统计学专业考研学校的

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！

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！

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！）

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。

今年#考研#圈有一位报考复旦大学统计学专业的考生刷爆网络，原因是他的考研成绩为477分，这个分数在历年的考研里面可以说是创下记录。具体来看，政治获得91分，英语为95分，数学获得满分150分，专业课统计学获得141分。但考出王炸分数的大神毕竟只是少数，更多的考生想问的是：有哪些考研特容易上的大学？今天，湖北新文道小编就来和大家说道说道。1、本校大部分同学考研都是要提升一个层次，如双非报211，211报985，所以报本校，在生源层次上属于中上位。而且在初试前就方便联系导师。2、比本校综合实力弱的学校这种情况有，但是很少见，也是非常稳，比如湖北新文道小编见过的哈工大报黑大。3、特色院校非特色专业比如中国地质大学（北京）：外国语言文学专业。北京语言大学：会计西安建筑科技大学：马克思主义决定现在的考研难度的第一要素是地区的热门程度。北京难，其实江浙沪广东更难。在地区因素之下，经济、管理、法律以及文科类专业，学校综合层次更代表着难度，专业实力（教育部学科评估）次要一些。但是理工类专业，学科实力和学校综合实力并重。所以择校其实这就是一道抓主要矛盾的选择题，热门地区、热门专业、热门高校。三者取舍。想挑战地狱模式，当然是三个热门都选，如北京地区北京大学的法律。想挑战困难模式，选两个热门，如选热门专业的热门高校，把地区舍弃一些，如哈工大的计算机。挑战普通模式，选一个热门。如选热门地区，舍弃热门高校和热门专业，如南京农业大学，外国语言文学。或者选热门专业，避开热门高校和热门地区。比如长春师范大学，教育学专业。挑战简单模式，三个热门都避开。比如石河子大学的水利工程、兽医学。宁夏大学的畜牧（常年报考人数小于招生人数，过线人数不足招生人数的1/3）。湖北新文道小编发现一个现象，就是现在信息多了，大数据发达了，同学们反而不会选了。近期是2022考研咨询的高峰期，很多咨询的同学出现了无比纠结的现象。他们考研择校关注的因素有：专业适不适合自己、专业有没有发展、好不好找工作、学校歧不歧视、压不压分、复试时间、报录比、复录比、复试占总分数比、专业招人规模、是否喜欢收调剂、地区好坏、学校层次、有没有暖气、校园男女比例、食堂饭菜如何等。在海量数据提供的众多因素中，挑花了眼。选择困难症明显，总有自己不满意的地方。考研是同学们成长的重要阶段，以前该干什么不该干什么，都有家长和老师指导，而从考研开始，要学会看清自己，学会舍得。

大家好！这里是“向上好青年”！根据研究生报考数据来看，2019年考研的人数达到300多万，比之前的两三年要翻了一倍。对于不同的大学专业而言，而且由于学校的差异，导致考研的难度也有不同。有的专业非常热门，报考学生扎堆，考研的难度也是最高的。下面介绍的这三门专业，“400分”也许连复试线都进不了，看是你要报考的吗01应用统计硕士相对于其他考研专业来看，统计学专业考研的难度在不断飙升。随着现代网络科技的不断发展，对于大数据分析人才的需求也很多，一些数据分析师年薪水平达到几十万左右，是一门非常高薪的职业。对于含金量较高的大学，比如985、211大学，其统计学考研的复试成绩都在380分以上，中国人民大学统计学考研的复试成绩就达到了390分，上海财经大学应用统计硕士考研的复试分数更达到404分，难度可非一般。02金融硕士金融专业旨在培养银行、证券、投资、保险等经济管理部门和企业的专门人才。金融硕士报考人数很多，主要是以历届生为主，金融硕士的竞争很激烈，对于国内一流的财经院校，比如“五财一贸”的金融硕士也是非常难考的。金融专业毕业生数量庞大，就业市场供大于求，本科学历几乎毫无优势。另一方面，本科学习的知识根本不足以应付就业的需要。根据中国教育在线的一则调查报告显示，有超过一半的同学报考的都是经济类专业，由此可见经济类专业确实非常热门！三、医学专业03三、医学专业医学是公认的苦逼的专业，甚至没有之一。医学类专业，尤其是临床医学，如果不考研就等于未来的路直接就被限制了。该专业涉及面广，知识点又多又杂。晦涩难懂，对学生的记忆力有一定要求。除了学习的难度大外，最重要是它还超长待机，学习的周期很长，需要付出更多的时间和精力。虽然历年来看医学类分数不是太高，但难度是其它学科难以匹敌的！对许多研究生看来，400分已经是非常不错的成绩，但是以这样的分数去报考上面所介绍的这三门考研专业，而且先要考上含金量较高的大学，确实还是有点悬。这就要求在考研备考阶段认真复习，尤其是反复训练真题，得真题者得分数！真题的作用不言而喻！如果你有报考以上三类专业的困扰，需要各大院校的真题，欢迎后台私信备注“真题”即可免费获取电子版还等什么呢！我是向上好青年！干货都在字里行间！

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。

很多想考研究生的孩子们，都会考虑一个问题，到底考研究生难不难？那么接下来小编就给大家介绍一下这5个专业一定要考研，考研后待遇非常好，和本科毕业差距明显。一、统计学统计学专业在本科毕业生毕业后，可能找不到合适的工作，这个专业对人才的要求很严格，但是，研究生的毕业不同，在研究生阶段，系统地研究了几个专业知识，可以说对于专业知识非常精通，据统计，统计学硕士毕业生一般在企业统计调查部门和数据分析部门工作，刚毕业的工资是六千。二、制药工程如果毕业的话，即使毕业于名校，也只能从名校毕业，前期的杂差也很小，而且工资很低，我还学不了很多东西，但是，如果能忍受的话，后期的发展也可以，只是，前期需要投入很多时间和精力，但是，如果考上了制药工程的研究生，毕业后不管是在药企业做科学研究、质量检查或者生产管理，还是去医院，或者进药监部门，都非常有利。三、建筑学几年前，建筑学专业本科毕业生还是很受欢迎的，很多优秀学生在大学三年就被单位签名去了，但是，近年来很多学校都看了建筑学的专业市场，开始招募，这个专业的毕业生越来越多了，毕业生的品质也是石沉大海，优秀人才太少了，所以，很多用人单位都会提高门槛，招收硕士以上学历的建筑学毕业生，所以，如果想进入大学院工作的话，就请好好地接受自己的专业和工作。四、材料学材料学的本科毕业生一般只能在工厂做检查类的工作，如果想从事研究方面的工作，至少需要大学院以上的学历，学历越高，所学的专业知识越精进。五、会计学在会计专业市场，已经出现了“供过于求”的现象，毕业生人数太多，高端人才太少，除了一些小企业，招收今年的本科生，如果想毕业就有发展空间，还是自己多拿一点专业证书，或者直接选择大学院考试吧。以上就是这5个专业一定要考研，考研后待遇非常好，和本科毕业差距明显。

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！