的研究方向。最后，希望这篇文章能对需要的人有所帮助。

首先，目前有多个专业设置了大数据方向研究生的培养计划，比如计算机专业、统计学专业、经济学专业等，在当前大数据快速发展的背景下，也有不少学科设置了与大数据相结合的方向，比如机械专业、材料专业等，所以可以根据自身的知识结构来选择具体的专业和方向。由于当前研究生考试的竞争比较激烈，所以尽量不要选择跨考。不论是选择哪个专业的大数据培养方向，都需要具备三方面基础的知识结构，涉及到数学、统计学和计算机，所以如果未来想在大数据的技术研发方向走得更远，一定要重视这三个学科的基础知识，尤其是数学基础。当然，在准备考研的过程中，数学也是非常重要的学科。由于不少高校的大数据专业都是以计算机专业为基础构建的，所以考计算机专业大数据方向研究生是比较常见的选择，计算机专业考研往往需要重点做好三方面准备，其一是基础学科；其二是专业课；其三是计算机专业知识面，其中计算机专业知识面对于复试有重要的意义，有的高校（科研院所）在复试时会随机考察一门计算机专业课，这对于考生来说是比较大的挑战。不同高校在专业课考试方面的要求是不同的，而且不同的高校在报考时也有不同的要求，考生需要重点注意一下。比如，有的高校在报考时就需要考生明确指定具体的学习方向，这也会导致不少热门专业出现激烈的竞争，往年不少高分考生考研失败与报考就有直接的关系。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！

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！

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！