统计学研究生科目有哪些

统计学在职研究生只有一种报考方式就是同等学力申硕，那么，统计学同等学力申硕统考都考几科呢？统计学同等学力申硕要先学习再考试，考生只有先完成2年左右研修班，之后达到统考要求后才有资格参加全国申硕统考。研修班是免试入学，一年一般会有2次报名机会>>>点击下方“小程序”查看招生院校，在完成规定科目后，学校会安排结业考试，由学校自己命题，通过考试且修满学分后可获得结业证书。申硕考试要求是本科有学士学位，且毕业满3年及以上才有资格参加。统考报名时间：每年3月份统考时间：每年5月份(周末，一天内完成)统考科目：只有2门，外语、学科综合考试均为笔试，各科满分均为100分，考试采用及格制，各科达到60分即为通过。根据考试规定，考生单科成绩可以保留，一般有4次统考机会，只要顺利完成考试，还需参加论文答辩，最后即可获得硕士学位证书。相关推荐：2019统计学在职研究生可以免统考吗？

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。

宁波点对点私人定制部1月8日报道，统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，那么统计学考研可以选择哪些专业和学校，现在点对点利用大数据和高质量就业私人定制系统给大家做个分析。统计学有七大类专业可以选择，02经济学、03法学、07理学、08工学、09农学、10医学和12管理学，各个专业大类具体可以考的专业如下分析，在对相关专业感兴趣之后，私人定制三个步骤确定报考学校专业，给考生从初试考试科目做出最基本判断“可以考吗”：在这个基础上提供可以考的学校、院系、专业和研究方向；考生从中做出选择，进一步提供初试信息、复试信息、调剂信息、考前分析如报录比分数线等，判断其考试难度，制定学习计划。关键词：统计学可以考的47个专业02经济学（7个专业）：020208统计学、027000统计学、020200应用经济学、020246应用统计学、025200应用统计硕士、027050经济统计学、027051管理统计学03法学（1个专业）：030302人口学07理学（24个专业）：071400统计学、071450数据科学（统计学）、071451经济统计学、071459应用统计学、077803病原生物学、071462生物统计学、071000生物学、071457数理统计学、071466金融统计学、071450数据科学、071452社会经济统计学、070100数学、077901流行病与卫生统计学、070104应用数学、070103概率论与数理统计、071067生物信息学、070178质量统计学、071467经济社会统计学、071461生物卫生统计学、071465管理统计学、071451经济统计、071459应用统计、071451经济统计学、071462生物统计08工学（5个专业）：081000信息与通信工程、080270工业工程、085236工业工程、081104模式识别与智能系统、081002信号与信息处理09农学（2个专业）：090162作物生物技术、090357资源环境信息工程10医学（7个专业）：100401流行病与卫生统计学、100533中医预防医学、105300公共卫生硕士100400公共卫生与预防医学、100734药学信息学、100601中西医结合基础、105300公共卫生12管理学（1个专业）：120200工商管理以上专业给考生讲解一个实例，实例专业：020200应用经济学第一步，假如同学选择的是020200应用经济学，该专业属于02经济学-0202应用经济学范畴，考此专业需要考数学，一般是考数学三。第二步，020200应用经济学可以考的学校院系：西安交通大学经济与金融学院020200应用经济学。第三步，西安交通大学020200应用经济学分数线2018年340分，2019年370分，更详细的初试资料、复试资料需要发送考生的邮箱。

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！

统计师可是国家专门为从事统计行业工作的专业人员而设立的资格类考试，与其它考试一样，统计师同样实行的是全国统一试题、统一考试教材、统一评分标准的考试制度，那么2020年统计师考试科目到底有哪些?考试时间如何安排?我们来看看吧。一、2020年统计师考试科目有哪些?统计师一共分为了初级、中级、高级三个级别考试，其中初级统计师考试科目有《统计学和统计法基础知识》、《统计专业知识和实务》;中级统计师考试科目有《统计基础理论及相关知识》、《统计工作实务》;高级统计师考试科目有《高级统计实务与案例分析》，随着级别的提升，统计师的考试难度也会相应提升，考试前考生一定要做好相应准备工作。二、统计师考生一次要报考几科?与初级会计职称考试一样，统计师考试同样要求考生必须要一次报考并通过所有科目才能取得统计师证书，统计师各级别考试一年只举办一次，对于只通过一科考试的考生，只能够在第二年重新进行报考了。三、统计师各科目考试形式初级和中级统计师考试是采取同一种考试形式，试卷均为客观选择题，并采取的是笔试闭卷的考试方式，考生需要在答题卡上作答，各科目考试时长均为2.5小时。而高级统计师考试则采取的是开卷笔试的考试形式，试卷题目均为主观分析题，并且使用专用的答题卡进行作答，科目考试时长为3小时，考生一定要分配好每道题的作答时间。四、统计师考试该如何备考?无论是哪个级别考试，考生必须要一次性通过所有科目才能顺利取得统计师资格证书，因为一年报考的机会只有一次，因此考生一定要好好把握住机会，保证一次通关所有科目。对于上班族、零基础考生，为了缩短备考时间及提高学习效率，建议大家还是采用报班的方式进行备考复习，通过老师所提供的范围进行复习，抓住重点内容，通过统计师考试并不成问题。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。现如今人们使用手机的频率越来越高，越来越多的设备接入了互联网，它们大量收集客户的使用模式和产品性能数据。不管是产品的开发和运营效率，还是智能分析和用户体验，大数据的使用无处不在，可以帮助公司轻松处理各种业务。简而言之，在大多数情况下，大数据处理就是从收集原始数据开始，对数据集进行分析，以发掘有价值的信息，并且进行有效利用。而统计学就是大数据分析的两种主要方式之一，主要应用在分析领域。虽然统计学本身的理念与大数据还是具有一定区别的，但从另一个角度来说，统计学知识却又是进行大数据分析的理论基础。现在有越来越的学生对数据分析感兴趣，市场的需求量也很大，因此我们今天就来聊一聊统计学专业主要的学习内容是什么，与数学或精算专业又有什么不同？什么是统计统计学是应用数学的一个领域，它在很大程度上依赖于计算机。统计学专业主要学习如何收集、分析和解释数据，培养学生使用数据来解决现实世界的问题。选择这个专业的学生可能会对某些领域的职业发展感兴趣，比如政府、银行或金融。通过学习如何收集和分解复杂的信息，可以帮助统计专业的学生为公共政策、商业决策等做出贡献。比如说最近备受关注的美国总统选举问题，在结果出来之前就有非常多人针对“谁将赢得下一届总统选举”作出预测。那么为了找到答案，你可以问每一个注册的选民他们打算给谁投票。但是全美国有那么多的选民，是不可能对每一个人进行直接询问的。而这就是统计数据发挥作用的时候了。我们可以进行民意调查，通过选择合理的样本群里(即只询问一小部分注册选民)，利用统计学知识对结果做出预测。虽然利用一小群人的答案做出一个涉及全国数百万人的预测结果一定会有偏差，然而只要选取样本的过程合理，摒除大部分的干扰因素，这个偏差可以降到最低。除此之外，统计学的理论核心被广泛应用于人类学、天文学、生物学、商学、化学、计算机科学、经济学、教育、工程、环境科学、流行病学、金融、政府、历史、法律、语言学、医学、物理学、心理学、社会学等领域。《纽约时报》(New York Times)的一篇文章指出，对统计学家的需求正日益增长，文章的标题是：“对于今天的毕业生，就一个词：统计学”。统计专业需要学习哪些科目？美国统计协会(American Statistical Association)表示，统计学的学生应该了解微积分、线性代数和概率，以及它们与统计学的联系和关联。以加州大学伯克利分校的统计专业为例，要想进入统计专业学习，还需要先完成以下先修课程：MATH 1A&1B CALCULUS 微积分1&2该课程研究函数的微分(Differentiation)、积分(Integration)以及有关概念和应用的数学分支。它是数学的一个基础学科，内容主要包括极限、微分学、积分学及其应用。微分学包括求导数的运算，是一套关于变化率的理论。它使得函数、速度、加速度和曲线的斜率等均可用一套通用的符号进行讨论。积分学，包括求积分的运算，为定义和计算面积、体积等提供一套通用的方法。MATH 53 Multivariable Calculus 多变量微积分该课程主要讲解参数方程和极坐标，二维欧几里得空间和三维欧几里得空间中的向量，偏导数，多重积分，向量微积分，格林、高斯和斯托克斯等数学定理。MATH 54 Linear Algebra and Differential Equations 线性代数与微分方程该课程讲解了基本线性代数，矩阵运算，和行列式。同时介绍了向量空间，内积空间，特征值和特征向量，正交对称矩阵；以及线性二阶微分方程，常系数的一阶方程组，傅里叶级数等内容。在保证总GPA超过3.2，并且顺利完成以上四门课程的情况下，学生才可以进入统计专业进行专业课程的学习。其中包括了3门必修课和三门选修课。其中3门必修课为：STAT 133 Concepts in Computing with Data 数据计算的概念本课程介绍了密集计算的应用统计学，主题包括：数据库的组织和使用，可视化和图形，统计学习和数据挖掘，模型验证程序，以及结果的展示。STAT 134 Concepts of Probability 概率的概念该课程涉及概率论的介绍，强调了统计概念和应用。包含的内容有条件期望，独立性，大数定律；离散随机变量和连续随机变量；中心极限定理。而备选的主题有泊松过程，马尔可夫链，以及特征函数。STAT 135 Concepts of Statistics 统计的概念这门课为统计理论与方法的综合概论课程。主题包括描述统计、最大似然估计、非参数方法、最优性介绍、拟合优度检验、方差分析、bootstrap和计算机密集方法以及最小二乘估计。此外，实验课涉及内容为计算机的数据分析在科学和工程方面的应用。在必修课之外，统计专业的同年学们还需要在以下课程当中选择3门作为选修课程，具体的选择则可参照每位同学自己的兴趣方向。课程方向通过伯克利大学统计专业的这些课程的介绍可以看出，学习统计确实需要比较牢固的数学基础。伯克利大学的课程设置更贴近通识性统计学方向，比较适合还没有明确方向并且未来有可能往不同领域发展的同学。除此之外，也有一些院校的统计专业设置有更加细致的分类。以哈佛大学为例，他们的统计专业有四个学习方向：1. General Track通识性方向该方向是最灵活的，为统计理论、方法和应用提供了原理和技术的基础。这个基础可以应用到很多领域。2. Data Science Track 数据科学方向数据科学探索统计学与计算机科学的边界。课程涉及这些领域的混合方向，应用领域包括预测、推荐系统和海量数据集分析等。3. Bioinformatics and Computational Biology (BCB) Track 生物信息学与计算生物学方向该方向融合了生物学、统计学和计算机，为研究基因和蛋白质序列等生物数据提供模型和工具。这在一定程度上是由于最近生物科学中数据的规模和复杂性的激增，这要求发展新的统计方法和模型，例如基因和蛋白质基序搜索模型、系统发育重建模型和基因表达分析模型。4. Quantitative Finance Track 定量金融方向定量金融方向为从事金融和精算工作的同学提供了坚实的基础。具体的主题包括金融/保险建模中出现的随机模型的统计推断，以及在复杂金融/保险工具的定价、对冲和风险评估中成为标准的计算技术。不论是选择哪一个方向，统计专业的就业前景在目前来说都是非常不错的。根据美国劳工局的预测，在2024年，熟练掌握统计数据方法的专业人士在职场上会变得更加有竞争力。无论是有关信息处理的商务决策，健康医疗，还是政治政策的决定，都离不开统计学，而例如社交媒体等的有关“大数据”的行业也需要统计专业人才。如果是对统计理论知识感兴趣并且计划升学读研究生的同学，曾老师建议可以选择数学相关课程更多的理科学士项目( Bachelor of Science)；而对统计学知识的实际应用更感兴趣的学生，则可以考虑选择文科学士项目(Bachelor of Arts)。根据U.S. News最佳大学排名，目前有超过160所院校提供统计学本科学位课程，因此对该专业感兴趣的同学们可以有很多的选择。如果你是一个对数学很擅长的人，并且想将自己的技能应用到实际领域，那么统计学可能是比较适合你的专业。如果你对统计学感兴趣，但更愿意关注在其他领域，那么可以看看你的学校是否提供辅修课程来帮助你培养技能。

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！

校训:实事求是简介本文主要从学科排名，初试分数线，初试参考书目，以及专业课真题解析等方面对中国人民大学应用统计专硕专业课进行总结和分析，希望对想考人大应统的你有所帮助。应用统计考研介绍统计学是应用经济学热门专业之一，是经济学和理学的交叉学科。根据维基百科翻译：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。所以统计学对数学的要求是非常高的，而且统计学这门学科学的是非常杂，并不是适合基础一般的同学跨考。本专业学生毕业后可在企业、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。以下是教育部学位与研究生教育发展中心公布的经济统计学专业的大学排名，可以做个参考:本文介绍人大因此只列出前20由上图可以看出在统计学方面中国人民大学仅次于北京大学，学科评估结果都为A+，且学校位于北京，地理位置优越，因此竞争压力可想而知。初试分数线随着金融和计算机专业的饱和，更多的人发现应用统计专硕以后也可以间接的从事金融和计算机行业，并且还有一定优势，因此应用统计专业分数线也不断拔高。在2021年初试分数出来的这半个月中，我们可以发现应用统计已经成为金融、计算机之后又一大内卷的学科，各大985院校复试分数线预测均达到了400分以上，因此想要报考应用统计专业的同学慎重考虑。根据网络数据预测2021人大初试分数线为400-410之间，2022年也会是这个水平。初试参考书目《统计学》第六版——贾俊平 何晓群 金勇进（21世纪统计学系列教材） 贾俊平的《统计学》各版本差距不大，推荐第六版和第四版（经管类）可以相互结合使用，当做打基础使用。《应用回归分析》第三版——何晓群 刘文卿（21世纪统计学系列教材） 本书与《计量经济学》内容差不多，只是侧重点不一样，本书侧重于回归分析的理论，而计量经济学侧重于回归分析在经济学中的应用。《应用时间序列分析》第三版——王燕（21世纪统计学系列教材） 《多元统计分析》第三版——何晓群（21世纪统计学系列教材） 《概率论与数理统计教程》第二版——茆诗松、程依明没有一个学校的应用统计专硕考研内容像人大这么广泛，因此复习时需要形成较好的知识体系才能从容应对。专业课解析根据以往人大专业课的出题形式而言，专业课考题是7-8个大题，每题20-25分，没有选择计算题，并且每本参考书中的内容都有涉及，因此更考验同学的综合分析以及解答问题的能力。更多的专业课解析内容以及人大应用统计专硕的考研资料请关注并评论。侵删星光不问赶路人，时光不负有心人，只要按部就班的努力一定能上岸！

统计学在生活中无处不在：从我们熟悉的居民消费指数、粮食产量、价格变动情况，还有每天呐喊的GDP，到全国人口普查、全国经济普查、企业利润情况，各行各业都需要统计学将数据进行归纳、分析、总结，为每一个决策提供基础性支持。统计学不仅与每一个人息息相关，在大数据、人工智能等新兴行业跃动的今天，统计学所培养的统计思维，仍然是这些新兴行业的底层逻辑之一。其前景不言而喻。下面，我们来具体了解一下统计学的专业信息和就业方向。专业介绍统计学学制：四年学位：理学或经济学学士（根据学校侧重点不同，或着重于数学，或着重于经济）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。由于统计学的定量研究具有客观、准确和可检验的特点，所以统计方法就成为实证研究的最重要的方法，广泛适用于自然、社会、经济、科学技术各个领域的分析研究。应用统计学与统计学专业相比，应用统计学专业以学习基础理论的实际应用为主，注重解决各类实际问题，基本上就是利用各种数学模型以及相关的统计检验方法来分析解决问题。推荐院校统计学专业院校排名及辽宁省2018年招生分数双一流：北京大学、中国人民大学、清华大学、南开大学、东北师范大学、华东师范大学、上海财经大学、厦门大学就业情况区分：统计学与大数据数据 ≠ 大数据！数据挖掘 ≠ 大数据！统计学能够为大数据、人工智能提供建模方式，而并不是学了统计学就能够直接担任大数据或是人工智能相关岗位。这个方向门槛很高，竞争激烈，必须额外自学很多东西。如果以进入相关互联网公司为目标，必须要学习SPSS、SAS等这些基于计算机的软件，SQL、python等这些基于计算机的高级语言，以及Hadoop环境等。可以时刻关注招聘信息需求，为自己合理规划自学课程。具体岗位:政府统计局等公务员金融起薪：5000-6000银行、保险公司、证券公司等的统计员、股票分析师、市场研究员。银行是统计学学生的一个重要就业方向，除非能力特别强，否则刚毕业一般都在银行分行。财务起薪：3000-4000企业的会计、出纳。考初级会计职称，然后慢慢往这方面努力就可以，在一般的企业都可以找到工作。互联网起薪：7000-8000互联网公司的数据分析师、数值策划。起薪高，一般都是大型公司，工作环境也很好。但是本科的学习内容是远远达不到互联网公司的要求的，需要学生在专业课以外的时间多多学习。如果想往这方面发展，最好能以研究生为起点，再多学习专业课以外的知识，不学编程是不行的。市场研究相关企业起薪：3000-6000市场调查公司、咨询公司或其他企业的统计员、数据分析师，或是公司的市场研究部门。如果仅是做统计员的话，不需要太多的技能，本科毕业即可。深造:考研如果想学好统计学，还是相当建议考研的。本科学习侧重基础，该懂的都教，但都是皮毛。研究生阶段统计学方向分得更细，包括应用统计学、经济统计学、数理统计学、生物统计学等，与相应行业联系更加紧密。出国如果想出国，一定要在本科期间打好数学基础，本科是数学、精算、统计等专业的学生，出国申请统计学士比较有优势的。但是就算是出国，最后也为了就业，那么自学编程这项任务一定不要落下，这样，不论是学业还是就业都能够具备统计思维+编程技术优势。报考建议专业优势对数据分析建模有一定优势，培养逻辑思维。作为一个工具性学科，为任何行业都能够提供基础支持。与现阶段热门行业联系紧密。专业劣势不能直接凭借专业获得饭碗，本科时期仅学皮毛。如果学得好，必须大量自学。适合学生该专业对数学科目要求较高。适合对逻辑推理有兴趣，热爱数学应用的学生就读。需要有较强的自学能力。不适合学生不适合对数据不够敏感的学生地域选择对于统计学专业的学生来说，地域非常重要。一线城市里的企业能够接触最新的方法和最激烈的思维碰撞，不论是简历还是实力，都能够得到极大丰富和锻炼。诺贝尔经济学奖获得者Thomas J． Sargent曾在世界科技创新论坛上表示，人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻，其实就是统计学。好多的公式都非常老，但是所有的人工智能利用的都是统计学来解决问题。所以，如果你决定报考统计学，那么可以告诉你，未来的前景必然不会差。但工资起薪却与你的自学能力密切相关。先考虑自己是否对数学有足够的兴趣，再看自己是喜欢安逸生活还是喜欢见缝插针的学习。如果选择安逸，可以往会计、财务，或者市场研究部门方向考虑；如果有很强的自学能力，那么不用多说，考研、出国、互联网公司的数据分析师大概就是你的目的地。