统计学考研方向问题

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！

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！

2020考研越来越近了，预报名正在进行中。目前同学们遇到的棘手问题莫过于专业、学校的选择。在这里，笔者为大家整理了7个择校择专业最常见的问题，希望能为大家解惑。先选学校还是先选专业？先选专业，再选学校。专业的选择，关系到未来的职业发展路径，而学校的选择，关系到未来的院校竞争难度。选择了意向专业之后，我们的选择面就会变小。接下来我们可以再去看全国900多个招生单位，有多少招生单位在招这一专业的研究生，再去判断这些学校里面哪些合适、哪些不合适。只有先选专业再选学校，最终才可能选得出来。择校择专业要避开哪些误区？（1）盲目追热门热门不等于好，冷门不等于差。是否热门，是一个数量标准；而好与不好其实是一个质量标准。（2）混淆兴趣和志趣在审视自己是否真的对一个专业感兴趣时，要思考三点：是不是做好准备在这个专业领域中“奉献终生”；是不是对这个专业熟悉，还是仅仅凭感觉喜欢；是不是真正具备在这个专业领域学习的潜力和资质。（3）拘泥于本科专业选专业的时候不一定要跟自己的本科专业相结合。换句话说，跨专业完全可以跨一个一点关系都没有的。热门专业是跟着整个产业结构走的，什么产业将来有饭吃，什么产业比较好，是你现在判断不了的。建议大家最好学一个稍微宽一些的专业，以便将来在读研的过程中，根据社会产业的变化方向，去积极地调整你的研究重点。选择考研目标需侧重考虑哪些点？首先要搞清专业和未来职业之间的对口关系，而二者是否对口，主要是看你选的是技术性专业还是实践性专业。技术性专业，如一些工科类、机械类专业，将来工作对口的可能性相对比较大。并且从毕业生的意愿来讲，大部分是学这个专业，就在这个圈子里面工作。这类专业在选择考研目标时需看重专业学科实力。而实践性专业，比如经济类、管理类或语言类专业，本质来讲并不是在学这个知识本身，而是在学这个知识内含的一种思维。读实践性专业的研究生，其意义在于：去一个比较好的平台。这类专业在选择考研目标时需看重学校名气和实践机会。选定院校时需要考虑哪些因素？首先分析院校名气大不大。学校是不是双一流、985、211，或者学科领域内的名校。还要看学科实力，查一下学科排名。如果是在工科领域前五十，院校基本不会特别差；如果是在实践性专业的领域，例如管理学、经济学，前三十的院校也都是非常不错的。此外，还要看地理位置。大体可以划分为中国的东部、西部、南边、北边、沿海、内地。比如说互联网相关专业，一定要去互联网土壤最好的几个城市，如北京、杭州、深圳；如果学金融、经济，最好就去中国的华东地区，因为那边是金融中心；而华东地区的南京、苏州、上海，对工科同学来说也是非常好的选择。最后是院校的就业及培养特点。这个必须要深入到学校里面去了解。选择学校有哪些指标？主要有两个指标：一个内部指标，一个外部指标。内部指标其实就是看自己的水平、能力、实力；外部指标就是要去了解跟你报考同一学校的学生，目前到底具有一种什么样的竞争力。同学们可以综合四点衡量：自身基础怎么样；目标是否有刺激性；目标学校的报录比；自身的内心有多坚定。如何确定要不要跨专业？首先要看本科的核心课程是什么，将来要考的这个专业，它的专业课考的那个科目，在你的本科阶段是否是核心课程。其次是否跨学科。要看本科专业和研究生专业之间是否存在一些内在的逻辑关联。例如本科学数学，你考经济学、统计学，可能会得到老师的青睐；本科学外语，你考新闻传播学可能有一定优势，你和其他同学相比就有了一定的差异化竞争优势。最后，考虑你考研是为了学术研究还是就业？由此决定你到底是要考学硕还是要考专硕。此外还要考虑，如果跨专业，你要去跨什么样的专业，是跨那些统考的专业，还是跨那些自主命题的专业？选定院校有哪些步骤？第一步是先定自己准备考什么专业。如果专业定不下来，就要定准备考什么学科门类、准备考什么一级学科。建议到中国研究生招生信息网查询一下，全国总共有多少所院校在招这个专业，做一个列表。第二步是把这些学校中你不可能考的学校剔除。剩下的学校按照是不是双一流、985、211，是不是34所，学科实力，全国排名进行排序。进行一次地毯式的搜索，把信息查出来，做一个综合测评及排序。第三步是对这些院校的性价比进行综合分析，缩小目标范围。第四步看实力，看实力就看复试分数线和招生人数这两项。一个学校的复试分数线会有起伏，比如说一年350、一年340、一年370，大家可以粗略地算出它的平均复试分数线，然后往上提15分作为初试成绩目标，或者就取它的历年最高标准去做准备。而招生人数也是非常关键的。如果一个专业招生人数不到四五个，那就属于难度非常大的；如果招生人数比较多，我们考研成功的概率也会大一些。（来源：武汉晚报）

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，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！

首先，统计学专业与大数据关系密切，在大数据时代，统计学专业也明显受到了大数据的影响，在知识体系结构上也会进一步向大数据领域覆盖，所以统计学专业的毕业生未来从事大数据方向是完全可以的，实际上这也是一个大的发展趋势。统计学是大数据三大基础学科之一，在大数据分析领域会采用大量统计学的方式方法，所以当前大数据专业的学生也需要系统学习统计学的相关知识。从这个角度来看，统计学专业的毕业生未来从事大数据方向还是具有一定优势的。我曾经受邀作为评委，参加过多次大数据比赛，在比赛的选手中，有不少学生就是来自于统计学专业的，这些学生也都有不错的表现，有的还取得了很好的成绩。在与这些参赛选手的交流过程中得知，当前不少高校的统计学专业都开始积极讲解大数据相关知识，这对于促进统计学专业学生的就业会有比较积极的影响。当然，对于统计学专业的学生来说，如果目前想获得更强的岗位竞争力，还需要做好三件事，其一是要具备一定的开发能力，这一点还是比较重要的，目前单纯的算法岗位还是比较少的，近两年大数据领域释放出了大量的开发岗位，如果具备开发能力则会有更多的就业机会。其二是要具备一定的实践能力，在学校期间尽量多参加一些科研实践活动，这对于就业也有比较积极的影响。在实践内容方面，应该积极向大数据方向靠拢，尽量自主学习一下大数据平台的相关知识。其三是学习一定的行业知识，大数据的应用与行业场景有密切的关系，行业知识将在很大程度上决定大数据从业者的岗位价值。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，在当前的大数据时代背景下，统计学专业的就业渠道也得到了一定的拓展，可以说只要有数据的地方往往都需要统计学的相关专业人才。从目前行业的用人需求来看，统计学专业的就业渠道包括金融领域、市场营销领域、统计领域、互联网领域、医疗领域和教育领域，涉及到的企业也非常多。另外，不少政府机构也需要统计学专业的毕业生。总的来说，统计学专业的就业面还是比较广阔的。统计学是大数据的三个基础学科之一，在大数据时代背景下，统计学也被赋予了新的含义，在知识结构和课程体系上也有了一定的变化以适应大数据时代对于统计学人才的要求，主要是增加了不少关于大数据方面的内容，涉及到数据的采集、整理、分析、存储、呈现等内容，目前大数据分析岗位的不少技术人员都来自统计学专业。从岗位需求量来看，未来统计学专业的毕业生在互联网领域的就业将呈现出一个比较明显的上升趋势，原因主要有三点，其一是互联网领域有大量的数据需要分析；其二是互联网领域对于大数据的价值化比较敏感；其三是产业互联网阶段，行业数据分析将迎来一个大的增长趋势。最后，对于统计学专业的学生来说，如果想获得较强的岗位竞争力，需要学习一下大数据相关的知识，重点在于大数据分析的相关知识。由于统计学专业的学生往往具有较为扎实的数学基础，所以可以重点学习一下机器学习相关的内容。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！

2021年全国硕士研究生考试就在前几天刚刚结束，根据教育部发布的数据来看，这次报名考研的人数高达377万人，比去年增加了36万人，可以说又创下了历史新高。如今随着本科生数量越来越多，就业难问题一直在困扰着大家，为了以后能够拥有更多的就业机会及竞争优势，更多的学生都选择了考研这个途径。今天我们就来一起看看近几年考研竞争最为惨烈的10个专业，打算考研的考生们都赶紧来了解一下！会计学专业会计学一直以来都是考研的热门专业，而且也是大家公认的“易跨考”专业之一。一方面是因为会计硕士考试比较简单，只考管理类联考综合能力和英语这两门科目；另一方面是因为跨专业考研的门槛比较低，像金融学、国际经贸、财务学、统计学等专业在本科阶段都会涉及到会计学的相关知识，所以报考会计硕士也更容易上手。金融学专业同样金融学也是考研的大热专业之一，除去大批本科学金融的学生会考本专业研究生之外，像是很多理工科学生也会选择考金融学的研究生。因为学金融对学生的逻辑思维能力和数理分析能力要求比较高，而拥有理工科背景的学生学起来更具优势。同时金融业也是大家公认的高薪行业，优越的薪资待遇自然也吸引大批同学报考该专业。行政管理专业行政管理专业之所以每年都有这么多学生报考，跟它不考数学有着很大关系，毕竟对于很多数学不好的学生来说可以算是福音了。而且开设行政管理的学校非常多，也是个招收人数多的专业，所以考上的几率还是很大的。法律专业近几年法学一直都处于各专业报考人数的前三名，它同样不需要考数学，适合不擅长理科的文科生。而且法学专业是全国联考，像考试题目、备考书都是统一的，所以对于很多跨专业考研的同学来说，跟本专业的学生是可以在同一起跑线竞争的。新闻与传播专业新闻传播作为一个文科专业，考试难度较低，不会涉及到数学，所以跨考的门槛也比较低，成为众多学生跨专业考研的首选。不过新闻传播考研出题越来越灵活多变，并不需要死记硬背，而是考验你对于热点、时事的新闻敏感度以及深入思考，新闻功底要求还是挺高的。翻译专业随着我国经济的飞速发展，对外文化和经济贸易往来越来越多，所以对于精通各国外语的人才的需求量也越来越大，翻译这个工作也更加吃香。对于很多学习语言的同学来说，未来从事翻译这一职业无论是未来发展还是薪资都是非常可观的，而且考研也更具优势。医学专业为什么总是被大家吐槽的医学专业还会成为考研热门呢？其实是因为医学领域对于学历的要求非常高，只有本科学历是根本无法进入医院工作的，而且由于医学专业涉及的知识点非常繁杂，只凭本科阶段根本学不精，所以硕士学历都是基本操作，甚至越来越多的人还会考博，这也就使得大多数的医学生都会选择读研继续深造。工商管理专业工商管理硕士也就是大家经常说到的“MBA”，MBA主要培养的是能够在各大企业、部门从事管理工作的高层次人才，所以选择读MBA的基本都是有几年工作经验，实践经验丰富，但理论知识不足，就会选择回到学校进行管理知识的系统学习。计算机专业计算机专业不仅仅是高考报考热门，考研报名依然很抢手，几乎每所院校都会开设计算机专业，所以每年计算机招收人数都是非常多的；而且处于互联网时代，计算机专业人才在当下也是炙手可热，相关薪资水平也是相当高的。教育学专业作为人文社科专业，教育学同样也不考数学，适合众多数学不好的学生报考。而且教育学是统考专业，统考最大的好处就在于是固定的备考科目，学习资料都非常好找，复习起来也很方便，对于学生来说考上的几率还是很大的。了解了这些考研热门的专业后，不知道大家都更倾向于报考哪个专业的研究生呢？