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统计学专业最强的20所高校,就业前景好,毕业后很吃香!城门谣

统计学专业最强的20所高校,就业前景好,毕业后很吃香!

在以前统计学是数学的一个分支,但是从目前的情况来看,它似乎已经脱离了数学,成为独自的二级学科。而且现在的统计学,一般都与经济学、金融学,管理学等有千丝万缕的关系,单纯数学里的统计学专业似乎已经变得非常少见。从目前来的就业情况来看,经济属性的统计学就业率是比较高的,而且也是每年高考热门专业。今天所说的统计学,很多高校又称之为经济统计学、应用统计学等,都是属于经管类专业的范畴。下面就带大家来看一下统计学专业实力最强的20所大学,具体的高校名单如下:在最新一轮的学科评估中,人大和北大的统计学学科都是被评为A+类,并列全国第一。但是这份来自于中国科教评价网的排行榜中加入了经济学科因素,大家都知道,人大的经济学学科在全国都是排名第一的,综合两者的因素,在这里人大的统计学能够排名第一也属于比较正常的情况,基本符合事实。从这20强的高校名单中可以发现,能够排进20强的,要么是该校的数学学科比较厉害,或者是经济学学科比较厉害。两个学科都厉害的,能够完美的结合,就能够排名更靠前。比如南开大学、厦门大学等就是最好的例子。而像华东师范大学、东北师范大学等数学学科比较厉害,而且有良好的传统统计功底的,实力也是非常的强。现在的统计学基本是属于数学和经济学的交叉学科,一般授予理学和经济学两种学位,原因是院校的侧重点不同。如果想进入互联网公司或者数据公司,则可以选择授予理学学位的高校,比如北京师范大学、中国科学技术大学。如果是想进入证券公司,保险公司等,金融机构的,则可以选择受益经济学学位的高校,比如,人大、上海财经大学、东北财经大学等。统计学是典型的工具型专业,所以一般的小公司或者分公司,需要统计学的人才比较少。需要统计学专业性人才的都是大型公司或者是公司的总部。当然要想进入大公司或者是一些公司的总部,可能本科学历可能不够,如果有条件的话,可以考统计学的专硕,研究生学历毕业后该专业会非常的吃香。

太阴指

跨考统计学专业研究生需要注意哪些问题

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!

革天

本科应用统计学专业可以报考哪个方向的研究生

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!

耶里肖

统计学知识大梳理(终极篇)

作者介绍@大师兄混迹数据江湖十余载。主要负责大数据商业变现和产品运营工作。学好统计学,让你成为高富帅,迎娶白富美,走上人生巅峰,不是不可能,但可能性只有0.00001%。从统计学的角度,这是小概率事件。但是学好统计学的现实好处多多,我就随便举几个例子给大家听听。学会看问题,懂得数字的意义。新闻报道上,各种各样的数字随处可见,如果你不想被各种数字蒙骗,最好学点统计学。学过统计的人,当看到这样的数字的时候,就会多问几个为什么,就能明白数字背后的真实含义了。用数据说话,让你的说服力爆表。现在职场上的人们,谁不要给领导汇报工作,或者团队之间讨论问题。当你汇报和讨论的时候,光说,“我觉得”,“我保证”,“根据我的经验”,这些个词太没有信服力了。必须说数据,摆事实。利用清晰的数据传达具有强有力说服的信息。体验一种与众不同的思维方式。很多人的思维方式,非黑即白。但世界上的很多事物并不是非黑即白。统计学的思维就是永远不肯定这个世界到底是什么样子的。统计学永远是讲概率的,就是可能性。这就是一种概率思维方式。懂因果,知报应。统计学常常研究两个因素之间的关系,叫做因果关系。例如,你的学历对你收入的影响。统计学家可能会说,学历每提升一个层次,年收入将提高1.2万元。所以不要相信读书无用论,你要相信概率。如果你相信自己能成为比尔盖茨,那读书对你确实没意义,同样,这只是小概率事件,基本不会发生在你身上。既然统计学这么厉害,这么牛逼,这么重要。作为统计学专业的我,我就忍不住要给大家好好梳理下统计学的知识框架,并且带着大家一点一点的学习下统计学和概率论的知识。在今后的关于统计学的文章中,我努力实现以下几个小目标。目标一:构建出统计学需要掌握的知识框架,让读者对这个知识体系一览无余。目标二:尽量阐述统计学每个知识在数据分析工作中的使用场景以及边界条件。目标三:为读者解答数据分析中碰到的各种统计学问题。今天这篇文章,主要还是带大家从宏观的层面理解下统计学。概率与概率分布稍微关注过统计学的人,可能会这么一个疑问。为什么大学里会有这样两门课,《概率论与数理统计》,《统计学》,它们有什么区别?我的理解,《概率论与数理统计》更专业一些,偏理工科,会有大量公式的推导,知其然,知其所以然;而统计学这本书更基础,侧重于概念现象的解释,一般会直接给出结论,而不要求掌握结论的数理推导过程,文理科皆可用。但不管是哪门课程,前期都是先讲概率和概率分布。概率论是统计学的基础,而随机事件的概率是概率论研究的基本内容。统计学不研究统计,它研究的是不确定性。我们的世界是一个充满不确定性的环境,整个世界并非严格按照某个制定好的路线运行的。多数事物之间也并非有因必有果,万物之间充满了不可控的随机事件,我们不会因为今天努力了明天就一定会成功。不确定性事件唯一的规律就是概率,独立随机事件我们没办法预测或控制它在某个时刻一定会发生,但却可以用概率来描述它发生的可能性。以概率论作为理论基础,为我们提供了认识不确定世界的方法。这一章节,需要大家掌握几个核心概念:随机事件概率概率分布数字特征用图表演示数据今年疫情期间,待在家里除了陪伴家人以外,每天讨论最多、关注最高的事件莫过于疫情的新动态,这些动态的展现形式大家有没有注意到,各种专业、好看、直观的图表和数据图,让数据呈现得一目了然。是的,工作中,一名数据分析师拿到了数据后,第一步要做的是数据初步探索,这也叫数据的预处理,这个时候,更多的就是利用各种图表探索数据。图表的好处是它可以很直观的看到数据的分布以及趋势,更有效的观察数据。这一章节,需要大家掌握几个核心概念:数据类型统计表统计图数据的概括性度量利用上面所讲的图表展示,我们可以对数据分布的形状和特征有一个大致的了解,但要全面把握数据分布就要反映数据分布特征的代表值。通常包含分布的集中趋势、分布的离散程度、分布的形状。数据分析中,最常见的场景,就是你手上拿到一组,一批或者一坨数据。不懂统计学的人,可能会不知所措,或者说,你不做些加工和处理,你不知道这些数据有啥用。这个时候,就需要通过这些概括性的度量指标,来帮我们从宏观上把握数据中的初步信息。这一章节,需要大家掌握几个核心概念:众数/平均数方差/标准差偏度/峰度统计量及其抽样分布抽样好懂,抽样分布不好懂。抽样,就是从研究的总体中抽取一部分个体作为我们真正的研究对象,可以简单把样本理解为总体的一个子集,通过样本的结果来推测总体情况。比如我们想知道中国成年男性的平均身高,理论上最准确的办法是调查中国所有成年男性的身高,然后计算平均数。很显然,没人这样做。实际的做法总是抽取一部分人,然后计算这部分人的平均身高,由这个平均身高来大致估计总体的平均身高。理解了抽样,再来理解抽样分布。抽样分布说的是对谁的分布?答案是样本统计量,比如样本均数或者样本比例。以样本均数为例,一般说样本均数的抽样分布如何如何,这里,样本均数被当成了一个随机变量来看待。我们最希望大家记住的要点:样本均数是一个随机变量,但对于初学者,这确实是比较反直觉的。为何样本均数可以被当做一个随机变量?因为样本均数是依赖样本计算得出的:每抽取一组样本都可以计算出一个样本均数,而且这些样本均数或多或少都会有些差异。由此,样本均数会随着抽样的不同而随机变动。只是现实生活中我们一般只抽取一组样本,计算一个样本均数,因此,会觉得样本均数不变。这一章节,需要大家掌握几个核心概念:统计量抽样抽样分布参数估计当初大学里,学数理统计的时候,到了这块就感觉越来越难了,学习的过程中可以说就是囫囵吞枣,似懂非懂。但现在,经过漫长的实践过程,对统计学的知识有了更深一步的理解。统计推断,说白了,就两件事。第一个,参数估计。第二个,各类假设检验。学习到这里,假如你是做数据挖掘,机器学习的,你就会强烈意识到,数据挖掘和统计学之间是存在千丝万缕的联系。参数估计,顾名思义就是对参数进行估计,那什么是参数呢?就是你假设分布的参数就是说你认为或者知道某个随机过程服从什么分布,但是不确定他的参数是什么,那怎么办?你采样、采很多样本(实际值),通过这些样本的值去估计分布的参数就是参数估计。这一章节,需要大家掌握几个核心概念:参数点估计区间估计假设检验上面讲到,统计推断就需要明白两件事,一件是参数估计,另外一件是假设检验。假设检验是什么?说白了,假设检验就是先对总体猜一个参数值,然后利用样本的数据检验这个参数值准不准。互联网生产实践中的ABTEST方法,就经常会应用到假设检验的思想。举一个简单的例子:学而思网校App进行了改版迭代,现在有以下两个版本版本1:首页为一屏课程列表 版本2:首页为信息流如果我们想区分两个版本,哪个版本用户更喜欢,转化率会更高。我们就需要对总体(全部用户)进行评估,但是并不是全部存量用户都会访问App,并且每天还会新增很多用户,所以我们无法对总体(全部用户)进行评估,我们只能从总体的用户中随机抽取样本(访问App)的用户进行分析,用样本数据表现情况来充当总体数据表现情况,以此来评估哪个版本转化率更高。这一章节,需要大家掌握几个核心概念:假设检验P值回归分析大学里学习统计学的时候,最喜欢学回归分析,也是学的最明白的一部分。因为它的易懂性,也因为它的实用性。但随着自己数据分析经验的积累,对回归分析的理解也越来越深,它不是简单的回归模型求解那么简单,它更是一种日常工作中解决问题的思路和方法论。数据挖掘中使用的各种高深的模型,任何模型都可理解成回归模型,包含因变量Y和自变量X,求解参数。在我看来,回归分析由两部分组成:业务分析和技术分析。其中,业务分析属于“道”的层面,而技术分析属于“术”的层面。从“道”的层面来看,回归分析是业务分析,其分析的不是数据,而是业务,是业务中的不确定性。通过业务分析,获得对业务不确定性的理解,进而将抽象的不确定性业务问题转换成一个具体的数据可分析问题。什么是数据可分析问题?一个业务问题,只要有清晰定义的因变量Y(不管是看得见的,还是看不见的)和清晰定义的自变量X,这就是一个数据可分析问题。一旦把业务问题规范成一个具体的数据可分析问题(有清晰定义的Y和X),那么接下来就是技术分析,属于回归分析“术”的层面。在这个层面,人们关心对于一个既定的Y和X,要研究其中的不确定性,应该选择什么样的模型设定,线性模型还是非线性模型,一元模型还是多元模型,简单的决策树还是随机森林,普通的神经网络还是深度学习。模型设定确定下来后,还需思考应该用什么方法估计,如何调优,等等。以上是对回归分析的一种广义上的理解,狭义上理解回归分析,需要理解以下几个核心概念:相关系数回归分析最小二乘法显著性检验多重共线性拟合优度当然,统计学的知识还包含很多,比如方差分析,时间序列分析,统计指数等等,这些知识在特定的应用场合,也有着广泛的应用,只是相比以上的知识点,应用范围更小点。一个数据人的自留地是一个助力数据人成长的大家庭,帮助对数据感兴趣的伙伴们明确学习方向、精准提升技能。

大麻糕

统计学专业最好的四所大学,学校全都是学霸,一旦考上就财源滚滚

最近几年,随着计算机和大数据的快速发展,统计学也开始变得热门。统计学这个专业,就业前景很好,不仅可以选择的岗位比较广泛,而且用人单位也愿意录用。像一些金融、保险公司、银行、市场研发部门等,都很喜欢统计学专业的学生。因为这些学生有者良好的数学、计算机、经济学的基础素养,所以特别受欢迎,尤其是考研的时候也深受导师喜爱。不过你要成为统计学领域一个出色的人才,那么就要尽量考上以下几所学校,它们的统计学专业全都是国内顶尖的。1、北京大学国内统计学专业最好的大学就是北京大学了。无论是是在软科的学科排名中,还是在学科评估结果中,北京大学都是最好的。作为国内最定点的两所高校之一,如果可以在该校就读统计学专业的话,那真的是前途无量了。能够有国内最厉害的教授上课,并且还能见识到这个领域中的大牛,以后自己成为精英的几率也是很大的,都是高薪岗位。2、北京师范大学北京师范大学的统计学专业在全国位于第二,这还是存有质疑的。它在软科中位于第二,但是在学科评估中的结果只有A-,不过由于软科有排名,所以这边以软科排名为主了。但就算这样,能够考上这些大学都是很让人羡慕的。在大家的刻板印象中,师范学院出来就是当老师,这些学校的教育科学特别好。但是作为985大学的北京师范大学,它的综合实力怎么会进局限于此呢?它的统计学专业也特别出彩,还是北京师范大学的重点学科。3、中国人民大学中国人民大学的统计学专业实力也是很强的,而且实力上升很快。在2017年软科中位于13,2018年的排名就变成了第位了,并且学科评估结果A+。中国人民大学在人文社科方面特别优秀,像哲学、马克思主义理论,新闻传播学等都是它的一级重点学科和双一流建设学科。而且它的经济、金融专业也很好,年年录取分数都超高。4、东北师范大学对于不关注学校的人,如果和他说东北师范大学的统计学专业是全都数一数二的,可能他会不相信。同样是由于刻板印象和为了记忆更加方便,所以才会有人认为,师范大学最好的专业是教育类学科。但是东北师范大学的统计学专业真的很厉害哦。虽然在软科中只是排名第四,但是在学科评估中却有A,而且统计学专业还是东北师范大学的双一流建设学科。除了以上这四所大学之外,像南开大学、厦门大学它们的统计学专业也很棒,评估结果都是A,而且还有两所普通大学,浙江工商大学和江西财经大学,它们的统计学专业评估也有A-。考不上985大学的学生,可以选择这两所学校,发展都会很不错。以上就是统计学专业最好的四所大学,学校全都是学霸,一旦考上就财源滚滚!

嬴罃

统计学类专业到底怎么样?看专家如何讲解,跟上思路一起选择

随着大数据时代的来临,统计学这个专业发生了革命性的变化,各行业各业都产生了大量的数据,面对如此多的数据就催促着统计学这个专业的改进。我们都需要用统计的方法来进行分析和应用,成为有价值的信息资产。计算机和大数据的发展也是为统计学带来了广阔的市场。所以今天袁老师就带大家一起来研究研究这类的专业,包括志愿填报,就业情况等方面。实际上在很久以前就把原来属于数学类的数理统计专业和经济类的经济统计学专业划分到了统计学类里。后来随着整个统计学在经济学当中应用越来越多,经济统计学又重新划归到了经济类专业里授予经济学学位。同时在统计学类下新增加了应用统计学,和统计学一起授予理学的学士学位。统计学其实是应用数学的一个分支,统计学的学生在学习的时候会加部分的数学的课程在课程,尤其是在基础课上,包含了大量的数学类课程,像数学分析,几何常,微分方程等,像经济统计学会加入部分的经济学课程。像其他的一些统计学的小专业也是会多学一些其他的东西的,大家不要吃惊,毕竟也算一个交叉性学科。在大数据时代从事统计工作人也必须具备熟练的计算机操作能力来辅助工作,因此咱们在学统计学的时候也会加入一些计算机类的课程,可见我们统计学的学生任务量还是很大的。从就业的角度来看的话,统计学被广泛地应用在各行各业当中,统计学属于典型的工具型专业,没有所谓的对口行业。几乎只要去从事信息收集,整理,分析等工作其实都可以说是对口工作,就业面可以说是很广泛的。但是我们学生要注意的是我们要进入到某个行业工作之前,要尽可能地学一些基础的知识,最起码有点常识性知识。总而言之这三个专业单从研究的范畴来说统计学涵盖的范围是最广的,应用统计学次之,经济统计学就是针对更为细分的领域了。这三个专业在本科的阶段,并没有太大的差别,所以在报考选择专业的时候不用太纠结,但是对于开设高校一定要了解,因为高校培养的方向不同。我是临沂袁老师,专注分享教育干货以及高考志愿填报相关知识,感谢您的支持关注。

22考研 | 学科专业解析之统计学

近两年统计学的统考报录比都在10:1左右,热度算是略微偏高的,尤其是应用统计,招生人数多,报考人数每年都在增多,导致分数年年升高,有些高校的分数线已经达到了400+,应用统计为什么热度这么高?毕业之后可以做什么?01专业介绍统计学从学硕的角度讲是统计学,从专硕的角度讲是应用统计,统计学是经济学和理学的交叉学科,统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识,它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。02考试科目应用统计考研一般考思想政治、英语二、数学三以及一门专业课。具体的考试科目以报考单位的专业目录为准。哪些人适合考1、本科学经济学的学生。相比起金融学等热门经济学学硕,应用统计专硕招生人数相对较多,对于本科学经济学的学生想继续深造是一个不错的选择。2、本科学管理学的学生。所谓经管不分家,管理学学的内容比较空洞,应用统计的学习内容则偏向实践性,就业情况要好于管理学。3、本科不是学经济学但是对经济学有向往的学生。相比起经济学学硕,应用统计这个专业招生多,对于跨专业考生是比较友好的。4、英语基础不太好的学生。应用统计是考英语二的专硕,难度低于英语一。03学科评估等级排名院校推荐:统计总的大趋势分为经济类统计和数理类统计:经济统计全国最好的就是中国人民大学,厦门大学,上海财经大学数理统计最好的是北京大学,中国科大,复旦大学,南开大学,华东师范大学1中国人民大学中国人民大学,在数据挖掘,精算,经济统计还有国民经济方面都很好。综合来看应该是第一。2厦门大学厦门大学的统计特色在国民经济核算那一块,应该是全国的老大,厦门大学有个中国宏观经济研究中心,属于人文社科重点研究基地,在宏观经济统计方面很厉害,数据挖掘也不错。3上海财经大学上海财经大学,特色是金融统计。在量化投资这块很厉害。上财统计学的学术硕士,不管是哪个方向,投资学、高数、微积分都是必修的,上财和国家统计局共同建立了大数据研究中心。4北京大学北京大学,中国第一学府,北大在数据挖据,大数据很厉害。5中科大中科大,高精尖大学。中科大的统计挂在金融与统计学院下面,数据挖掘方面很厉害。6复旦大学复旦大学,偶像级的大学。数学,金融都很强。都是全国前三的学校。统计,在上海也是领头的。数学院和管理学院都有统计,但是专硕是挂在管理学院下面的。学费很贵,应该是6w一年,两年制。北上广的名校专硕学费都特别贵,全程的学费基本都在5w以上。7南开大学南开大学,统计主要是精算那块很强,挂在数学系。南开的精算全国第一,我之前看过南开研究生的培养方案,比较偏向精算,立志于精算师的,考南开是不错的选择。8华东师范大学华东师大,统计挂在统计与金融学院里面。金融统计、数据挖掘什么的都很好。有个统计的大牛茆诗松在华东师大。在上海,统计的领头学校就复旦上财和华东师大。三个学校的统计专业实力差距很小。但是要能考得上,个人觉得还是复旦最好。论难度,三个学校里面华东师大最简单。但也很难考,只比上海财经大学简单那么一点。04就业方向及前景就业方向:应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作,或在科研、教育部门从事研究和教学工作。具体来讲,主要有升学(攻读博士学位);出国留学;金融和保险部门;投资、证券及社会保障机构;市场调研、咨询及信息产业部门;国家统计部门;各类公司等就业途径。就业前景:应用统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向,从培养目标上讲,主要是培养具有坚实的统计学基础理论,具有系统的研究方向专门知识,具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力,能为实际问题的解决和决策提供量化的依据,具有能够继续进行博士课程学习和研究的能力,成为统计分析,风险管理和精算方面的高级人才。应用统计学专业研究生要发展,还是考虑往财税、金融等领域突破,考CPA、精算师等,到银行、会计事务所、保险公司等机构工作。05热门原因统计学属于比较好的万金油专业。万金油专业是个中性词,但对于统计学来说则是明显的褒义词。统计学以前是数学的一个分支,现在已经和数学并列成为二级学科了,但同时又和经济学有着莫大的关系,所以经济学强校很多是经管类的,或者经管见长的院校,招生专业名称一般为统计学、应用统计学。统计学突然热门,还是互联网和人工智能的热门带来的,以及金融行业继续热门。比如各大高校竞相开始的大数据专业,其实就是以统计学为基础的,我看了一下课程设计基本上就是统计学+数据科学+计算机+软件工程为主。再比如金融行业中热门的量化分析风险控制岗位,也和统计学关系极为密切,招聘也以数学统计学背景的为主。还有就是精算师岗位,其实和统计学数学关系非常密切,很多人大牛都是统计学数学本科研究生学精算的,基础更牢。本文综合自网络

酷条子

全国统计学专业最强的五所高校,北大屈居第二

随着社会经济的发展,统计学毕业生就业面越来越广泛,可以在企事业单位从事统计调查、统计信息管理、市场研究、数据分析、质量控制等多种工作,市场非常受欢迎,就拿近些年高薪的金融行业来说,相比较经济、金融专业的学生来说,统计学专业的学生知识定位更明确,更富竞争力。2011年国务院学位委员会把统计学调整成了一级学科,那么国内高校中,统计学专业最强的五所高校是哪几所呢?1 中国人民大学人大的统计学系是国内院校中开设最早的,2003年成立统计学院。人大在统计学上强调统计理论和统计应用的结合,是国家重点学科,多年排名全国第一,是全国拥有理学、经济学、医学三个方向统计学专业最齐全的高校。人大统计学院每年招收100名本科新生,师资方面非常雄厚,但是该专业难度较大,对数学的要求比较高,毕业生主要在金融行业、信息领域、政府部门等从事与统计和风险管理相关的工作。2 北京大学北大的统计科学中心成立于2010年,由数学科学学院、光华管理学院及其他学院从事统计研究的相关教师构成,是一个跨学院的交叉学科研究机构,因此学生在选择导师的时候选择面积很广,优势明显。北大统计科学中心下设国际顾问委员会、科学委员会、执行委员会、指导委员会等四个委员会,在中心的发展方向、人才引进、科学研究给予指导和建议,高标准,高要求,中心的目标是力争在2030年建成世界一流学科。3 厦门大学厦门大学的统计系由著名经济学家王亚楠创办于1950年,经过多年的发展,厦门大学统计学科多次被评为国家级重点学科,著名统计学家、经济学家钱伯海教授和黄良文教授等学科带头人,在国内业界享有盛誉。目前,厦门大学统计学专业在经济统计理论方法、国民经济核算两个方面成就突出,并且在数据挖掘、数理统计、生物统计等方面发展迅速。4 南开大学南开大学的统计学是国家一流建设学科,特色鲜明,在统计学的理论研究上一直保持国内领先,尤其是实验设计的理论研究特别突出,在统计学的推广应用上更是积累了丰富的现场经验。为顺应时代发展,2018年5月,南开大学在统计研究院的基础上成立统计与数据科学学院。5 东北师范大学东北师范大学没有设立单独的统计学院,统计系设在数学与统计学院,成立于2004年。东师的统计学专业高考招生是非师范类,本科生《概率论》、《数理统计》两个专业基础课程采用英文原版教材授课。很多人会觉得师范大学的非师范类专业一般,但是东师的统计学专业是个例外,综合实力非常强大,统计系现有教授8人,拥有教育部应用统计重点实验室。当前大数据方面的研究成为热点,统计学专业逐渐成为高校中的热门专业,以上是全国高校中统计学专业最强的五所高校,您怎么看呢?欢迎发表评论。

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美国热门统计学硕士项目解析 | 指南者留学

编者按:项目分析是由我们指南者留学新推出的一个专栏。应广大粉丝号召,我们将挑选部分热门专业,对比分析不同开设院校的项目特色、申请难度、申请要求、就业数据、课程设置、师资力量等,都是干货接地气的信息,希望对大家选校和申请准备有所帮助。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。总结美国所有开设统计学专业的学校,统计学的方向大致可以分为两类,一类是偏向于理论研究的,另一类是偏向于实际应用的。偏向于理论研究的主要包括统计系或者数学系下的统计学专业,偏向于实际应用的包含的方面比较广泛,包括目前非常热门的生物统计、经济统计、社会统计学等。下面为大家介绍近年来热门的美国统计学硕士项目。1斯坦福大学斯坦福的MS in Statistics项目为期两年,设立在一直高居美国统计学专业榜首的统计系下,该项目研究内容包括统计学、概率论、生物统计、金融数学等,需要学生选修45个学分,统计学系和其他系的指定科目都行,但8个统计学科目必须从必修课中选取。MS项目每年约500人申请,录取30人左右,中国学生比例较高。作为全美第一的统计学专业,申请要求也是非常苛刻的,只接受GRE考试,学校不要求学生参加GRE数学科目考试,但总分会对录取产生影响;托福要求100+。从就业和职业方面来说,美国统计学专业市场需求较大,几乎所有领域都需要统计学专业的人才,毕业生可以在各行各业工作。2加州大学伯克利分校加州大学伯克利分校的M.A. in Statistics为期两年,设立在文理学院下。该专业在在美国统计学领域中也是很有分量的,其研究生项目一直是全美数一数二的项目。该项目以就业为导向,注重学生在各个行业的统计技能的培养,而非作为博士预备的项目。要求至少修完24个学分、并且通过一个综合考试。申请要求方面,需要提供GRE,托福最低90,雅思7.0。GPA平均达到3.8,录取学生主修精算科学、计算机科学、经济学、金融、数学等。学校离旧金山,硅谷比较近,大部分毕业生都在旧金山找实习或者工作,就业前景良好。3芝加哥大学芝加哥大学的M.S. Degree in Statistics项目为期一年,以就业为导向,同时也可作为博士预备的项目学习。该项目包括数据分析、数理统计、生物统计、统计遗传学、统计与金融、计算机图像六大分支的学习。通过研讨会和特殊课程接触最前沿的领域,可以主要研究统计, 或结合其他统计数据应用的领域,项目课程自由度高。需要申请者有高级微积分和线性代数的背景,并学过一年的概率、统计和熟悉一些统计数据分析。托福最低分数90,雅思最低7分并提供GRE。该项目的毕业生多数进入金融、软件开发和政府机构等领域工作。4华盛顿大学华盛顿大学的提供统计理学硕士项目:Master of Science (MS) Track "Statistics - Advanced Methods and Data Analysis(统计——高级方法和数据分析),该项目为期两年,主要培养学生的学习能力,注重学生方法论的学习。课程重点是对统计学的理论和应用学习,包括了概率论、数理统计、数据分析、统计计算机学、科学应用等。项目要求托福最低92分,雅思最低7.0,需要提交GRE。本专业的学生毕业后,将拥有丰富的统计分析技能,并能掌握微观和宏观经济知识等,就业前景相当光明,可就职于各类企业,从事市场调查、质量管理、财务统计等工作,也可就职于政府机构和事业单位,从事各类统计工作。5卡内基梅隆大学卡内基梅隆大学统计学硕士Masters in Statistical Practice为期1年,是以专业训练为主的硕士项目,注重学生统计实践、方法和数据分析等相关能力的培养。该项目还会帮助学生将来能更好地在商业,工业和政府与科学研究领域工作,学生将会在统计实操方面获得非常好的训练。每年招收60人,国际生比例达到50%。申请要求方面,托福最低分要求是100分,口语部分不低于20分,接受雅思成绩;必须提交GRE成绩,但是没有最低分数要求。申请的学生需要完成两学期的概率论和数理统计为基础的微积分类课程,最好是计算机、数学、金融等背景。该项目毕业生在当今的就业市场上非常有竞争力。6杜克大学杜克大学统计学硕士项目Master's of Science programs in Statistical Science为期两年,该项目对有兴趣从事工业、商业和政府领域工作的学生,以及对有关统计学和相关领域研究感兴趣的学生很有吸引力。项目以授课内容为主,提供OPT实习项目,需要撰写论文。每年录取率在15%左右,大概录取60名学生,国际学生可申请TA或RA。申请方面,必须提交GRE成绩,没有最低分要求。不接受GMAT成绩。语言成绩要求:托福最低分要求是90分,雅思最低分要求是7.0。要求申请者拥有统计学专业背景。毕业生中有大部分进入金融、生物、计算机等领域,就业前景良好。7康奈尔大学康奈尔大学的Master of Professional Studies (MPS) in Applied Statistics项目一般是两学期,该项目有两个方向,一个是集中在统计分析技术上面,这个属于传统的MPS的项目;另一个是数据科学。项目致力于高端培训,培训内容包括现代数据分析技能,培训对象包括对商业、工业、政府或者科学研究感兴趣的学生。语言要求托福最低77分,听力15,写作20,阅读20,口语22。项目要求提交GRE,没有最低分数要求。一般建议学生TOEFL达到100,GRE达到325,这样才能更有竞争力。作为美国著名的常青藤联盟高校之一,以康奈尔的名声,就业前景也是非常光明的。8南加州大学南加州大学的统计硕士项目(MS in Statics)开设在数学系下。该项目为学生提供坚实的数学统计理论基础,涉及概率论,并强调将理论知识应用到现实问题的解决当中。该项目适合于那些打算或已经致力于统计方法和统计实践工作的人士;学生可以选择其他学科的选修课在特定应用领域的发展。申请者的所有必修科目需要有优异的成绩,要求GPA 3.5或更高。托福最低100,接受雅思,需要提供GRE分数,但无最低分要求,学生本科需要有较强的数学背景。USC的统计学专业就业范围很广,就业前景也很好,毕业生受到各大公司的青睐。学生在毕业以后可以从事供应链管理、制造业与服务运营管理、物流咨询、采购服务、商业开发与运营、软件支持管理等领域内的相关工作。本文作者指南者教育美国咨询师王老师关于美国统计学申请还有疑问?

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在利兹大学(Leeds)读统计学硕士(Statistics)是怎样的体验

以下是【毕达留学英国专栏】整理发布的毕达学员分享会内容。【毕达留学英国专栏】坚持每周邀请全球各地区名校学员分享申请、就读、求职等经验,敬请关注。毕达学员背景Z师姐,华南农业大学,金融学 录取学校与项目:University of Leeds: MSc Statistics with Applications to Finance 利兹大学访谈实录 1. 录取关键主持人:师姐认为当初能拿到利兹这个项目录取的关键是什么呢? Z师姐:整体来看成绩不是我的优势,不过是达到学校门槛标准的,所以只能靠软性背景来提升,包括个人对未来专业的认知以及个人职业规划等等,还有个人过往的实习及学校参与过得项目。 还有就是好好看官网上的申请要求,ps篇幅有限,有针对性的在ps中表达自己。1、实习经历要有重点,根据申请的专业要求,提炼出自己的优势。2、有明确的发展方向职业规划,为什么这个专业适合自己。3、有意识的培养软性背景,越早准备越好,越明确越好。 软性和硬性背景对申请学校来说都非常重要,在保证自己GPA的同时,有针对性的提升自己的软性背景也是非常必要的,师姐认为在提升软性背景的过程当中应该注意哪些方面呢?软性背景重要的就是实习经历和课外的项目活动经历了,尽量找和自己未来想申请的专业契合度高的实习,个人觉得不需要很多,精准有分量,2个左右就可以了。除了实习,校外志愿者活动义工活动或者是个人特长比赛竞赛啊,都可以作为丰富自己软性背景的素材,突出自己的优势。 2. 如何做时间规划主持人:那么请师姐分享一下,你的留学时间规划具体是怎样的呢?好给师弟师妹们参考下。 Z师姐:我是大三上学期才准备要出国的,准备去澳洲或者英国,需要的材料也比较类似。所以大三开学开始考雅思,同步准备文书材料。大概10月末11月初开始提交申请的,大概等了2-4周吧,12-1月陆续收到的offer。不过还是建议能早就早申呢,在第一轮就申请,早占位早录取,一般圣诞节前就能发offer。所以得根据自己实际情况预估准备的时间,提前规划比较重要。 主持人:这里也提醒有出国打算的同学要尽早做准备,早准备、早规划、早申请!只有做到这三点,才有充足的时间去提升自己的硬件条件、丰富软件背景,从而提升自己的留学竞争力,降低申请难度。3. 为什么选择英国留学主持人:师姐当初为什么会选择去英国留学呢?Z师姐:一开始准备去澳洲,后来在舍友的影响下,还是选了英国。一方面个人比较喜欢英伦风和复古的英国文化,除了学习也很想感受生活。另一方面英国研究生就一年呀,更有时间优势,而且不用考GMAT。 4. 项目基本介绍主持人:下面我们来聊一聊这个项目的信息,师姐觉得利兹的这个项目怎么样呢?你认为这个项目适合哪些人去读呢?Z师姐:我读的是数学学院的应用金融统计,我个人觉得这个专业对更适合数学和计算机的同学。课程设置是偏数理化的,会和商学院联合授课,主要内容就是数理统计,R语言,金融模型等,老师们都特别特别好,这个项目呢对个人自主学习能力的培养很棒。 主持人:师姐当初所在的班级有多少人呢?中国学生大概有多少呀?有了解同学们当初都是什么背景申请到这个项目的吗?Z师姐:好像是13个人吧,8个中国人 ,大部分都是统计计算机专业背景的,也有金融背景的。 主持人:这个项目的就业怎么样呢?中国学生是否大部分都回国就业了?回国一般去了什么类型的企业呢?Z师姐:就业就比较广泛了,像我同学有去四大做咨询的,有去大疆做数据分析的,也有去投行的,还有在互联网金融做风险评估的,大部分都还是和金融、数据相关的。5. 读完后的感受主持人:看来这个项目以后的就业范围还是比较广泛的,师姐读完这个项目之后,英国给你的感觉跟当初想象有什么不一样吗?Z师姐:那大概是比之前的印象更喜欢英国了吧。一开始可能会觉得,英国人比较高冷,会不会不好相处或者对中国人不够友好啥的。但是后来发现基本没有这种担心,老师啊同学啊,银行餐厅超市各种工作人员也好,路人也好,大部分都很友好,很耐心。但是晚上就不建议出门了,更不要单独出门了,酒吧文化很盛行~天一黑大多数商店就开始关门了,酒吧就开始营业了。 一开始也会担心饮食问题,据说英国食物很难吃,但是后来发现中餐厅和东南亚餐厅都还挺多也挺好吃的,中超也很方便,自己和朋友们在家做饭也完全没问题。6. 整体氛围主持人:师姐觉得这个学校的整体氛围是怎样的?Z师姐:整体氛围我是很享受的,轻松愉快很有校园气息,利兹大学校园和城市没有什么实体围墙间隔,可能学校老师办公室和校外超市也分不清,几乎长一样就而且就隔壁关系~学校内活动很多,偶尔还会有市集,有演出,有color run。一般我们排课表都是没有午休的,中午太阳好的话图书馆的超级大台阶上会坐满了人,学校对面是一排各种买吃的,中午有课就可以买好吃的坐在台阶上边晒太阳边吃饭。一到考试周,图书馆就24小时不关闭,图书馆一般有三个,一个复古的,两个现代,环境都很赞,学校离市中心也不远。 主持人:学校是否有中国学生组织呢? Z师姐:有的,只有你想不到的组织,和国内大学一样啊,轮滑啊,野餐啊,摄影啊,跳舞啊都有自己的小组织,开学也会有各种组织的招新会。7. 对师弟师妹的建议主持人:最后,师姐对于想来这个项目就读的师弟师妹有什么建议吗? Z师姐:我觉得有一段海外留学的经历对于个人来说还是很难忘和值得的,学习方法和国内可能有比较大的不一样,除了学习,包括个人独立性的培养,还有生活技能提升和眼界的开阔,还能旅游丰富自己的人生呢,确实会有很多不一样的收获。所以提前规划好自己想要的未来和生活,早准备肯定是没错的。希望大家都能拿到想要的offer,去想去的国家和地方,有着优秀的未来。