统计学具体考研方向

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。

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！

对于一部分准备考研的学生来说，无法确定具体的考研专业也具有一定的普遍性，要想选择一个适合自己的考研专业应该从三个方面入手，其一是首先考虑自己的本科专业；其二是根据自身的知识结构和兴趣爱好来选择考研方向；其三是根据当前社会对于人才需求的趋势来选择考研方向。当前的考研竞争还是比较激烈的，所以考生在决定考研的时候，应该首先考虑自己的本专业，这样会有一个相对轻松的复习过程。在研究生教育阶段，很多专业之间都会存在交叉合作的现象，比如经济学、统计学专业的研究生也可以选择大数据相关方向，所以可以在立足本专业的基础上选择自己比较感兴趣的方向。以计算机专业为例，有不少计算机专业的研究生在选择研究方向的时候会选择与金融领域相结合的方向，未来也会从事金融领域的相关岗位。如果对于本科期间的专业不感兴趣，同时也没有更多的研究方向可以选择，那么也可以考虑跨考，但是跨考的范围不应该有太大的跨度，应该结合自己的知识结构来确定具体方向，比如数学、统计学专业的本科生，可以考虑跨考计算机专业的研究生。在选择具体方向的时候，也可以重点考虑一下自身的能力特点和兴趣爱好。最后，在决定考研方向的时候，也应该考虑一下当前社会对于人才的需求趋势，虽然专业本身并没有好坏之分，但是不同专业的热度是不同的，有的专业就业情况会好一些，而有的则会相对差一些，比如目前大数据、人工智能等方向的研究生往往更容易实现就业，而且薪资待遇往往也比较高。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！

为了让各位复旦大学统计学考研的同学有一个比较全面的了解，小编对复旦大学统计学考研进行了比较详细的解析，主要有以下几个板块：学院介绍，专业情况介绍，2020录取情况分析，考研科目介绍，专业课参考书目等几大方面。一、学院介绍大数据的不断积累正在重构世界。数据科学的发展将使大数据的科技与产业生产力得以释放，成为智能技术的新引擎、管理决策的新依据、经济增长的新资源、社会治理的新工具。复旦大学应大数据发展的蓬勃之势，于2015年4月，与中植企业集团、上海市虹口区政府签订战略合作协议，合作建设大数据学院与大数据研究院；同年10月8日，复旦大学大数据学院、大数据研究院正式成立。这是百年复旦在建设世界一流大学和一流学科征程中，瞄准国际科技前沿、聚焦国家创新发展、激发学科动能的重要战略举措。学科体系。大数据学院以数据科学与大数据技术为主干，下设大数据统计与分析、大数据系统与计算、大数据与智能科学等多个学科方向。在学科建设过程中，与复旦大学统计学、数学、计算机科学、经济学、金融学、管理科学、医学、生命科学，以及工程学等学科深入交叉，共同建设。2017年7月，学校审议批准依托大数据学院成立数据科学与统计学学位评定分委员会。大数据学院在学校和社会力量的支持下，打造了一支高水平的专业教师团队。学院现引进院士2人，担任美国统计学会、国际数理统计学会、美国工业与应用数学学会、美国科学进步学会等学会会士的知名学者8人，引进毕业于牛津大学、伦敦大学学院、德州A&M大学、美国佐治亚理工学院、荷兰莱顿大学、香港大学等国际知名高校的青年教师20人，计划到2020年引进海外归国教师共计五十人。同时大数据学院还依托复旦大学大数据研究院双聘部分校内相关领域顶尖学者，参与学院的教学科研工作。大数据学院在人才培养、科学研究、学科建设等各方面都积极推进国际交流与合作。学院成立以来，先后吸引美国普林斯顿大学、哥伦比亚大学、耶鲁大学、卡耐基梅隆大学、英国伦敦政治经济学院、澳大利亚新南威尔士大学等近五十所世界著名大学的学者来院交流。从课程设计、人才培养体系构建，到学术研究、项目合作，学院的国际交流资源不断拓展，各类合作不断深化。二、考试科目1、统计学（管理学院）①101 思想政治理论②201 英语一③301数学一④860微观经济学2、应用统计（数学科学学院）：①101思想政治理论②204 英语二③303 数学三④432 统计学3、大数据学院：1.统计学①101思想政治理论②201英语一③301数学一④861概率论与数理统计2.应用统计①101思想政治理论②204 英语二③303 数学三④432 统计学三、专业课参考书目860：平狄克《微观经济学》861：茆诗松《概率论与数理统计》432：1.《概率论与数理统计》，李贤平， 沈崇圣，陈子毅， 复旦大学出版社2.《概率论与数理统计》，盛骤， 谢式千等，高等教育出版社四、招生情况2019：管理学院的统计学计划招生4人，拟接收推免生3人。数学科学学院的应用统计计划招生20人，拟接收推免生20人。大数据学院的统计学计划招生20人，拟接收推免生13人；应用统计计划招生40人，拟接收推免生17人。2020：管理学院统计学计划招生2人，拟接收推免生1人数学科学院的应用统计计划招生20人，拟接收推免生20人大数据学院的统计学计划招生20人，拟接收推免生13人，应用统计计划招生40人，拟推免17人。2020统计学复试线：60/90 395 2020应用统计复试线：60/90 370五、2016-2018三年考录统计本文内容根据网络内容整理，如有侵权，请联系删除。

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，从当前大数据的发展趋势来看，未来读研选择大数据方向是不错的选择，近几年大数据方向研究生的就业也确实有不错的表现，不少毕业生都有较大的选择空间，相对于传统软件开发岗位来说，大数据相关岗位的岗位附加值还是比较高的。大数据方向研究生毕业答辩大数据是一门典型的交叉学科，涉及到三个重要的学科基础，分别是数学、统计学和计算机，所以如果未来要从事大数据方向的研发，学习一定的统计学知识还是很有必要的。对于大一的学生来说，学习一些统计学知识也是完全可以的，否则在研一的时候也需要补学统计学知识。从当前大数据领域的人才需求情况来看，算法岗位的人才需求量相对比较少，大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，而且研究生往往会选择大型科技公司来从事大数据平台的研发。从大数据平台开发的岗位任务出发，在本科阶段应该做好以下三方面的技术储备：第一：操作系统知识。操作系统知识对于后续的大数据开发具有重要的影响，所以一定要重视操作系统相关知识的学习。对于本科生来说，可以从Linux操作系统的使用开始学起，在学习完C语言之后，最好能够阅读一下Linux操作系统的核心源代码，以便于提升对于操作系统的认知能力。第二：编程知识。大数据开发一定需要具有扎实的编程基础，目前在大数据开发领域应用比较多的编程语言有Java、Python、Scala等，本科生可以重点关注一下Python语言。第三：算法知识。大数据开发涉及到算法的设计和实现过程，所以一定要重视算法知识的学习，本科生学习算法知识除了要学习基本的算法设计基础之外，还可以结合大数据平台（Hadoop、Spark）来完成一些算法实践过程。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！

专业介绍统计学原本是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数 据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。随着统计学的不断发展它逐渐被广泛的应用在各门学科之上，从自然学科、社会科学到人文科学，甚至被用在工商业及政府的情报决策之上，并逐步发展为一个独立的学科。统计学的分支统计学的研究大致可以分为两类，一类偏向于理论统计学，另一类偏向于应用统计学。其中：1.1 理论统计学理论统计学从纯理论的角度，对统计方法加以推导论证，核心是统计推断问题，实质是以归纳方法研究随机变量的一般规律。研究内容包括：样本设计、数据挖掘、随机过程、建立统计模型、模型的选择、时间序列、非参数统计方法、蒙特卡罗法、生存分析、空间统计、贝叶斯推论、各种经典的统计模型和各种概率论理论的学习等等。1.2 应用统计学应用统计学是统计学的一般理论和方法在社会，自然，经济，工程等各个领域的应用，它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科也 是理论统计学发展的源泉。研究方向包括：生物/医学统计、环境统计、经济/金融统计、工程统计、农业统计、化学统计、心理统计等等。其中生物/医学统计、工程统计、环境统计、经济/金融统计的发展非常最为迅速，成为目前国外统计学研究的热点。（1）生物统计是运用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。其最常见的是应用于生物学、医学、农学等的研究中，合理地进行调查或实验设计，科学地整理、分析收集得来的资料。在美国，现在很多学校都专门设立了独立的生物统计系，另外生物统计有很大一部分设置在公共卫生学院(School of Public Health) 里面，毕业后可以在医院或者科研机构进行研究工作。（2）环境统计是用数字反映并计量人类活动引起的环境变化和环境变化对人类影响的工作。环境统计可为政府部门制定环境政策和环境规划，预测环境资源的承载能力等提供依据。包括：土地环境统计，、自然资源环境统计、能源环境统计、人类居住区环境统计、环境污染统计等，以及反映环境保护专业人员的组成和工作发展情况的统计。（3）工程统计是结合工程问题，研究怎样去有效地收集、整理和分析带有随机性的数据，以对所考察的问题作出推断或预测，直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议（4）经济统计也是比较热门的专业之一，主要是对于经济金融活动进行数量方面的调查﹑整理﹑分析的，目的是认识经济活动客观规律，对经济活动实行科学建议、管理与监督。（5）除了以上比较热门的分支之外，还有一些其他分支。随着学科的发展健全，统计学与其他学科间的融合越来越明显，统计专业与学校内其他各个系之间合作的越来越多、越来越深入。统计学在美国 正如前文所言，统计学应用性强，本身虽然只是一种工具，一件武器，这些特点决定了它的适用范围非常广。产业和行业的发展离不开教育，在美国共有 4,100 左右所大学中，从顶尖的斯坦福大学、哈佛大学等到最普通的社区大学，大部分学校都设置了统计学专业。但各所学校的统计学又各有侧重，统计专业大部分设在文理学院，有些则为了与应用方向结合的更紧密，将统计专业设在商学院，工程学院、农学院等不同学院。这样广泛的学校资源和研究方向为各种背景、各类条件的申请者都提供了多元化、多层次的选择空间。统计学在英国英国作为统计学的发源地，拥有非常悠久的历史。对于专业细化的英国院校，英国大学的统计学研究方向，可以开始出现多学科交叉的专业，例如：数理统计、社会经济统计、生物卫生统计、金融统计与风险管理和精算、应用统计等。英国大学统计专业主要包括：一般统计、经济统计、社会统计等多种专业方向。该校培养学生能够掌握统计学的基本理论和方法，熟练地运用计算机分析数据，能在企业/事业单位和经济/管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。申请要求申请者专业背景一般来说，美国和英国大学的录取委员会在招生的时候，比较倾向于具有理工科背景的学生，尤其是本科为统计学或者数学专业的学生。这些学生在低年级的基础课程大部分相同，只是在高年级的专业课有所不同，但还是有很大一部分交叉的课程，所以二者在申请的过程中差别不大。还有部分是转专业的申请者，录取委员会的教授们会比较注意这部分人的部分数学背景，比如一些数学类的基础课程，如数学分析，高等代数（或者是高等数学），统计的基础课程、实分析等课程。以斯坦福大学为例，该校的对申请者的专业要求为：A strong mathematics background, especially in probability, statistics and linear algebra, is important in the admission process. However, it is not the only factor that determines which applicants are admitted. If such is the case, it is strongly suggested that prospective applicants consider strengthening their math skills and apply later.软件要求（实习，科研，工作等等）1、对专业知识即专业软件的熟悉程度大部分学校需要申请者具有相应数学背景，即在数学相关的课程起码在五门以上，PHD 甚至要达到七门，一些计算软件，如 R、SPSS、Eviews、MATLAB、SAS 等的熟练操作和使用也是录取 委员比较看重的方面。2、参加科研项目情况这些是学生申请的基本条件之一，参加科研项目是录取委员会衡量你专业水平的首要标准，通 过申请者参与项目的多少，含金量的高低，以及从文书中所反应出你在这些项目中获得的能力和对专业的理解，都是录取委员会成员关注的内容。3、发表学术论文的情况针对本科生发表文章的要求不是太高，但是如果有的话，在申请前把论文摘要作为申请材料，无疑是吸引对方眼球的方法之一。4、实习/工作要求由于统计学是一个应用性非常强的专业，而实习或者工作无疑对于申请有很大的帮助。所以，我们强烈建议同学们能够利用课余时间参加相关实习。学费介绍以下是美国部分大学统计学专业学费的介绍，每年的学费范围基本在 $30,000~$95,000之间。（注：美国大部分统计学专业为一年半或者两年制）以下是英国部分大学统计学专业学费的介绍，每年的学费范围基本在20,000~30,000之间。（注：英国的大学统计学专业基本都是一年制）典型项目介绍Stanford University斯坦福大学统计学系近几年一直位居美国统计学专业排名的榜首。系内目前拥有全职教授29人,在读研究生近140人。学校致力于统计方法的应用而非统计理论的发展。学院的目标是培养学生具有使用概率和统计的观念和方法在理工科领域占有一席之地，给那些已经被普遍认为有用技术的理论和应用方面提供指导，培养在概率和统计方面的研究人员，学校为学生提供各种课程，同时也为他们提供在商业，政府，工业和教育方面的职业指导。统计学学位的要求非常灵活，取决于学生的需要和兴趣，学院很早就认识到统计理论和应用的关系，因此一直以来致力发展跟其它学科的联系：经济，教育，电子工各一，地理环境科学，健康研究和政策，数学，生物医学等方面.University of California—Berkeley加州大学伯克利分校统计学系目前拥有全职教授43人,在读研究生近90人。其主要研究领域包括理论统计学 (Theoretical Statistics)、应用统计学(Applied Statistics)和概率论(Probability)三大研究领 域,可授予统计学硕士(M.A. in Statistics)、统计学博士(Ph.D. in Statistics)、生物统计学硕士 (M.A. in Biostatistics)和生物统计学博士(Ph.D. in Biostatistics)四类研究生学位。学校在统计和概率上都有相应的研究内容和教育课程，除了发展基础理论和方法，同时也在解决多种环境下例如分子生物学，天文学，艾滋病学，神经生物学，社会，教育等领域出现的统计问题。学校也与其它领域和学科建立了广泛的联系，特别是数学，计算机和生物学，同时积极在新进研究生和教职员中找寻力量建立和稳固这些联系。John Hopkins University约翰霍普金斯大学统计学系是前十名学校中唯一一个隶属于工程学院的统计学系,其全名为“应用数学与统计学系” (Department of Applied Mathematics & Statistics)。系内目前拥有全职教授18人,在读研究生60余人。该校学位课程包括基础课程和各个领域的课程导论的所有课程，同时还有一些像统计，概率，运筹及优化方面的专业课程。学生，在咨询自己的指导老师后，可以申请一些富有挑战性的项目。 学院重视数学推导，数学建模等以解决问题为导向性的课程，目的是培养学生将来在数学或相关领域例如政府，工业部门和研究机构中具有专业技能。此外，JHU 还在公共卫生学院下设置生物统计系都设立在，因此学生物统计经常会与生物医学 背景的人打交道，从而沟通与交流的能力，统计方法和结果可以得到交流。专业研究包括：衰老研究，应用统计学，贝叶斯统计，生物信息学，癌症统计学，临床统计学主要研究临床实验(clinical trials) 的设计与数据分析等等。生物统计毕业的学生毕业后主要是做学术或者进药厂当 programmer 或 statistician，另外因为生物统计背景的学生也就是掌握了统计方面的知识，所以去 consulting、 nonprofit 甚至 finance 机构也是有可能的。Columbia University哥伦比亚大学统计硕士学位是为那些希望提高自己的统计理论与应用知识的学生设置的。大多数学生是为了从事统计学工作或提高自己的职业技能，还有一部分在读生打算攻读统计学的博士学位。学习该专业的学生，有部分是职场中人，哥大为了满足学生的要求，规定该硕士学位接受全职和兼职的学生。哥伦比亚大学的统计硕士学位的毕业生华尔街、纽约都从事着重要的公司职位，每位哥大的统计学系与华尔街、行业内人士、纽约的医学和基础科学研究人员保持着紧密的联系，同时也提高了当地的就业率。训练有素的统计学家在社会上是有持续的需求的。University College London (UCL)UCL统计学专业采用基础广泛的统计方法，为各类实践应用提供培训，让理论与应用之间达到极好的平衡。内容涵盖了应用贝叶斯方法，广义线性建模和面向对象统计计算在内的现代统计思想。核心课程包括：统计模型和数据分析，调查统计，统计计算和应用贝叶斯方法等，而可以选修的模块有：医疗统计，决策和风险，统计推断，预测，操作风险与保险分析的定量建模等。UCL的医学统计学位为学生提供了统计学理论的良好背景，以及在设计，分析和解释健康研究方面的实际操作经验。为学生配备了用于医疗经济评估的分析工具，该研究项目提供了使用真实临床数据集的经验。核心课程包括：统计推断，统计模型和数据分析，医疗统计和统计计算等。可以选修的模块有：贝叶斯方法在卫生经济学中的应用，流行病学和调查统计设计等。The University of Warwick华威大学的统计学课程为统计理论与技术提供了全面的基础，为涉及统计学的职业生涯提供了一个启动平台，学生将接受两门核心课程，统计方法和统计实践入门的培训，然后将其应用于可选修的六个模块。可选修的模块包括：高级统计设计，医疗统计，贝叶斯预测与高级主题干预和数据挖掘等。通过对数学和统计学的独立研究，进行更广泛深入的研究和实践。学生将从一开始就与世界一流的研究人员保持密切联系，帮助你就未来的研究主题做出明智的决定。学生将专注于分析，应用数学，数值分析，概率和统计等研究领域，整个项目非常灵活。毕业生受到工业，企业或政府机构的雇主以及实验室的高度重视，也将有条件继续在学术生涯更深一步探索。统计专业的就业情况 统计学专业作为应用性很强的专业，就业范围非常广泛统计学专业就业主要在医药类、工程类、金融/保险类等三个大方向，其他的都是小的分支。1、医药类 制药公司和生物技术公司往往有大量的医学/生物数据需要处理，这就决定了他们都需要一个稳定的统计学的团队来进行支持。尽管生物统计并不是公司里的核心部门，但作为药品开发，临床应用的所有决策的都需要来自公司统计部门的数据分析。尽管受到金融危机的影响，很多美国的大制药公司都先后进行了大规模的裁员， 但是这并不影响生物统计的就业，除非公司倒闭，否则从来没有任何作生物统计的被裁掉现在生物统计专业的员工。除了制药公司以外，统计学专业在制药类的另外一个就业方向就是在医院或者医疗类科研机构工作，在医学院，癌症，AIDS 研究中心这样单位也有很多的统计学的就业机会。尽管工资水平与制药公司相比稍低，这些岗位的工作环境舒适愉快，轻松，适合需要照顾家庭孩子的。如果附属在大学上的研究所，很多还提供减免学费的政策，如果想继续充电，可以边工作边上 PHD 的课，先学3-5 门再申请，再牛的学校都能申请成功。2、工程类 工程中为了实现利益和效益的最大化，必须合理的配置资源和人力，统计学在其中发挥着无可比拟和替代的作用，往往是需要的是一个统计学的团队，一个专家带领具有统计学博士背景的高级人员设计分析方法，然后硕士层次的专门的程序员去写实现，结果再由高级人员分析后提交给工程决策部门领导。对刚毕业的研究生来说，在工程类公司，年薪 9-10万非常普通，再少就比较少见，11-12 万的也很多见。虽然在工程类公司的工作比较忙一些，但升职空间很大，而且可以积累丰富的实际工作经验，是向更好公司跳槽重要筹码。3、金融/保险类 金融业的薪资待遇优厚，工作环境优越，吸引着很多人的目光是社会公认的白领阶层，是几乎所有毕业生向往的行业。虽然受金融危机的影响，虽然近几年金融行业受冲击最大，但仍是统计学毕业生的重要就业渠道之一。美国花旗银行副总裁柯林斯（Collins）在英国剑桥大学的讲演中叙述到：“从事银行业工作而不懂统计和数学的人实际上处理的是意义不大的东西。”足以证明统计和数学在在金融业界的重要性。在国外精算师是金融业金领中的金领，银行、证券公司、保险公司、投资公司对这类精算师的需求逐年上升。统计学毕业生能熟练地运用现代数学方法和数据对未来变化的趋势做出分析、判断，对风险具有敏锐的洞察力和处理各种可控风险的能力。所以具有良好的数学专业背景的统计学毕业生无疑能够在这个领域的就业中迅速进入角色。 目前金融业中级职员在国外的平均年薪达 10 万美元以上，国内月薪也在 1 万元以上。案例分享案例一毕业院校:国内非211院校主修: 金融学GPA: 3.8/4.0托福/雅思: 105+GRE/GMAT: 320+实习/工作: 两段银行投资部实习科研经历: 无录取院校: Columbia University, Georgetown University案例二毕业院校: 国内某211院校主修: 数学与应用统计学GPA: 2.8/4.0托福/雅思:6.5GRE/GMAT: 无实习/工作: 两段相关实习科研经历: 无录取院校: University of Glasgow, University of Sheffield, University of Lancaster案例三毕业院校:国内某985院校主修: 计算科学GPA: 2.4/4.0托福/雅思: 85+GRE/GMAT: 305+实习/工作: 两段相关实习科研经历: 两段相关科研录取院校: Marquette University, University of Missouri, Binghamton University案例四毕业院校:某美国top 50本科主修: 数学GPA: 3.5/4.0托福/雅思:WaiveGRE/GMAT: 320+实习/工作: 一段相关实习科研经历: 无录取院校: University of Southern California, University of Washington, Georgetown University案例五毕业院校:国内某中外合办院校主修: 应用数学GPA: 3.9/4.0托福/雅思:100+GRE/GMAT: 320+实习/工作: 一段相关实习科研经历: 一段相关科研录取院校: The London School of Economics and Political Science, Imperial College London, Cornell University, University of Michigan, Yale University案例六毕业院校:国内某985院校主修: 物理GPA: 3.4/4.0托福/雅思:105+GRE/GMAT: 325+实习/工作: 一段相关实习科研经历: 无录取院校: Columbia University, University of Southern California