统计学研究生哪些科目

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。

首先，目前有多个专业设置了大数据方向研究生的培养计划，比如计算机专业、统计学专业、经济学专业等，在当前大数据快速发展的背景下，也有不少学科设置了与大数据相结合的方向，比如机械专业、材料专业等，所以可以根据自身的知识结构来选择具体的专业和方向。由于当前研究生考试的竞争比较激烈，所以尽量不要选择跨考。不论是选择哪个专业的大数据培养方向，都需要具备三方面基础的知识结构，涉及到数学、统计学和计算机，所以如果未来想在大数据的技术研发方向走得更远，一定要重视这三个学科的基础知识，尤其是数学基础。当然，在准备考研的过程中，数学也是非常重要的学科。由于不少高校的大数据专业都是以计算机专业为基础构建的，所以考计算机专业大数据方向研究生是比较常见的选择，计算机专业考研往往需要重点做好三方面准备，其一是基础学科；其二是专业课；其三是计算机专业知识面，其中计算机专业知识面对于复试有重要的意义，有的高校（科研院所）在复试时会随机考察一门计算机专业课，这对于考生来说是比较大的挑战。不同高校在专业课考试方面的要求是不同的，而且不同的高校在报考时也有不同的要求，考生需要重点注意一下。比如，有的高校在报考时就需要考生明确指定具体的学习方向，这也会导致不少热门专业出现激烈的竞争，往年不少高分考生考研失败与报考就有直接的关系。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！

2020考研越来越近了，预报名正在进行中。目前同学们遇到的棘手问题莫过于专业、学校的选择。在这里，笔者为大家整理了7个择校择专业最常见的问题，希望能为大家解惑。先选学校还是先选专业？先选专业，再选学校。专业的选择，关系到未来的职业发展路径，而学校的选择，关系到未来的院校竞争难度。选择了意向专业之后，我们的选择面就会变小。接下来我们可以再去看全国900多个招生单位，有多少招生单位在招这一专业的研究生，再去判断这些学校里面哪些合适、哪些不合适。只有先选专业再选学校，最终才可能选得出来。择校择专业要避开哪些误区？（1）盲目追热门热门不等于好，冷门不等于差。是否热门，是一个数量标准；而好与不好其实是一个质量标准。（2）混淆兴趣和志趣在审视自己是否真的对一个专业感兴趣时，要思考三点：是不是做好准备在这个专业领域中“奉献终生”；是不是对这个专业熟悉，还是仅仅凭感觉喜欢；是不是真正具备在这个专业领域学习的潜力和资质。（3）拘泥于本科专业选专业的时候不一定要跟自己的本科专业相结合。换句话说，跨专业完全可以跨一个一点关系都没有的。热门专业是跟着整个产业结构走的，什么产业将来有饭吃，什么产业比较好，是你现在判断不了的。建议大家最好学一个稍微宽一些的专业，以便将来在读研的过程中，根据社会产业的变化方向，去积极地调整你的研究重点。选择考研目标需侧重考虑哪些点？首先要搞清专业和未来职业之间的对口关系，而二者是否对口，主要是看你选的是技术性专业还是实践性专业。技术性专业，如一些工科类、机械类专业，将来工作对口的可能性相对比较大。并且从毕业生的意愿来讲，大部分是学这个专业，就在这个圈子里面工作。这类专业在选择考研目标时需看重专业学科实力。而实践性专业，比如经济类、管理类或语言类专业，本质来讲并不是在学这个知识本身，而是在学这个知识内含的一种思维。读实践性专业的研究生，其意义在于：去一个比较好的平台。这类专业在选择考研目标时需看重学校名气和实践机会。选定院校时需要考虑哪些因素？首先分析院校名气大不大。学校是不是双一流、985、211，或者学科领域内的名校。还要看学科实力，查一下学科排名。如果是在工科领域前五十，院校基本不会特别差；如果是在实践性专业的领域，例如管理学、经济学，前三十的院校也都是非常不错的。此外，还要看地理位置。大体可以划分为中国的东部、西部、南边、北边、沿海、内地。比如说互联网相关专业，一定要去互联网土壤最好的几个城市，如北京、杭州、深圳；如果学金融、经济，最好就去中国的华东地区，因为那边是金融中心；而华东地区的南京、苏州、上海，对工科同学来说也是非常好的选择。最后是院校的就业及培养特点。这个必须要深入到学校里面去了解。选择学校有哪些指标？主要有两个指标：一个内部指标，一个外部指标。内部指标其实就是看自己的水平、能力、实力；外部指标就是要去了解跟你报考同一学校的学生，目前到底具有一种什么样的竞争力。同学们可以综合四点衡量：自身基础怎么样；目标是否有刺激性；目标学校的报录比；自身的内心有多坚定。如何确定要不要跨专业？首先要看本科的核心课程是什么，将来要考的这个专业，它的专业课考的那个科目，在你的本科阶段是否是核心课程。其次是否跨学科。要看本科专业和研究生专业之间是否存在一些内在的逻辑关联。例如本科学数学，你考经济学、统计学，可能会得到老师的青睐；本科学外语，你考新闻传播学可能有一定优势，你和其他同学相比就有了一定的差异化竞争优势。最后，考虑你考研是为了学术研究还是就业？由此决定你到底是要考学硕还是要考专硕。此外还要考虑，如果跨专业，你要去跨什么样的专业，是跨那些统考的专业，还是跨那些自主命题的专业？选定院校有哪些步骤？第一步是先定自己准备考什么专业。如果专业定不下来，就要定准备考什么学科门类、准备考什么一级学科。建议到中国研究生招生信息网查询一下，全国总共有多少所院校在招这个专业，做一个列表。第二步是把这些学校中你不可能考的学校剔除。剩下的学校按照是不是双一流、985、211，是不是34所，学科实力，全国排名进行排序。进行一次地毯式的搜索，把信息查出来，做一个综合测评及排序。第三步是对这些院校的性价比进行综合分析，缩小目标范围。第四步看实力，看实力就看复试分数线和招生人数这两项。一个学校的复试分数线会有起伏，比如说一年350、一年340、一年370，大家可以粗略地算出它的平均复试分数线，然后往上提15分作为初试成绩目标，或者就取它的历年最高标准去做准备。而招生人数也是非常关键的。如果一个专业招生人数不到四五个，那就属于难度非常大的；如果招生人数比较多，我们考研成功的概率也会大一些。来源：武汉晚报

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！

统计学是一门几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。在全国第四次学科评估中，有三所“双非”大学入选了A类学科建设名单，分别是江西财经大学、浙江财经大学，东北财经大学。其中，江西财经大学和东北财经大学在往期的文章中已有过介绍，这里不再赘诉。学科评估名单浙江工商大学浙江工商大学浙江工大学是中国人民共和国教育部、中华人民共和国商务部和浙江省人民政府共建的浙江省重点建设高校。浙江工商大学除了统计学这一强势学科外，该校的工商管理、应用经济学、法学同统计学一样为浙江省人文社会科学重点研究基地一级学科，食品科学与工程是浙江省重中之重一级学科。在即将进行的第五轮学科评估中，该校的有四科学有望冲入A类学科建设，分别是统计学、工商管理、应用经济学、食品科学与工程，这四个学科在填报志愿中应当留意。理学介绍介绍了理学下设一级学科共计14个，分别是数学、物理学、化学、天文学、地理学、大气科学、海洋科学、地球物理学、地质学、生物学、系统科学、科学技术史、生态学和统计学。其中，有“双非”高校入选A类学科建设的仅仅有两个学科：大气科学、统计学。关注我，了解更多有A类学科建设的双非高校

关注励志学生，获取最新考研资讯，考研技巧和考研的学习方法天气越来越冷，这也意味着距离考研越来越近。考研时候的信息是比较封闭的，如果同学们误了一点信息的话，可能就会耽误了自己一年的时间。每年不同学校考的科目都会发生变化，比如专业课的改动，多加一本书，减少一本书这是常事，但是如果自己没有及时看到这条消息，或者没有及时去官网上查最新要考的科目，还是按照以往考试要考的复习，可能会耽误了自己。今天励志学生帮同学们总结了一下哪些学校的哪些专业都有哪些考试科目发生了变化，一起来看看！南京航空航天大学南京航空航天大学的外国语学院英语笔译专业（专业学位）考试科目发生了变动如下：专业课2由212翻译硕士俄语 或 213翻译硕士日语 或 214翻译硕士法语 或 215 翻译硕士德语变为211翻译硕士英语（唯一）这样对于大部分同学还是有好处的，毕竟大家对英语还是比较熟悉一些。南京师范大学南京师范大学的心理学学硕和应用心理专硕的参考书都发生了一些变化，如下：心理学学硕增加了发展心理学和社会心理学发展心理学包括：《儿童发展》（第一 版），刘国熊编著，科学出版社，2017年；《发展心理学》，林崇德主编，人民教育出版社，2009年。社会心理学包括：《社会心理学》（第三版），候玉波主编，北京大学出版社应用心理专硕有三本教材的版本更新，新增人格心理学科目新增版本及更新：《心理与教育测量》，郑日昌主编，人民教育出版社，2011年；《儿童发展》（第一版），刘国雄编著，科学出版社，2017年；《社会心理学》（第三版），候玉波编著，北京大学出版社，2013年；人格心理学包括：《人格心理学》，黄希庭编著，浙江教育出版社，2002年；《人格研究》，郭永玉主编，华东师范大学出版社，2016年；首都师范大学首都师范大学的心理综合2019研究生考研的科目变动如下：学硕考试科目：101思想政治理论；201英语一；775心理学基础综合，775心理学基础综合包含心理学、发展心理学、实验心理学、心理统计学。专硕考试科目：101思想政治理论；201英语二；347心理学专业综合，347心理专业综合包括普通心理学、心理统计学、实验心理学无论科目怎么变化，相信同学们都会努力去复习，好好去考试，争取考一个不负自己努力，不负这么长时间复习，不负自己梦想的一个成绩，同学们加油！

背景介绍分享人：Z学长学校：北大数学在读：伯克利统计学硕士讲座内容大学感悟及科研经验分享在大三的时候，在选择专业和方向的过程中，我走了很多的弯路。当时没有老师和长辈来指导我如何选专业，多数时候我都在闭门造车，凭空想象。那段时间心烦意乱，心思很难放在学习上。当我回过神来的时候，周围的同学已经比我多学了很多。有的同学早早开始了本科生科研，有的同学已经提交了海外交换的申请。真正想要向统计学方向发展，应该是我大三下学期的事情了。引领我走向这条路的，是我最最尊敬的吴老师。她是我本科生科研的导师，我的本科生科研做的是金融数学。记得那时，我和我的组员以正在以传统的概率统计学工具来研究我们的题目，例如随机模拟，随机分析，假设检验等等。在一次讨论课的时候，吴老师提了一句：“要是用这些方法做下去，我觉得我们会举步维艰，能不能将一些现代的统计学习方法运用到我们的研究上来呢？”之后，吴老师发给了我一本《The Elements of Statistical Learning》，她说这是伯克利的研究生教材，和我们的国内的统计学教材完全不一样，从此一扇大门就打开了。就这样，我自学了机器学习里的基本理论、模型和方法。之后，我又学习了学院里的《统计学习》这门课，从统计学习的民科变成了学院派。所以，我这里建议学弟学妹们都能够尽早开始本科生科研。科研的方向不一定要十分合乎你的胃口，重要的是要和自己的导师多多交流，了解未来学科的发展方向，找到自己的学习目标。在我申请中最最遗憾的事情，就是没有海外交流的经历。因为海外交流需要我们大二的时候就要开始着手准备，等我反应过来的时候已经追回莫及。我的很多同学在海外交流期间，都得到了海外教授的那封价值连城的推荐信。机器学习的学习路线数据科学是当下很时髦的名词，如果能在PS里呈现自己做的机器学习方面的相关工作，对于申请来将是一个很大的加分。在申请硕士，注重就业导向的统计硕士项目上，就很希望招来的学生有数据科学方面的背景。就我的经验而言，学习Machine Learning（机器学习）需要在掌握理论知识的同时，同时训练相应的编程技巧。编程能力方面，做机器学习和深度学习的主流语言是C++和Python。但是，我希望学弟学妹们如果有时间的话，还是不要一上来就学Python，Matlab和R。因为这三门语言都过于“方便”和“灵活”，其掩盖了编程最重要的东西—逻辑。我当时花了很长的时间学习C语言。C语言的“包”很少，一个简单的矩阵操作就能把人难死，不过正是在这样的纠结过程中，我对编程的理解逐渐深入，所以清晰的逻辑是编程的根本。当然了，如果之前有一定的编程基础，那么直接去学Python这些还是没问题的。伯克利的学习及申请经验不论是来美国读博士还是硕士，个人能力都是学术研究和找工作的关键。从本科高年级开始，就要开始注重自己能力的培养和提高。大家去搜搜Leetcode和Hacker rank，两个都是Online Judge，编程练习的好地方，尤其是硕士项目，非！常！重！要！大家一定不能忽视。关于学习方面，这里我想强调两点：1. 把知识转化为记忆：大学高年级阶段，很多同学学习一门课就学一个星期，考完试之后就全部忘记了，这样的做法是极不可取的。直到来美国，参加各种面试之后，才发现面试官问我的大学阶段的东西很多都忘记了。学习一门课程之后，尤其是概率论、数理统计、随机过程和回归分析，这四门课的基本理论、定理和运用都值得大家牢牢记住。2.编程能力的培养：在美国，不论是课业还是面试，熟练的编程机巧能够为你增光添彩。有些人认为，只有聪明的人才能把程序写好，而我觉得这样的理解是片面的。我认为编程更像当时初高中时的1000米测试，只要坚持不懈，就能练到炉火纯青。因为编程和跑1000米一样，是一个让自己的身心不断调整、不断适应的过程。每天写一小段程序，一个月之后你写程序、Debug的速度就会有大的提高，再不会在写Project的时候还在百度如何将int转化为string之类的基本问题。生活部分在美国的生活比想象中要难，所有大小事务都需要自己料理。周一到周五都在学校，周末在家自己做饭。在美国很少能有唱歌、打球、看电影之类的娱乐活动，最大的爱好就是做饭和锻炼。每每在微信里和同学聊天，都会发现大家的厨艺都在飞速提高。我这学期还在做助教，同时还要花费大量时间在Career Fair找实习上。对了，说一句，如果要做助教的话，口语一定要好。托福的口语一定要刷高一点，不然的话，你在这边是当不了助教的。在国内学车感觉没有必要，美国大多数州都需要重新考驾照。旧金山的公共交通比较发达，所以也不用担心交通的问题。问答环节问：学长统计硕士和PhD出路有啥不同？有没有必要读PhD？Z学长：我也在考虑这个问题，因为PhD在美国这边是非常难毕业的，一般五年能准时毕业的人，都是非常牛的。如果你以后想工作的话，我觉得读硕士已经足够了，但是PhD的话会多一条出路问：学长可以介绍一些伯克利统计教授做机器学习的么？Z学长：伯克利做的最好的应该是Michael I. Jordan，是机器学习和深度学习的大牛；还有郁老师，郁彬老师做机器学习做的非常好；还有一位叫做Martin J. Wainwright，这位教授做机器学习也是大牛。问：学长请问机器学习和统计到底什么关系啊？是不是统计只是一种工具，机器学习是真正的研究方向？Z学长：现在学术界也很难回答这个问题，因为这个问题真的很难，传统统计像是贝叶斯统计，因果推断之类的，他们不需要用到太多机器学习方面的东西，但是你做现代统计的话，像是做高维统计之类的，机器学习是必不可少的。问：学长统计中的机器学习和EECS项目中的有什么区别？Z学长：现在统计中的机器学习和EECS中的差别已经越来越小了。统计基本上是从数学和理论的角度出发的，他会着重的讲一些他的理论和模型部分，而EECS的话更注重于讲他怎么实现。问：学长你好，如果只学了C和python，打算学习data science，还需要再学习java吗？Z学长：做data science的话不需要学习java，但是如果你要接触一些并行计算等更高级的内容，java是需要的。问：学长Linux在相关的学习和工作中有没有什么作用？Z学长：Linux在实际学习和工作中非常有用，因为很多数据是要在服务器上跑的，那上面都是Linux的操作。你如果懂得Linux的操作和show的话，对你的工作和研究学习是非常有用的。但是工作面试中是不会考这方面的知识。问：学长金融和机器学习差的挺远的，你当时是怎么想的呢？Z学长：金融和机器学习，其实现在结合的比较紧密，如果你未来想做quant方面的，比如说做量化方面的工作的话，那么金融和机器学习其实是结合起来的，在美国做quant的公司，很希望招的员工能有机器学习的背景。- END -

从小学一直到高中都有数学，上了大学还有高数，对于数学一直学得不太好没有天赋的人来说，考研如果还伴随着数学，那么这个考研路途将注定是道阻且长的。如果说考研道路是漫长且艰苦的，那么有了高数之后的考研道路就是望不到头并且不知怎么迈步的。在本科专业中已经在高数挂科线中的徘徊了，考研是无论怎么样都不敢再选了。但是，大家都知道，一般考研专业都是要考高数的，就算是不是高数，比如像心理学这样的专业，都需要考统计学，也是一个一听起来就让人秃头的课程。那么，小编今天就为大家总结了一些有哪些考研不需要考高数的专业，数学不好的考研狗迅速来了解一下。一、文学类文学类专业属于妥妥的文科，文科班一般女孩子居多，对于大部分女生来说，数学的确是比较薄弱的一个学科。所以文学类考研也是不需要考数学的的，甚至于本科学习中也没有数学。如果考研的同学想要跨专业考文学类，对于纯粹文科类专业来说，要背的知识点非常多，要做好心理准备。二、哲学类哲学类同样也是一门不需要考数学的专业，但是一听这个专业名称就是一个玄而又玄的专业科目，所以除非及其热爱哲学，每年报考这个专业的人数也不是特别多，很多人怕准备途中，看书就把自己给看晕了。三、法学类法学类一直是就业率比较稳定的一个专业，由于司法考试作为中国最难考一个考试，也有许多本专业的人在本科之后走上了考研的道路，作为一门不需要考数学的专业，法学类要背的知识也非常多非常杂，如果因为数学要跨专业报考，不是出于极大的热爱，需要做好心理准备。四、教育类教育类是相对比较好考的一个专业，如果需要跨专业考研的话。现在教师资格证成为了许多大学生本科时期必考的一个证，在大三的时候，也算相对系统的复习了教育学的一些知识，如果对当老师之类的职业感兴趣，在有了教师资格证的知识储备，准备起来会相对轻松一些。五、医学类医学类的专业难度大家也是有目共睹的，就算少了数学这个“拦路虎”，其所涉及到的心理学、教育学原理以及高等教育等等，也是能够让许多专业的医学生学到秃头。考研就是进一步的选择了自己的专业，以及以后就业的方向，大家在考虑到考研难度的同时，也要选择合适的专业和合适的院校。