统计学考研有哪些

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！

大家好，我是育明寄宿考研咨询师，东南大学统计学考研信息：有问题可以私信，欢迎点赞分享关注！东南大学数学系创建于1921 年。当年著名数学家熊庆来先生从欧洲学成回国，并于同年秋创立东南大学算学系，亲任系主任。1952 年院系调整后，从基础科学系、数学力学系、应用数学系直至发展为今天的以教学科研并重、多学科全面发展、师资力量雄厚的东南大学数学系。数学系下设数学与应用数学、信息与计算科学、统计学及大学数学4 个教研室；数学、应用数学、应用概率统计、金融统计、复杂系统与网络科学5 个研究所（中心）。拥有数学一级学科博士（硕士）点和统计学一级学科博士（硕士）点；应用统计专业学位硕士点；数学和统计学江苏省一级重点学科；数学博士后流动站。具有科学计算实验室和复杂系统协同控制实验室等实验平台，与自动化、计算机等学科、国家电网、统计局等有实际合作交流项目。近年来数学系学科建设和科研工作在国内的影响逐步提高，ESI 论文排名进入全国前10 名，三位老师担任国际知名SCI 刊物编委。一、东南大学统计学硕士考试科目（1）所属学院：数学学院（2）研究方向：01 统计模型分析及金融统计(全日制)02 时间序列分析(全日制)03 统计诊断方法(全日制)04 应用统计(全日制)05 可靠性分析(全日制)（3）考试科目：101思想政治理论201英语一601数学分析933高等数学（4）复试科目：561概率论与数量统计二、参考书目1.601数学分析：《数学分析》陈纪修等编，高教出版社2.933高等数学：《高等代数》（第二版）北京大学编，高教出版社3.561概率论与数量统计：《概率论与数理统计教程》茆诗松、程依明、濮晓龙。高教出版社 2004三、分数线及招生人数2019年报名人数30人，录取人数4人，包含推免2人。2018年报名人数26人，录取人数4人，包含推免1人。2017年报名人数13人，录取人数5人，包含推免2人。

1、统计学专硕有哪些性价比高的211院校？Q：天道考研盼盼老师你好，本科普通二本，打算考统计学学硕，有什么不错,竞争相对小点的211院校推荐吗？A：想要考竞争相对较小的统计学专业，建议你避开财经类大学以及综合类院校。推荐院校：北京科技大学、北京工业大学、北京林业大学、中国地质大学（武汉）、西南交通大学、广西大学……具体根据自身基础以及后期的复习效果如何选出最合适自己的院校噢~2、提前面试有哪些利与弊？Q：老师，您好！我想报考北京地区的MBA专业，但学校还没有确定下来，您说需要参加提前面试吗，参加的利和弊是什么呢？是不是有提前面试的学校他们在提前面试就把招生名额占满啦？A：建议你尽量参加提前面试，参加提前面试的好处：能大大增加成功上岸的可能性。学校目前没有确定下来没关系，根据自身情况以及目标院校的培养目标、考察要求找到适合自己的MBA项目，并选择2-3所院校递交申请提前面试的材料。一般情况下，院校是不会在提前面试环节就招满名额，不过，大部分名额会被参加提前面试的学生占去，除非你初试成绩特别高，复试又能发挥很好，不然，想要在仅有的名额中脱颖而出，难度较大。

统计学专业考研内卷严重，火热程度远超金融专业中国人民大学统计学学硕复试线429分，超过南京大学金融的425分，应用统计复试线也达到了416分；中央财经大学应用统计复试线421分；西南财经大学统计学复试线401分，400+的考生70多位，应用统计热度超金融；大连理工大学，传统工科院校，400+的考生60多位，最高分445分，401分居然都排在了64名，复试线很有可能要达到396分，这分数已经不输一些财经强校的应用统计了！西南大学统计学专硕复试线382，学硕349；暨南大学录取最低分388，录取名单中低于400分仅有3人。偏冷的统计学专业突然暴热起来，原因归结如下：第一，专硕名额多，且录取人数多，大家以为统计专业考研容易；第二，跨考难度比较低，导致报考人数暴增，分数线暴涨；第三，统计学与大数据、人工智能相关，工作选择面宽，就业形势好，可以去互联网行业，也可以去金融行业，去其他传统机械、医疗、教育等行业均受欢迎。第四，统计专业收入较高，进入金融领域的数据分析师即使本可生都能达到月薪万元以上，一线城市跨境电商领域或者互联网头部工厂收入没有上限，但大厂对于统计专业的需求一般要硕士以上，比如华为公司。以上便是对统计学专业考研内卷的几点分析，假如不想考研还要走技术路线的同学，则需要熟练掌握一到两门统计分析软件，即使没有硕士学位，也能找到不错的工作。

说到跨专业考研，我身边的一些朋友就曾经选择跨专业考研。比如我的一个发小，他本科的时候就读于福师大地理系，但因为地理这个专业有点冷，所以他在考研的时候果断选择了数学专业。不过选择数学专业之后，他好像在毕业之后也没有找到与自己专业“门当户对”的工作，最终在一家医院凑合着当“工薪族”。诸多研友之所以选择跨专业，一方面是因为实在不喜欢继续本科所选的专业，对自己本科的专业有一种倦怠感；另一方面是为了通过跨专业考研选择一些热门的或者比较好“跨”的专业，这样就能在硕士毕业的时候找到心仪的工作。那么，跨专业考研，“最火”的专业有哪些？以下这三个专业的“热度”不错！NO1：金融学专业无论是本科生还是“考研党”，很多人都对金融学专业“情有独钟”，这并不是说该专业非常好“跨”，而是因为该专业的毕业生在就业的时候比较“吃香”，薪金待遇相当不错，很多目标院校对金融学专业的分数要求是特别高的。尽管金融学专业的“门槛”被调高到一定程度，但还是有很多研友对金融学专业趋之若鹜。当然，如果你的考研分数不够高的话，盲目跟风选择金融学专业，那么很有可能直接被刷下来。NO2：会计学专业会计学专业也成为很多研友跨专业考研的热门专业之一，并非其“门槛”高，而是其“专业壁垒”比较“薄”——其他本科专业，比如统计学、金融学、财务管理等专业的本科生，或多或少会在本科四年里学一些与会计学相关的知识点，所以会计学相对而言是比较好“跨”的专业。更让诸多研友惊喜的是，会计学专业的硕士毕业生毕业后的待遇都不差，而选择成为清华北大、人民大学、央财、上财等名校的会计学硕士，其待遇更是让人艳羡。NO3：行政管理专业行政管理专业也是众多研友跨专业考研的热门专业。为什么行政管理专业会是跨专业考研的热门专业呢？一方面，很多目标院校都开设了行政管理专业，而且该专业所录取的人相对而言是比较多的；另一方面，该专业堪称“万金油”的专业，很多用人单位都需要这个专业的人才，无论是私企、外企还是国企，无论是事业单位还是行政单位，行政管理专业的硕士都会有一席“用武之地”。除了以上三个比较热门的专业之外，跨专业考研的其他热门专业还有法硕（法学硕士与法律硕士的统称）、翻译硕士、财经类硕士、人工智能等专业的“热度”也相当不错，特别是法硕，考上的难度不大，只要努力刻苦，被录取的可能性就不会小。

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！

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！

今年#考研#圈有一位报考复旦大学统计学专业的考生刷爆网络，原因是他的考研成绩为477分，这个分数在历年的考研里面可以说是创下记录。具体来看，政治获得91分，英语为95分，数学获得满分150分，专业课统计学获得141分。但考出王炸分数的大神毕竟只是少数，更多的考生想问的是：有哪些考研特容易上的大学？今天，湖北新文道小编就来和大家说道说道。1、本校大部分同学考研都是要提升一个层次，如双非报211，211报985，所以报本校，在生源层次上属于中上位。而且在初试前就方便联系导师。2、比本校综合实力弱的学校这种情况有，但是很少见，也是非常稳，比如湖北新文道小编见过的哈工大报黑大。3、特色院校非特色专业比如中国地质大学（北京）：外国语言文学专业。北京语言大学：会计西安建筑科技大学：马克思主义决定现在的考研难度的第一要素是地区的热门程度。北京难，其实江浙沪广东更难。在地区因素之下，经济、管理、法律以及文科类专业，学校综合层次更代表着难度，专业实力（教育部学科评估）次要一些。但是理工类专业，学科实力和学校综合实力并重。所以择校其实这就是一道抓主要矛盾的选择题，热门地区、热门专业、热门高校。三者取舍。想挑战地狱模式，当然是三个热门都选，如北京地区北京大学的法律。想挑战困难模式，选两个热门，如选热门专业的热门高校，把地区舍弃一些，如哈工大的计算机。挑战普通模式，选一个热门。如选热门地区，舍弃热门高校和热门专业，如南京农业大学，外国语言文学。或者选热门专业，避开热门高校和热门地区。比如长春师范大学，教育学专业。挑战简单模式，三个热门都避开。比如石河子大学的水利工程、兽医学。宁夏大学的畜牧（常年报考人数小于招生人数，过线人数不足招生人数的1/3）。湖北新文道小编发现一个现象，就是现在信息多了，大数据发达了，同学们反而不会选了。近期是2022考研咨询的高峰期，很多咨询的同学出现了无比纠结的现象。他们考研择校关注的因素有：专业适不适合自己、专业有没有发展、好不好找工作、学校歧不歧视、压不压分、复试时间、报录比、复录比、复试占总分数比、专业招人规模、是否喜欢收调剂、地区好坏、学校层次、有没有暖气、校园男女比例、食堂饭菜如何等。在海量数据提供的众多因素中，挑花了眼。选择困难症明显，总有自己不满意的地方。考研是同学们成长的重要阶段，以前该干什么不该干什么，都有家长和老师指导，而从考研开始，要学会看清自己，学会舍得。

首先，从当前大数据领域的人才需求情况来看，以研究生为代表的高端人才有更多的机会获得高附加值的工作岗位，而且由于当前大数据技术尚处在落地应用的初期，所以未来大数据领域还会需要大量高端应用型人才（专硕），从这个角度来看，当前大数据专业的本科生，选择考研是不错的选择。大数据专业考研有多种选择，可以根据自身的发展规划、知识结构和能力特点来进行选择，同时也要考虑到行业发展趋势和技术发展趋势。从目前大数据方向研究生的培养渠道来看，计算机专业是一个重要的培养渠道，同时统计学、经济学、金融等专业，也有培养大数据方向研究生的能力。由于当前大数据专业的开设时间比较短，所以很多大数据专业还没有硕士点，要想有更大的选择空间，可以选择跨考计算机等专业。大数据专业的本科生在读研时，在方向的选择上还是比较多的，除了可以考虑大数据相关方向之外，还可以考虑人工智能领域的相关方向，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习等。如果选择专硕，可以重点考虑如何通过大数据技术与行业相结合，在产业结构升级的过程中，行业领域也有很多创新点。最后，在选择主攻方向的过程中，还需要考虑到学校自身的学科实力、行业资源整合能力等因素，选择学科实力比较强的方向往往会有更好的科研体验，而选择行业资源比较丰富的方向，往往对于就业有非常积极的影响。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！