统计学研究生方向

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！

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

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！

现在，统计学在职研究生受到了很多同学们的关注和青睐，目前，也正处于招生中，那么，2020统计学在职研究生招生院校有哪些？招生方向分别有哪些呢？　招生院校目前，统计学在职研究生正在招生的院校有中国人民大学。招生方向下面，我们分别来看看中国人民大学统计学在职研究生招生方向有哪些？中国人民大学：统计学专业金融统计与金融创新管理方向、统计学专业互联网经济管理与投资决策分析方向、统计学专业大数据挖掘与云计算分析方向、风险管理与精算专业方向、统计学专业数据分析方向等等。同学们可以点击下方小程序查看招生简章！　招生方式中国人民大学统计学在职研究生招生方式为同等学力申硕。同等学力申硕是免试入学，同学们无需参加入学考试，只要满足条件提交报名材料，等待院校审核，审核通过即可入学学习。后期，满足本科有学士学位的同学可以参加申硕考试，考试通过获得学位证书。以上就是小编为同学们整理的2020统计学在职研究生招生院校以及招生专业方向情况。同学们可以点击下方链接查看更多文章！2020在职研究生有网络班吗？要怎么报名？2020考研调剂具体流程

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！

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！

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。