统计学硕士研究生专业

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！

作为一名研究生导师，我来探讨一下这个问题。首先，在当前的大数据时代背景下，对于应用统计学专业的学生来说，可以重点考虑一下大数据方向，原因有以下三点：第一：统计学是大数据的重要技术组成部分。大数据的技术基础包括三大方面，分别是数学、统计学和计算机，所以统计学专业考研大数据方向是比较适合的选择之一。应用统计学本身与大数据的联系也比较紧密，目前大数据场景分析就会采用大量的应用统计学知识。第二：大数据发展前景广阔。当前正处在大数据时代背景下，在大数据技术的带动下，物联网、云计算和人工智能等技术也取得了一定的发展，所以大数据技术不仅自身开辟了新的价值领域，同时也是推动科技发展的重要动力之一，所以未来大数据领域具有广阔的发展前景。第三：人才缺口大。虽然大数据技术经过了多年的发展，目前在技术体系上已经趋于成熟，但是大数据行业目前的人才缺口依然比较大，而且主要集中在研发领域。在产业互联网即将落地到广大传统行业的当前，大数据研发型人才将会有更多的行业需求。由于目前人才缺口比较大，所以薪资待遇也比较高，从近些年来大数据专业研究生的就业情况来看，整体薪资待遇还是比较可观的。大数据专业虽然需要学习的知识量比较大，但是由于大数据技术体系已经比较成熟了，所以研发过程也会相对比较系统，未来可以从事的岗位也有更多的选择，比如既可以从事数据分析、挖掘等岗位，也可以从事大数据平台研发等岗位。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！

2018年考研过去不久，即将来临的是新一年的考研浪潮。面临考研，学子的竞争压力可谓一年比一年重，因为随着我国教育的发展，选择考研的大学生基数每年都在增长，考研竞争力越来越强。自己的专业要不要考研，要不要调整自己的专业取向，以及如何增强自身硬实力与求职竞争力，成为了令众多大学生最头疼的最敏感的问题。近日，中国教育在线与中国研究生招生信息网先后出台了关于考研的统计数据《2019年全国研究生招生调查报告》与《2015-2018年硕士研究上报考数据分析报告》，从侧面透露了在近年来与即将到来的新一年考研中的多项重要信息。结合其他调查资料，我们可以看出近年来这四类专业的火爆程度。不知道你的专业在榜上吗？一、工商管理硕士工商管理专业的应用性很强，涉猎知识面囊括经济学、会计学、统计学、金融学、证券投资学、财务管理、管理学、人力资源管理、运筹学、市场营销等方面。按以往的毕业生去向，主要从事销售、会计、证券行业，就业范围很广， 尤其是研究生身份，可以进一步增强毕业生的求职资本，就业形势十分喜人。二、法律硕士（非法学）只招收具有大学本科学历（或同等学力）的非法律专业毕业生，与法学硕士不同的地方在于，法律硕士属于应用型硕士，而法学硕士属于学术型硕士。因此，法律硕士的就业范围要更广，除了法律相关的就业范围外，还可以成为企业管理和行政管理的综合素质型管理人才。由于其跨专业的背景，法律硕士在工作中具有更大的优势，综合能力更强，更能得到社会的普遍认可。可以说，考取法律硕士是很不错的一条未来规划。三、会计专业虽说近年来学会计的人数越来越多，但依旧无法改变会计硕士的热门程度。考上会计硕士，等同于可以在商海中指点江山了。对于会计硕士专业来说，有源源不断的社会需求，就业形势良好。可以说，优秀的会计人才是每个团体必备的香饽饽，各大单位和事业集团都少不了会计。随着近年来中国各类经济实体的不断涌现，社会对会计人才的需求将会持续保持热度，因此考取会计硕士会让你更脱颖而出，绝对吃不了亏。四、金融专业金融专业，听起来都散发着一股子热门的味道。毕业生的就业去向有证券、银行、信托、保险、基金、租赁、期货等行业，听起来都是高薪的代名词。如果硕士毕业名校，在北上广深等金融机构总部工作，薪酬几十万肯定不成问题。但是金融考研的难度也是出了名的，因此如果要考金融硕士的学生一定要狠下功夫。以上就是近年来一直保持高热度的四大专业了。不知道你们有什么看法呢？欢迎在评论区留下你的见解。

理工科作为留学申请的热门，每年都吸引了很多同学的关注。统计学专业一直都是美国研究生留学的热门专业之一，统计学凭借它广阔的就业领域，良好的就业前景和丰厚的薪酬待遇受到了很多留学生的青睐。近年来，申请统计学的人数是越来越多，竞争也是越来越大，申请要求也是越来越高。今天，智课选校帝就给大家好好总结一下统计学专业的申请情况和职业分析。随着网络的普及应用，统计学经历了革命性的变化，就国内看，早年统计学一直是应用数学的一个分支学科，属于二类学科，随着应用的广泛和越来越凸显出的重要性，从2012年被国内评为一类学科;在发达的欧美国家，统计学已经发展的比较成熟且被重视，比如，在美国，统计学被广泛应用在各行各业，尤其是金融行业对统计学专业出身的学生颇有偏好，所以统计学在美国非常热门。美国大学的统计学类专业主要分为生物统计、金融统计、应用统计和数学统计四个方向，一般都独立成系，学生数学基础和计算机基础好的话，对于学统计学而言是强大助力。　什么是统计学说到统计学，有很多同学会以为跟高中学的算概率差不多，比如三张纸牌上，两个画着圆，一个画着方片，问抽到画圆的纸牌的概率是多少?如果你以为这就是统计学并且掉以轻心的话，那就大错特错了。统计学大致可以分为理论统计学和应用统计学两个类别，理论统计学包括使用分析、线性代数、计算统计等;应用统计学有描述性统计(从大量数据中抽取样本数据进行描述)和推论统计(经过分析样本数据的情况对整体进行推论)两部分，统计学起初主要用于解决经济问题，现在大量应用在科研、管理、教育、经济、快消、互联网、建筑行业，总之，我们的生活处处离不开统计学。　统计学的职业前景从行业和待遇来看，很多统计学毕业的学生会选择金融和制药两个行业，从上面提到的专业方向来看：生物统计类的毕业生除了一部分学术成就比较高的学生会留在学校从事科研工作外，主要集中在生物科技和制药两个行业从事数据统计分析工作，生物统计在美国非常热门，就业前景很不错;金融统计类的毕业生主要在政府机构或者金融类公司从事数据整理分析、辅助金融监管、调查等工作，进入投行、证券、保险业、会计师事务所的学生也很多;应用统计类毕业生主要还是集中在工程、数学研究、统计学研究领域;数学统计就业集中在证券分析、市场研究和政府的核心数据工作。总体而言，踏上统计学之路，本科所学的知识是不够用的，所以最好再读个研究生。统计学院校排名美国开设统计学专业的大学有将近一百所，下面我们就一起看看2016USNews对美国大学的统计学专业的院校排名，并为大家介绍一下TOP5：1、斯坦福大学(Stanford University )斯坦福大学的统计学这些年一直排在全美第一的位置，申请的竞争也无比激烈。开设了40多门课程，除了授课外还为学生组织了部门研讨会，研讨会能够接触到学科内的顶尖专家和行业专业人士，要求入学三年内必须完成课业，不得以任何理由延期。开设专业：MS in Statistics: Data ScienceMS in Statistics Program SummaryMS in Financial Mathematics学校网站：http://statistics.fas.harvard.e/　2、 加州大学伯克利分校(University of California—Berkeley )研究生在第一学期都将集中学习概率、理论统计和统计计算上，以强化学习基础，第二学期学生主要学习现代应用统计的高级课程和一些选修课程，除此之外也有结合实际的案例学习，让学生有机会解决实际问题进行大量的数据分析项目。开设专业：M.A. in Statistics学校网站：http://www.berkeley.e/3、 哈佛大学(Harvard University)哈佛的统计学专业课程设置很有实用性，系里中国学生人数几乎占据半壁江山，成绩大多不错，毕业后在大学任教、在跨国知名企业任职、或者活跃在顶级投行，做出卓越科研成果的学生还能拿到25000美元的GSAS院长奖学金。开设专业：M.A. in Statistics(MA=Master of Arts )学校网站：http://www.harvard.e/4、华盛顿大学(University of Washington )华盛顿大学的统计学系有三个研究方向：社会科学统计(Statistics in the Social Sciences)、计算金融(Computational Finance)及统计遗传学(Statistical Genetics)，校内也时常组织行业相关研讨会，很多统计学大牛和在统计工作领域大牛都会参加。开设专业：M.A. in Statistics学校网站：http://www.stat.washington.e/index.shtml5、 约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University )约翰霍普金斯大学的统计学专业下设在Engineering学院，全称Mathematics & Statistics，开设专业：Master of Arts in Applied Mathematics and StatisticsMaster of Science in Engineering, Applied Mathematics andStatisticsMaster of Science in Engineering, Financial Mathematics学校网站：http://engineering.jhu.e/fields-of-study/applied-mathematics-statistics/统计学的入学要求有哪些?申请美国大学的统计学研究生项目，一般要求申请的学生有很好的工科或者理科背景，也对计算机操作能力有要求，比如会使用数据分析软件SAS或者JAVA编程，对于本科专业是统计学、数学的学生而言，更好申请，如果不是统计学、数学专业的学生，有过知名企业相关岗位的实习经验，能够提供很漂亮的高数、微积分、概率等相关课程的成绩，或者参加过权威的数学建模大赛并且获奖，也可以申请。在本科成绩方面，GPA优秀，3.5+起，尤其是数理成绩不能差。GRE：GRE成绩是必须的，但有些学校比如哥大在入学要求上没有要求GRE成绩，但一般不要求的情况下也没人真敢不给，所以最好准备包括GRE General Test成绩和GRE Subject Test的数学专项成绩(有些同学GRE总分不高，但数学成绩高也能加分)。TOEFL：好一些的学校要求90+，排名TOP10的要求100+，所以语言不好的同学要在大二、大三就做准备。除此以外还需提供：申请表格本科成绩单学位证/毕业证推荐信PS一份申请费用从$75--$150不等申请流程　第一步：参加所需要提供的考试，准备证件，择校。通过参加GRE和TOEFL考试后，对自己的情况有基础了解，然后框定自己能够申请的学校，最多申请10所，如果对自己成绩不自信可以考虑申请15所，但不能更多了。　第二步：递交材料通过学校官网链接递交电子申请材料或者提供纸质材料快递到学校相应招生办公室。需要说的是写PS的时候最好不要复制粘贴，认真思考自己的情况认真对待PS，不用通篇自夸，可以举例自己在相关方面做的努力和实践，侧面展示出自己是一个什么样的学生。第三步：有些学校会要求学生参加面试，所以做好准备。总结在美国读统计学大多硕士专业学制为2年，2年内生活费和学费加起来在60万人民币左右，近年来国内学生申请的热度很高，去年网络流传出的哥伦比亚大学统计学硕士专业的学生名单，几乎全部是华人，统计学专业有很强的专业性，在美国刚毕业起薪算中间水平，随着经验的积累在择业上面空间会越来越大待遇也会越来越好，所以就业前景是不错的，对于有工科或者理科背景的同学而言是个很好的读研选择。以上是智课选校帝为你整理的出国留学干货，希望对你有帮助。如果你想要了解更多资讯，欢迎关注智课选校帝。

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！

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，当前计算机专业是考研的热点，即使是计算机专业的同学考研本专业，也存在较为激烈的竞争，所以对于跨考生来说，难度还是相对比较大的。统计学专业在知识结构上与计算机专业有较多的重合点，所以不少统计学专业的同学会跨考计算机，而且也有不少同学顺利上岸了。统计学专业跨考计算机虽然难度比较大，但是如果早做准备，同时为自己制定一个较为系统的复习计划，还是有机会成功的。按照历史经验来看，统计学跨考计算机要想降低考研难度，应该注意以下几个方面的内容：第一：重视目标学校的选择。对于跨考生来说，首先要重视目标学校的选择，最好能够立足于本学校来选择目标学校。在选择目标学校时，尽量选择初试考察科目相对比较少的学校，这样也会降低复习的压力。如果跨考生选择考408的高校，复习压力还是比较大的，这一点一定要慎重。第二：重视复习环境的打造。跨考生一定要重视为自己营造一个较好的复习环境，最好能够得到专业老师的指导，这对于提升复习效率还是有较大帮助的，同时也会有一个更合理的学习计划，这一点在复习的初期更加关键。当前可以重点利用一下网络这个复习渠道，一方面成本比较低，另一方面也比较方便。第三：重视方向的选择。统计学专业跨考计算机专业，可以重点考虑一下大数据、机器学习相关方向，一方面知识结构契合度比较高，另一方面导师也比较欢迎统计学专业的学生。最后，对于统计学专业的同学来说，考研时也可以立足于本专业选择与计算机相结合的方向，比如统计学当前也有培养大数据方向研究生的能力。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，都可以私信我！

“380分”难进复试，考研这三个专业最不容易！近年来，大学生的就业压力日渐加剧，所以愈来愈多的大学生选择考研，认为考研的就业条件更好。2015年，考研人数达到了160万，到了2019年，考研人数又增加了130万；超过三分之一的本科都会选择考研究生。然而，随着人数的增加。但是大学录取的人数却在减少，这其中还包括推免生。实际上，由于专业的不同，大学的不同，考研的难度也是完全相同的。很多冷门的专业，普通的大学考研是相对容易的。例如历史，古生物学，一般过了初试调剂一下就能上。而有的专业比较热门，报考的人数比较多。考研的竞争愈演愈烈。就连考研的复试线相当高，380分都难进复试。下面来看一下是哪三个专业？看看你考的专业是不是也在其中？1 应用统计学硕士看见这几个字，是不是觉得它很高大上，其实不仅高大上，而且它是一门比较热门的行业，所以一般学校录取的分数线也很高。随着时代的进步，需要大数据人才不断被增加，统计学难度也在不断提高，统计学比较好的学校380分都难进复试，例如中国人民大学的统计学复试线就是390分。中国人民大学的应用统计学尤为出色，也是国内首屈一指的，综合实力可比清华北大，所以分数线高也是必然的。2 翻译硕士实际上，翻译硕士同传播硕士的复试国家线一样，都是去年复试线最高的专业，去年的应用统计学只有335分而且难考是个别学院，但是翻译硕士的分数是一直延续345分，从来都没有降过。去年的武汉大学分数比这还要高，高了50分左右。可见，翻译学硕士是相当难考的专业。3 金融硕士一般来说考专硕会比考学硕简单，但是金融硕士并不是这样的，它的硕士并不是那么容易简单考上的，反而更难。尽管如此，历届生大多数还是会选择金融硕士，导致更加难考。上海财经大学金融学院金融分析师。每年的复试分数线都不低于380分，而且每年的录取率不足百分之五。尽管不容易，小编还是鼓励大家勇于挑战自己。你们有什么看法？留言评论。