统计学应用考研方向

统计学专业考研内卷严重，火热程度远超金融专业中国人民大学统计学学硕复试线429分，超过南京大学金融的425分，应用统计复试线也达到了416分；中央财经大学应用统计复试线421分；西南财经大学统计学复试线401分，400+的考生70多位，应用统计热度超金融；大连理工大学，传统工科院校，400+的考生60多位，最高分445分，401分居然都排在了64名，复试线很有可能要达到396分，这分数已经不输一些财经强校的应用统计了！西南大学统计学专硕复试线382，学硕349；暨南大学录取最低分388，录取名单中低于400分仅有3人。偏冷的统计学专业突然暴热起来，原因归结如下：第一，专硕名额多，且录取人数多，大家以为统计专业考研容易；第二，跨考难度比较低，导致报考人数暴增，分数线暴涨；第三，统计学与大数据、人工智能相关，工作选择面宽，就业形势好，可以去互联网行业，也可以去金融行业，去其他传统机械、医疗、教育等行业均受欢迎。第四，统计专业收入较高，进入金融领域的数据分析师即使本可生都能达到月薪万元以上，一线城市跨境电商领域或者互联网头部工厂收入没有上限，但大厂对于统计专业的需求一般要硕士以上，比如华为公司。以上便是对统计学专业考研内卷的几点分析，假如不想考研还要走技术路线的同学，则需要熟练掌握一到两门统计分析软件，即使没有硕士学位，也能找到不错的工作。

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！

一、考研择校和定专业我进入大学一段时间后，我就定下了考研的目标，因为我的本科学校是一所普通的大学，我想通过考研进入一个更高的平台继续学习，提高自己的能力。关于择校，我一直考虑的就是相对自己本科来说更好学校，因为我本科就读于重庆，自己也是川渝这边的，所以我把重庆大学和西南财经大学作为考研的目标。在大三下，得明确考研目标的时候，我在了解了这两所学校的初试和复试内容之后，觉得重庆大学更加适合我的学习经历和学习方式，重庆大学初复试考察的内容更加贴合我本科学习的内容，并且内容更加集中，复习起来比较有针对性。再定专业方面我没有太多的纠结，我本科是统计学专业，对统计学也比较感兴趣，读研的目标是为了提高自己的专业能力，因此选择了应用统计专硕。去年重大应统专硕大概有300多人报考，最终统考录取人数为27人。重庆大学应用统计专硕的考研难度我认为有一定的难度，重大初试专业课考的相对其他学校来说比较简单，因此四百以上高分的人数也非常多，但最终复试的分数线却不是很高，基本只在国家线上十几分的样子，这样复试比就很高，基本在1:3——1:3.5的样子。今年因为疫情关系，所以取消了现场笔试，初试复试的加权比变成了7:3，但是往年初试复试得占比是5:5开，并且在复试中复试笔试得占比很大，因此逆袭的人非常多，初试分考得再高都有可能被刷下来。所以考重大的应用统计专硕，初试复试都必须要重视。二、初试复习经验重庆大学应用统计专硕（432）的考试科目主要有：数学三、英语二、思想政治理论、专业课。数学三：数学的复习贯穿了我整个考研阶段。大三下学期开学，我定好了学校和专业之后，我就开始了数学的复习，数三的复习主要分为三个模块高等数学、线性代数、概率论。3-6月是我数学复习的打基础阶段，复习内容主要是看网课何做基础题目。基础阶段的复习资料主要有汤家凤的高等数学辅导讲义、李永乐的线性代数辅导讲义、余丙森的概率论与数理统计辅导讲义，网课的学习就是以上老师对应的基础阶段的网课。在看网课的时候一定要注意，不要只会看网课，一定要在看完之后总结自己所做的笔记，把课上有疑问的知识点和题目多理解，并找一些类似的基础题目多练，一定要熟悉每一个知识点。期末结束之后我就进入了数学提高阶段的学习，持续了整个暑假。提高阶段的复习资料我是继续沿用的基础阶段的资料，但是网课相对应的换成了各老师的提高阶段的网课。在进行提高复习的同时，我也在不断的复习基础阶段的知识点，练习基础阶段的题目，使用的参考书是汤家凤的接力题典1800。大四上开学就得慢慢开始做真题了，最初做真题的时候要学会从真题中查漏补缺，一边做真题一边完善自己的知识网络，所以刚开始做真题可以三四天一套，不用追求速度。9-10月可以把近二十多年的真题做一遍。11-12月，就是在复习重难知识点和真题的基础上，找一位老师的全套模拟题来做，我选择的是李林老师。英语二：英语的复习我主要分了两部分，一部分是单词和长难句，一部分是真题。3-6月份我主要的重点就是背单词和学习长难句。刚开始背单词我用的是默默记单词，但是效率不太高，我感觉记得很分散，后来我买了一本十天搞定考研词汇，按照书上的记忆表格，每天花一个半小时或两个小时集中记单词，用了二十天背完了一遍词汇，这个时候对书里70%的词汇都比较熟悉了，后面再每天使用默默记单词来记忆。暑假开始，我从英语一的真题开始，对阅读进行练习，每做完一年就听唐迟老师对这一年阅读的讲解网课，同时我也会自己对阅读文章进行口译，锻炼自己的翻译能力。英语一真题的阅读做完之后，我就开始系统地做英语二的真题了，对每种题型都进行总结，不断积累写作的素材，一直持续到考试之前。如果考前真题做完了，也不用去找模拟题，就反复做真题，但是第二次做真题时，需要更加注重每道题背后隐藏的知识点，而不是只看到正确率。思想政治理论：政治的复习我是从八月中旬开始的，全程跟的是徐涛老师。我首先花了一个月的时间，过了一遍网课。九月中旬我开始做肖秀荣1000的选择题，做一章的题之前我会复习一遍之前上网课的笔记在做题。一直到十一月底我都在重复复习每一张知识点加做选择题。十二月肖四出版后我每天晚上都会花两三个小时对肖四的大题进行背诵，在背诵之前我会自己整理一个框架，这样背起来会更加轻松。专业课：重大初试专业课只有一本参考书，是贾俊平的统计学第二版。我从七月开始复习专业课，首先花了一个半月的时间把书上的内容和课后题目过了一遍。在十月之前椰一直在重复书上的内容，对书上的知识点不断的进行熟悉。十一月我就开始进行真题的训练以及整理每一章的简单题，并对简答题进行背诵，大家要找真题可以去“考研文库”，里面有很多的院校真题，很方便。简答题的背诵一直持续到考试之前，真题重复做，每次做都要学会查漏补缺。初试专业课考试的题型主要有：判断题（有时会要求你说明错误的原因）、选择题、简答题、计算题。专业课判断题、选择题和简答题几乎每一章都可能会涉及，主要集中在统计学一些比较重要的假设、定义以及一些简单的计算，计算题的考察主要集中在参数估计，假设检验等数理统计部分。三、考研复试准备经验今年重庆大学应用统计专硕的分数线是360，进入复试的有97个人，最后录取27个，竞争还是比较激烈。20复试因为疫情只有面试，分为英语面试和专业面试，英语面试主要有自我介绍和一些生活化的英语提问，专业面试主要是以杨虎老师的概率论和数理统计为基础进行提问。复试的准备也就主要由上面两点来进行准备，首先要写一份能展示你背景和能力的自我介绍同时准备一些日常的问答。专业方面就需要对杨虎老师的书进行全面的复习，书上的每一个知识点都可能会被考到，课后题也是考察的重点，如果时间充足也可以看看茆诗松老师的概率论与数理统计。不知道怎么准备复试的话也可以听听新祥旭一对一的复试直播课，老师会详细讲备考内容和方法，干货很多。我知道每一个考研人都或多或少经历过挫折，有想放弃的时候，但是我们要知道人生并不是只有考研，就算考研失败了也只能说明准备考研的阶段你有做的不好的地方，并不代表你就彻底失败了，一次没考上还有二次，找一份工作也是一条很好的路。考研的道路很辛苦很漫长，但是只要你努力付出，最终的结果一定不会让你失望。　（本文来源新祥旭考研原创文章，未经允许，不可转载！）

2018年考研过去不久，即将来临的是新一年的考研浪潮。面临考研，学子的竞争压力可谓一年比一年重，因为随着我国教育的发展，选择考研的大学生基数每年都在增长，考研竞争力越来越强。自己的专业要不要考研，要不要调整自己的专业取向，以及如何增强自身硬实力与求职竞争力，成为了令众多大学生最头疼的最敏感的问题。近日，中国教育在线与中国研究生招生信息网先后出台了关于考研的统计数据《2019年全国研究生招生调查报告》与《2015-2018年硕士研究上报考数据分析报告》，从侧面透露了在近年来与即将到来的新一年考研中的多项重要信息。结合其他调查资料，我们可以看出近年来这四类专业的火爆程度。不知道你的专业在榜上吗？一、工商管理硕士工商管理专业的应用性很强，涉猎知识面囊括经济学、会计学、统计学、金融学、证券投资学、财务管理、管理学、人力资源管理、运筹学、市场营销等方面。按以往的毕业生去向，主要从事销售、会计、证券行业，就业范围很广， 尤其是研究生身份，可以进一步增强毕业生的求职资本，就业形势十分喜人。二、法律硕士（非法学）只招收具有大学本科学历（或同等学力）的非法律专业毕业生，与法学硕士不同的地方在于，法律硕士属于应用型硕士，而法学硕士属于学术型硕士。因此，法律硕士的就业范围要更广，除了法律相关的就业范围外，还可以成为企业管理和行政管理的综合素质型管理人才。由于其跨专业的背景，法律硕士在工作中具有更大的优势，综合能力更强，更能得到社会的普遍认可。可以说，考取法律硕士是很不错的一条未来规划。三、会计专业虽说近年来学会计的人数越来越多，但依旧无法改变会计硕士的热门程度。考上会计硕士，等同于可以在商海中指点江山了。对于会计硕士专业来说，有源源不断的社会需求，就业形势良好。可以说，优秀的会计人才是每个团体必备的香饽饽，各大单位和事业集团都少不了会计。随着近年来中国各类经济实体的不断涌现，社会对会计人才的需求将会持续保持热度，因此考取会计硕士会让你更脱颖而出，绝对吃不了亏。四、金融专业金融专业，听起来都散发着一股子热门的味道。毕业生的就业去向有证券、银行、信托、保险、基金、租赁、期货等行业，听起来都是高薪的代名词。如果硕士毕业名校，在北上广深等金融机构总部工作，薪酬几十万肯定不成问题。但是金融考研的难度也是出了名的，因此如果要考金融硕士的学生一定要狠下功夫。以上就是近年来一直保持高热度的四大专业了。不知道你们有什么看法呢？欢迎在评论区留下你的见解。

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。

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！

大家好，我是育明寄宿考研咨询师，东南大学统计学考研信息：有问题可以私信，欢迎点赞分享关注！东南大学数学系创建于1921 年。当年著名数学家熊庆来先生从欧洲学成回国，并于同年秋创立东南大学算学系，亲任系主任。1952 年院系调整后，从基础科学系、数学力学系、应用数学系直至发展为今天的以教学科研并重、多学科全面发展、师资力量雄厚的东南大学数学系。数学系下设数学与应用数学、信息与计算科学、统计学及大学数学4 个教研室；数学、应用数学、应用概率统计、金融统计、复杂系统与网络科学5 个研究所（中心）。拥有数学一级学科博士（硕士）点和统计学一级学科博士（硕士）点；应用统计专业学位硕士点；数学和统计学江苏省一级重点学科；数学博士后流动站。具有科学计算实验室和复杂系统协同控制实验室等实验平台，与自动化、计算机等学科、国家电网、统计局等有实际合作交流项目。近年来数学系学科建设和科研工作在国内的影响逐步提高，ESI 论文排名进入全国前10 名，三位老师担任国际知名SCI 刊物编委。一、东南大学统计学硕士考试科目（1）所属学院：数学学院（2）研究方向：01 统计模型分析及金融统计(全日制)02 时间序列分析(全日制)03 统计诊断方法(全日制)04 应用统计(全日制)05 可靠性分析(全日制)（3）考试科目：101思想政治理论201英语一601数学分析933高等数学（4）复试科目：561概率论与数量统计二、参考书目1.601数学分析：《数学分析》陈纪修等编，高教出版社2.933高等数学：《高等代数》（第二版）北京大学编，高教出版社3.561概率论与数量统计：《概率论与数理统计教程》茆诗松、程依明、濮晓龙。高教出版社 2004三、分数线及招生人数2019年报名人数30人，录取人数4人，包含推免2人。2018年报名人数26人，录取人数4人，包含推免1人。2017年报名人数13人，录取人数5人，包含推免2人。

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！

中央财经大学应用统计学复试线高达421分。 中央财经大学应用统计学作为统计学领域的三大主要研究方向之一，主要知识内容是数学、统计学、经济学等，应用广泛、就业前景好，近年来考研火爆。 但我万万没想到，中央财经大学应用统计学复试分数线，居然高达421分！421分啥概念？ 考研四门课：政治英语数学专业课，政治英语必须都在80以上，这已经是高难度了。数学必须130以上，学霸级别。然后专业课必须131以上，少一分都不成！ 遥想当年考了380分的我，放现在，考研也没戏！