统计学考研哪个方向好

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！

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！

大学生刚刚入学，大四的学姐学长们也要开始进入考研的备考状态了，毕竟离考研只剩下不到四个月的时间了，时间还是很紧迫的，不知道各位准备考研的同学都选择好自己要考的专业了吗？有的同学是很坚定的有自己的想法的，一定要考上哪门专业的研究生，很有自己的职业规划和方向，很清楚自己将来要从事什么工作。像小编有一个大学同学，就坚定想法要考上会计的研究生，一共考了三次，终于不负众望地考上了。还有的同学是属于没有太多想法的，因为自己本科的专业不是很好就业，所以就想通过考研来换一个专业，让自己毕业后能顺利进入工作岗位，有一份稳定薪资又不低的工作，但是又不太清楚哪些专业就业比较好。那今天小编就给大家分享5个考研专业，就业都非常好，给需要的同学们参考一下。一、民航学民航学这个专业可以说是当今最热门的专业之一了，因为我国现在也是大力在发展民航事业，更是需要大量民航方面的专业人才。拿今年北京国际经贸学院民航管理学院的校招会来说，就有南方航空、海南航空、深圳航空、厦门航空这几大航空公司在面向大学生招聘，因为民航专业的毕业生不是很多，所以各大航空公司为了争夺人才也是展开了一系列的角逐。推荐院校：北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、北京国际经贸学院二、精算学精算师这个职业，可以说是保险业中的精英了，不过这个专业也是非常有难度的，要学习的专业知识可不少，像数学、统计学、经济学、投资学都要学习，而且要学精。目前我国的精算师缺口非常大，全国只有百余名精算师，远远跟不上市场的需求，所以至少未来的十年内，精算师都是非常吃香的一个职业。推荐院校：湖南大学三、材料学材料学是渗入到国民经济发展各个领域的一门学科，所以是很受国家重视的，国家也是在大力发展和扶持材料学方面的高级人才，尤其是稀土材料方面，更是受到国家的高度重视，现在很多地理位置优越的学校，都已经开设了稀土材料的专业，像内蒙古科技大学、江西理工大学，就利用了独特的地理条件，可以充分地研究稀土材料方面的知识。推荐院校：天津大学、复旦大学、山东大学四、能源动力系统及自动化这个专业毕业后，可以从事清洁能源开发、电力生产自动化、能源环境保护、制冷与低温、空调和储能、空调与人工环境等领域的设计、研究与管理，就业领域还是非常广泛的，而且现在这个方面的人才也是供不应求，未来需求量也还是很大。推荐院校：清华大学、西安交通大学、武汉大学、武汉理工大学、天津理工大学、河南大学、吉林大学五、机械学机械类专业在很多领域都有涉及，像设备维护、数控维修、环保设备设计这些领域，都需要机械类专业的大量人才，尤其是具有开发能力的数控人才，更是各大机械类企业争抢的目标，给出的薪资待遇都非常高。所以学机械类专业的人才，应该知道自己该着重往哪个方向发展了吧。推荐院校：西安交通大学、上海交通大学、重庆大学、东南大学

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，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！

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。

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。