统计学研究生研究方向

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！

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。

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！

统计学是大数据的三大基础学科之一，所以在大数据时代背景下，统计学未来的就业面还是比较广阔的。随着大数据的不断发展，统计学在大数据时代有了新的含义，这就要求统计学专业的学生一方面要掌握统计学知识，另一方面也要掌握一定的大数据知识。因为在大数据时代，统计学的相关理论也需要发展，比如小数据时代的“抽样”和大数据时代的“全样”。我在2016年曾经作为评委，参加了一个研究生的大数据大赛，在这次大赛中，有不少代表队的参赛选手就是统计学专业的，这说明统计学专业非常关注大数据的发展和相关技术的掌握。不少统计学专业的参赛选手有非常优秀的表现，充分体现了统计学在数据分析领域的专业性。对于统计学专业的毕业生来说，未来的就业可以考虑以下几个领域：第一：互联网领域。互联网领域是统计学就业的一个大的领域，互联网公司往往掌握了大量的数据，如何让这些数据充分体现出价值是互联网公司考虑的重点问题，而数据分析是数据价值化的重要方式，所以对于统计学专业的毕业生来说，互联网领域有充分的发展空间。第二：传统生产企业。随着产业互联网的发展，大数据、物联网、人工智能等技术将逐渐落地到广大的传统生产企业中，大量的传统企业需要配备数据分析人员，而统计学专业的毕业生往往比较适合类似的岗位。第三：金融领域。金融领域一直对数据非常敏感，也是统计学毕业生就业的常见渠道之一，在互联网时代，金融领域对于数据分析人才依然有较大的需求。在大数据时代，数据分析具有一定的普遍性，未来会有更多的行业需要数据分析人才，从这个角度来看，未来统计学专业的就业前景应该不错。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，我会陆续在百度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！

首先，如果往计算机和人工智能方向发展，在本科阶段选择统计学、信息与计算科学、计算机科学与技术这几个专业都是可以的，这几个专业与计算机和人工智能都有比较密切的联系。如果未来要选择往大数据、机器学习方向发展，那么可以重点考虑一下统计学专业，因为统计学是大数据的三大基础学科之一，具有扎实的统计学基础还是比较重要的。目前大数据领域的一个重要落地应用就是数据分析，而数据分析比较常见的方式就是采用统计学分析方式。另外，机器学习对于统计学知识也有一定的要求。如果未来想往人工智能方向发展，比如自然语言处理、计算机视觉、机器人学等，本科阶段可以重点考虑一下计算机科学与技术专业，计算机科学与技术专业在本科期间会有一个比较全面的知识结构，读研时也会有更广泛的选择方向。对于大部分计算机专业的同学来说，如果有明确的读研计划，那么本科期间可以重点关注一下计算机科学与技术专业。信息与计算科学专业就是原来的计算数学专业，该专业比较注重数学知识的培养，所以在本科阶段选择该专业未来向人工智能方向发展也是比较适合的。另外，如果未来想走研发级路线，选择信息与计算科学是不错的选择，当然选择该专业的学生需要具有扎实的数学基础。自然语言处理、大数据和计算机视觉相关方向的研究生导师往往比较欢迎信息与计算科学专业的学生。总的来说，如果向大数据方向发展，可以重点关注一下统计学专业；如果向计算机方向发展可以重点关注一下计算机科学与技术专业；如果向人工智能方向发展，可以重点关注一下信息与计算科学专业。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！

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！

专业介绍统计学原本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，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。随着统计学的不断发展它逐渐被广泛的应用在各门学科之上，从自然学科、社会科学到人文科学，甚至被用在工商业及政府的情报决策之上，并逐步发展为一个独立的学科。统计学的分支统计学的研究大致可以分为两类，一类偏向于理论统计学，另一类偏向于应用统计学。其中：1.1 理论统计学理论统计学从纯理论的角度，对统计方法加以推导论证，核心是统计推断问题，实质是以归纳方法研究随机变量的一般规律。研究内容包括：样本设计、数据挖掘、随机过程、建立统计模型、模型的选择、时间序列、非参数统计方法、蒙特卡罗法、生存分析、空间统计、贝叶斯推论、各种经典的统计模型和各种概率论理论的学习等等。1.2 应用统计学应用统计学是统计学的一般理论和方法在社会，自然，经济，工程等各个领域的应用，它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科也 是理论统计学发展的源泉。研究方向包括：生物/医学统计、环境统计、经济/金融统计、工程统计、农业统计、化学统计、心理统计等等。其中生物/医学统计、工程统计、环境统计、经济/金融统计的发展非常最为迅速，成为目前国外统计学研究的热点。（1）生物统计是运用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律性。其最常见的是应用于生物学、医学、农学等的研究中，合理地进行调查或实验设计，科学地整理、分析收集得来的资料。在美国，现在很多学校都专门设立了独立的生物统计系，另外生物统计有很大一部分设置在公共卫生学院(School of Public Health) 里面，毕业后可以在医院或者科研机构进行研究工作。（2）环境统计是用数字反映并计量人类活动引起的环境变化和环境变化对人类影响的工作。环境统计可为政府部门制定环境政策和环境规划，预测环境资源的承载能力等提供依据。包括：土地环境统计，、自然资源环境统计、能源环境统计、人类居住区环境统计、环境污染统计等，以及反映环境保护专业人员的组成和工作发展情况的统计。（3）工程统计是结合工程问题，研究怎样去有效地收集、整理和分析带有随机性的数据，以对所考察的问题作出推断或预测，直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议（4）经济统计也是比较热门的专业之一，主要是对于经济金融活动进行数量方面的调查﹑整理﹑分析的，目的是认识经济活动客观规律，对经济活动实行科学建议、管理与监督。（5）除了以上比较热门的分支之外，还有一些其他分支。随着学科的发展健全，统计学与其他学科间的融合越来越明显，统计专业与学校内其他各个系之间合作的越来越多、越来越深入。统计学在美国 正如前文所言，统计学应用性强，本身虽然只是一种工具，一件武器，这些特点决定了它的适用范围非常广。产业和行业的发展离不开教育，在美国共有 4,100 左右所大学中，从顶尖的斯坦福大学、哈佛大学等到最普通的社区大学，大部分学校都设置了统计学专业。但各所学校的统计学又各有侧重，统计专业大部分设在文理学院，有些则为了与应用方向结合的更紧密，将统计专业设在商学院，工程学院、农学院等不同学院。这样广泛的学校资源和研究方向为各种背景、各类条件的申请者都提供了多元化、多层次的选择空间。统计学在英国英国作为统计学的发源地，拥有非常悠久的历史。对于专业细化的英国院校，英国大学的统计学研究方向，可以开始出现多学科交叉的专业，例如：数理统计、社会经济统计、生物卫生统计、金融统计与风险管理和精算、应用统计等。英国大学统计专业主要包括：一般统计、经济统计、社会统计等多种专业方向。该校培养学生能够掌握统计学的基本理论和方法，熟练地运用计算机分析数据，能在企业/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的高级专门人才。申请要求申请者专业背景一般来说，美国和英国大学的录取委员会在招生的时候，比较倾向于具有理工科背景的学生，尤其是本科为统计学或者数学专业的学生。这些学生在低年级的基础课程大部分相同，只是在高年级的专业课有所不同，但还是有很大一部分交叉的课程，所以二者在申请的过程中差别不大。还有部分是转专业的申请者，录取委员会的教授们会比较注意这部分人的部分数学背景，比如一些数学类的基础课程，如数学分析，高等代数（或者是高等数学），统计的基础课程、实分析等课程。以斯坦福大学为例，该校的对申请者的专业要求为：A strong mathematics background, especially in probability, statistics and linear algebra, is important in the admission process. However, it is not the only factor that determines which applicants are admitted. If such is the case, it is strongly suggested that prospective applicants consider strengthening their math skills and apply later.软件要求（实习，科研，工作等等）1、对专业知识即专业软件的熟悉程度大部分学校需要申请者具有相应数学背景，即在数学相关的课程起码在五门以上，PHD 甚至要达到七门，一些计算软件，如 R、SPSS、Eviews、MATLAB、SAS 等的熟练操作和使用也是录取 委员比较看重的方面。2、参加科研项目情况这些是学生申请的基本条件之一，参加科研项目是录取委员会衡量你专业水平的首要标准，通 过申请者参与项目的多少，含金量的高低，以及从文书中所反应出你在这些项目中获得的能力和对专业的理解，都是录取委员会成员关注的内容。3、发表学术论文的情况针对本科生发表文章的要求不是太高，但是如果有的话，在申请前把论文摘要作为申请材料，无疑是吸引对方眼球的方法之一。4、实习/工作要求由于统计学是一个应用性非常强的专业，而实习或者工作无疑对于申请有很大的帮助。所以，我们强烈建议同学们能够利用课余时间参加相关实习。学费介绍以下是美国部分大学统计学专业学费的介绍，每年的学费范围基本在 $30,000~$95,000之间。（注：美国大部分统计学专业为一年半或者两年制）以下是英国部分大学统计学专业学费的介绍，每年的学费范围基本在20,000~30,000之间。（注：英国的大学统计学专业基本都是一年制）典型项目介绍Stanford University斯坦福大学统计学系近几年一直位居美国统计学专业排名的榜首。系内目前拥有全职教授29人,在读研究生近140人。学校致力于统计方法的应用而非统计理论的发展。学院的目标是培养学生具有使用概率和统计的观念和方法在理工科领域占有一席之地，给那些已经被普遍认为有用技术的理论和应用方面提供指导，培养在概率和统计方面的研究人员，学校为学生提供各种课程，同时也为他们提供在商业，政府，工业和教育方面的职业指导。统计学学位的要求非常灵活，取决于学生的需要和兴趣，学院很早就认识到统计理论和应用的关系，因此一直以来致力发展跟其它学科的联系：经济，教育，电子工各一，地理环境科学，健康研究和政策，数学，生物医学等方面.University of California—Berkeley加州大学伯克利分校统计学系目前拥有全职教授43人,在读研究生近90人。其主要研究领域包括理论统计学 (Theoretical Statistics)、应用统计学(Applied Statistics)和概率论(Probability)三大研究领 域,可授予统计学硕士(M.A. in Statistics)、统计学博士(Ph.D. in Statistics)、生物统计学硕士 (M.A. in Biostatistics)和生物统计学博士(Ph.D. in Biostatistics)四类研究生学位。学校在统计和概率上都有相应的研究内容和教育课程，除了发展基础理论和方法，同时也在解决多种环境下例如分子生物学，天文学，艾滋病学，神经生物学，社会，教育等领域出现的统计问题。学校也与其它领域和学科建立了广泛的联系，特别是数学，计算机和生物学，同时积极在新进研究生和教职员中找寻力量建立和稳固这些联系。John Hopkins University约翰霍普金斯大学统计学系是前十名学校中唯一一个隶属于工程学院的统计学系,其全名为“应用数学与统计学系” (Department of Applied Mathematics & Statistics)。系内目前拥有全职教授18人,在读研究生60余人。该校学位课程包括基础课程和各个领域的课程导论的所有课程，同时还有一些像统计，概率，运筹及优化方面的专业课程。学生，在咨询自己的指导老师后，可以申请一些富有挑战性的项目。 学院重视数学推导，数学建模等以解决问题为导向性的课程，目的是培养学生将来在数学或相关领域例如政府，工业部门和研究机构中具有专业技能。此外，JHU 还在公共卫生学院下设置生物统计系都设立在，因此学生物统计经常会与生物医学 背景的人打交道，从而沟通与交流的能力，统计方法和结果可以得到交流。专业研究包括：衰老研究，应用统计学，贝叶斯统计，生物信息学，癌症统计学，临床统计学主要研究临床实验(clinical trials) 的设计与数据分析等等。生物统计毕业的学生毕业后主要是做学术或者进药厂当 programmer 或 statistician，另外因为生物统计背景的学生也就是掌握了统计方面的知识，所以去 consulting、 nonprofit 甚至 finance 机构也是有可能的。Columbia University哥伦比亚大学统计硕士学位是为那些希望提高自己的统计理论与应用知识的学生设置的。大多数学生是为了从事统计学工作或提高自己的职业技能，还有一部分在读生打算攻读统计学的博士学位。学习该专业的学生，有部分是职场中人，哥大为了满足学生的要求，规定该硕士学位接受全职和兼职的学生。哥伦比亚大学的统计硕士学位的毕业生华尔街、纽约都从事着重要的公司职位，每位哥大的统计学系与华尔街、行业内人士、纽约的医学和基础科学研究人员保持着紧密的联系，同时也提高了当地的就业率。训练有素的统计学家在社会上是有持续的需求的。University College London (UCL)UCL统计学专业采用基础广泛的统计方法，为各类实践应用提供培训，让理论与应用之间达到极好的平衡。内容涵盖了应用贝叶斯方法，广义线性建模和面向对象统计计算在内的现代统计思想。核心课程包括：统计模型和数据分析，调查统计，统计计算和应用贝叶斯方法等，而可以选修的模块有：医疗统计，决策和风险，统计推断，预测，操作风险与保险分析的定量建模等。UCL的医学统计学位为学生提供了统计学理论的良好背景，以及在设计，分析和解释健康研究方面的实际操作经验。为学生配备了用于医疗经济评估的分析工具，该研究项目提供了使用真实临床数据集的经验。核心课程包括：统计推断，统计模型和数据分析，医疗统计和统计计算等。可以选修的模块有：贝叶斯方法在卫生经济学中的应用，流行病学和调查统计设计等。The University of Warwick华威大学的统计学课程为统计理论与技术提供了全面的基础，为涉及统计学的职业生涯提供了一个启动平台，学生将接受两门核心课程，统计方法和统计实践入门的培训，然后将其应用于可选修的六个模块。可选修的模块包括：高级统计设计，医疗统计，贝叶斯预测与高级主题干预和数据挖掘等。通过对数学和统计学的独立研究，进行更广泛深入的研究和实践。学生将从一开始就与世界一流的研究人员保持密切联系，帮助你就未来的研究主题做出明智的决定。学生将专注于分析，应用数学，数值分析，概率和统计等研究领域，整个项目非常灵活。毕业生受到工业，企业或政府机构的雇主以及实验室的高度重视，也将有条件继续在学术生涯更深一步探索。统计专业的就业情况 统计学专业作为应用性很强的专业，就业范围非常广泛统计学专业就业主要在医药类、工程类、金融/保险类等三个大方向，其他的都是小的分支。1、医药类 制药公司和生物技术公司往往有大量的医学/生物数据需要处理，这就决定了他们都需要一个稳定的统计学的团队来进行支持。尽管生物统计并不是公司里的核心部门，但作为药品开发，临床应用的所有决策的都需要来自公司统计部门的数据分析。尽管受到金融危机的影响，很多美国的大制药公司都先后进行了大规模的裁员， 但是这并不影响生物统计的就业，除非公司倒闭，否则从来没有任何作生物统计的被裁掉现在生物统计专业的员工。除了制药公司以外，统计学专业在制药类的另外一个就业方向就是在医院或者医疗类科研机构工作，在医学院，癌症，AIDS 研究中心这样单位也有很多的统计学的就业机会。尽管工资水平与制药公司相比稍低，这些岗位的工作环境舒适愉快，轻松，适合需要照顾家庭孩子的。如果附属在大学上的研究所，很多还提供减免学费的政策，如果想继续充电，可以边工作边上 PHD 的课，先学3-5 门再申请，再牛的学校都能申请成功。2、工程类 工程中为了实现利益和效益的最大化，必须合理的配置资源和人力，统计学在其中发挥着无可比拟和替代的作用，往往是需要的是一个统计学的团队，一个专家带领具有统计学博士背景的高级人员设计分析方法，然后硕士层次的专门的程序员去写实现，结果再由高级人员分析后提交给工程决策部门领导。对刚毕业的研究生来说，在工程类公司，年薪 9-10万非常普通，再少就比较少见，11-12 万的也很多见。虽然在工程类公司的工作比较忙一些，但升职空间很大，而且可以积累丰富的实际工作经验，是向更好公司跳槽重要筹码。3、金融/保险类 金融业的薪资待遇优厚，工作环境优越，吸引着很多人的目光是社会公认的白领阶层，是几乎所有毕业生向往的行业。虽然受金融危机的影响，虽然近几年金融行业受冲击最大，但仍是统计学毕业生的重要就业渠道之一。美国花旗银行副总裁柯林斯（Collins）在英国剑桥大学的讲演中叙述到：“从事银行业工作而不懂统计和数学的人实际上处理的是意义不大的东西。”足以证明统计和数学在在金融业界的重要性。在国外精算师是金融业金领中的金领，银行、证券公司、保险公司、投资公司对这类精算师的需求逐年上升。统计学毕业生能熟练地运用现代数学方法和数据对未来变化的趋势做出分析、判断，对风险具有敏锐的洞察力和处理各种可控风险的能力。所以具有良好的数学专业背景的统计学毕业生无疑能够在这个领域的就业中迅速进入角色。 目前金融业中级职员在国外的平均年薪达 10 万美元以上，国内月薪也在 1 万元以上。案例分享案例一毕业院校:国内非211院校主修: 金融学GPA: 3.8/4.0托福/雅思: 105+GRE/GMAT: 320+实习/工作: 两段银行投资部实习科研经历: 无录取院校: Columbia University, Georgetown University案例二毕业院校: 国内某211院校主修: 数学与应用统计学GPA: 2.8/4.0托福/雅思:6.5GRE/GMAT: 无实习/工作: 两段相关实习科研经历: 无录取院校: University of Glasgow, University of Sheffield, University of Lancaster案例三毕业院校:国内某985院校主修: 计算科学GPA: 2.4/4.0托福/雅思: 85+GRE/GMAT: 305+实习/工作: 两段相关实习科研经历: 两段相关科研录取院校: Marquette University, University of Missouri, Binghamton University案例四毕业院校:某美国top 50本科主修: 数学GPA: 3.5/4.0托福/雅思:WaiveGRE/GMAT: 320+实习/工作: 一段相关实习科研经历: 无录取院校: University of Southern California, University of Washington, Georgetown University案例五毕业院校:国内某中外合办院校主修: 应用数学GPA: 3.9/4.0托福/雅思:100+GRE/GMAT: 320+实习/工作: 一段相关实习科研经历: 一段相关科研录取院校: The London School of Economics and Political Science, Imperial College London, Cornell University, University of Michigan, Yale University案例六毕业院校:国内某985院校主修: 物理GPA: 3.4/4.0托福/雅思:105+GRE/GMAT: 325+实习/工作: 一段相关实习科研经历: 无录取院校: Columbia University, University of Southern California

随着大数据的火热，机器学习越来越火，统计专业也得到重视，因此报考统计专业的人数越来越多。同时对于很多考生而言，专硕应用统计相对于学硕统计学性价比更高，再加上今年数学三尤为简单，130+的考生尤其多，造成了今年应用统计考研是一个特别困难的年份，就算你考了400+，也许现在的你还在寻找调剂的院校，这是一个令人心酸的消息。北京大学是一个良心大学，将考生的成绩排名都公布出来了，相对公平很多，我们可以分析一下数据。北京大学金融专硕一共123人报名参加考试，缺考人数14人，剩下109人，其中400分及以上一共9人，最高分433分。北京大学应用统计专硕一共240人报名参加考试，缺考人数60人，剩下180人，其中400分及以上一共51人，最高分446分，学校预计录取12人。当然有读者说，其实北京大学并非特例，根据消息，今年绝大多数院校，应用统计专业分数都偏高。2019应用统计考研——“困难”的一个年份，国家线就快出来了，祝考生好运！