统计学考研有哪些方向

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！

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！

文|大圣在我国大学里，有许多相近甚至非常类似的专业，乍一看，以为是同一个专业，然而，学习以后才知道，这并不是当初自己要报考学习的专业。就比如说物理学和应用物理学，小白类的考研生很容易选错，自己并没有搞懂两者的区别，看到名字就感觉应该是同一类专业，事实上，选错了专业，意味着以后的你的研究方向就不一样了，你当初想要从事一生的方向就错了。那么，到底哪些理工类专业最容易让人混淆，搞错的呢，一起来看看。1、应用化学 vs 材料化学应用化学学科偏重于研究化学成果转化为能够实用的现实产品，更实际一些，偏向于结合理论知识，动手实践出应用成果，因此呢，在你具备理论知识的同时，还要有过硬的动手能力，尤其是化学实验以及实验设备方面，一定要感兴趣，有实操的渴望。就业方面，以后基本是从事和化学应用相关的企事业单位，比如石油化工、医药制备、商品检验、卫生防疫等等，实际点就是诸如中石化、中石油、制药企业等，就业方向还是很多的，不用特别担心就业问题。材料化学学科则落在材料上，是关于材料研究和使用的原理技术，该学科必须具备强理论知识，具有探索微观化学内容的兴趣，材料化学包括的研究范围很多，例如无机非金属材料、有机高分子材料、新兴复合材料等，而在研究生阶段，就是原理技术的进一步研究，甚至发现新的材料。就业方面就是对金属、陶瓷、高分子材料(如塑料)、半导体或复合材料的深入研究，解密新的材料应用和用途，主要在一些国有大中型企业从事制备、加工、开发利用等工作。2、物理学 vs 应用物理学物理学则比较容易理解，侧重于理论研究，而且研究生阶段，则会有更加深入的研究学习，同时你还必须具备很强的数学知识。就业方面一般都是从事理论的研究、科研技术、大学教学等，一般都是在实验室里，研究所里，选这一个专业的考生要想要自己的人生方向，这就是科学家的道路。应用物理学则注重转化成能够实际使用的成果，更偏向于在理论的基础上转化成可以使用的技术、产品等，实操和探索创新是这个专业所必备的能力。就业方向一般是在工业、交通、邮电、金融、商业等领域的企业单位，用自己所学转化出产品成果出来。3、数学与应用数学 vs 统计学数学与应用数学学习的范围广、知识程度深，一般研究生阶段就会分方向，主要就三个，包括纯数学方面、计算机领域、经济领域。同时这也是个最近比较热门的专业，至少在人工智能、AI方面很受欢饮。就业方面纯数学就是深入研究，属于科学家类型。计算机领域则设计人工智能、物联网、软件的制作开发等。经济方面则是在银行、保险、证券公司等金融机构工作。统计学则有社会经济统计和数理统计之分，看个人爱好，统计学是对统计计算的深入研究和应用，同时还要具备经济学、管理学的知识，重视理论也更重视应用实践。就业方面可在电信、银行金融、保险核算等部门从事统计、概率分析、风险研究等工作，金融分析师、股票投资管理也是这类工作。4、管理科学 vs 信息管理与信息系统管理科学学科偏重于理论学习和分析，是要你以数学思维、计算机思维在管理上给出分析、决策和实施，这个科学更在意理论分析，运用数学计算机思维，在管理上帮其分析实施。就业方面主要是对企业单位经济和数据在计算机化方面的管理，运用这方面知识，帮助公司在数据方面做出更合理的管理和决策。信息管理与信息系统看重于实操，是理论知识应用到实际管理当中，需要具备计算机理论、编程知识，数学知识等，方向大可分为文科和理科方向，文科则是对文献、信息的管理，理科则是计算机应用。就业方面主要就是对企事业单位做系统方面的设计、开发、运营和维护工作。5、海洋科学 vs 海洋技术海洋科学专业包括的范围更广，是对整个海洋系统的研究学习，这其中包括水文、海洋运动、海底地质、海中生物、海洋环境保护、污染监测等，这也涉及到物理、化学相关的知识，是以整个海洋为研究对象。就业方面比较受限制，致力于海洋研究员、海洋科学家的考生可以报考。海洋技术则是针对海洋科学某一方面的研究和技术开发应用，是把技术应用到海洋环境的某一方面，因此对海洋学、地质学、生物学、环境学等也要有一定的知识学习。就业方面则比较广泛，例如在气象局、海洋局、交通部门、军事部门、开采石油的海上平台等，这个是非常对口的工作。对此你有什么看法呢？来源：原创（免责及版权声明：仅供个人研究学习，不涉及商业盈利，如有侵权请及时联系删除，观点仅代表作者本人，不代表北京文都立场）

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。

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！

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。

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！