统计专业读研究生读什么方向好

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！

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！

统计学家C.Radhakrishna. Rao曾经说过：“在终极的分析中，一切知识都是历史；在抽象的意义下，一切科学都是数学；在理性的世界里，所有的判断都是统计学。”可见统计学专业的重要性。之前介绍过数学与应用数学专业，除了这个专业，统计学也是一个不错的专业。不过与数学与应用数学不同，严格来说，统计学专业并不是一个数学专业，已经逐渐独立于数学之外，成为一个专门的学科。统计学专业设置了大量的数学专业课，高等数学、概率论、数理统计这些基础的数学课程自不必说，还有大量重量级课程，比如复变函数、实变函数、泛函分析等，每一科都可以学的眼花缭乱。除了数学课程，还有许多其他课程，比如大数据挖掘与机器学习、大数据分析统计基础、抽样调查与试验设计等等，这些课程属于专业课，个人认为也是非常有用的专业课，不仅仅用在数学。统计学毕业的学生，如果学得好，可以很好地用在医学、物理学、金融、计算机等许多不同学科的基础研究上。统计学现在可以很好地与其他学科交叉，比如金融统计、生物统计、数理统计等等。正是众多行业对统计学的应用和如此多的学科交叉，决定了统计学专业的学生有着非常广的就业前景。统计学就业，有五大类，比如金融、IT、老师、制药以及其他。无论哪一类，都是高待遇的行业。比如与计算机结合紧密的人工智能方向，统计学就是其发展的一项基础。诺贝尔经济学奖获得者Thomas J. Sargent所说“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。”无论是C.Radhakrishna.Rao还是Thomas J. Sargent，对统计学的评价之高，可见统计学专业的重要性。其实现在热门的专业领域，金融也好、IT也罢，最核心、最重要、最关键的部分，永远是跟数学有关，永远是数学决定成败。比如IT行业，收入最高、最重要的关键部门，永远是搞算法的，说白了就是搞数学的。所以，统计学专业虽然枯燥，但绝不仅仅是学数学这么简单。就业还可以，且无论哪个方向，都是大有可为。有关高考选择高校的材料，已整理完毕，没有水分，从普通人角度，全是落地的建议。欢迎关注+私信+邮箱，会免费分享给大家！高考专业选择的材料正在整理，整理完毕后会分享给大家。

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。

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！

首先，如果想从事专业的数据分析岗位，读研确实是一个比较现实的选择，相对于开发岗位来说，数据分析岗位的竞争还是比较激烈的，除了计算机相关专业的同学可以从事数据分析岗位，数学、统计、金融、经济等专业的同学，也都可以从事数据分析的相关岗位。近些年来，随着大数据、人工智能等技术的快速发展，行业领域对于数据分析人才的需求量还是比较大的，尤其是IT互联网行业，新增了大量的数据分析岗位需求，但是随着人工智能技术在落地应用过程中并没有预期那么顺利，所以数据分析等算法类岗位的人才需求量，出现了一定程度的下降，这也导致了就业竞争越发激烈。如果明确要想往数据分析方向发展，而且想有一个较强的岗位竞争力，考研可以重点考虑一下计算机专业，在主攻方向的选择上可以选择大数据和人工智能大类，然后围绕数据分析岗位的要求来组织知识结构和开展科研实践。在专业选择上，之所以选择计算机专业，原因有三点，其一是相对于大数据专业和人工智能专业来说，计算机专业的学科体系比较成熟，会有一个比较好的学习和科研体验。其二是计算机专业可以培养自己的开发能力，这对于提升就业竞争力还是非常有帮助的。早期从事算法岗位甚至不需要掌握编程，但是当前很多算法岗位对于程序开发能力是有要求的，尤其是IT互联网行业内的企业，往往更加看重算法工程师的程序设计能力。其三是计算机专业的就业渠道更多一些，尤其在当前工业互联网发展的大背景下，产业领域会释放出大量计算机专业人才的需求。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！

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！

首先，统计学专业与大数据关系密切，在大数据时代，统计学专业也明显受到了大数据的影响，在知识体系结构上也会进一步向大数据领域覆盖，所以统计学专业的毕业生未来从事大数据方向是完全可以的，实际上这也是一个大的发展趋势。统计学是大数据三大基础学科之一，在大数据分析领域会采用大量统计学的方式方法，所以当前大数据专业的学生也需要系统学习统计学的相关知识。从这个角度来看，统计学专业的毕业生未来从事大数据方向还是具有一定优势的。我曾经受邀作为评委，参加过多次大数据比赛，在比赛的选手中，有不少学生就是来自于统计学专业的，这些学生也都有不错的表现，有的还取得了很好的成绩。在与这些参赛选手的交流过程中得知，当前不少高校的统计学专业都开始积极讲解大数据相关知识，这对于促进统计学专业学生的就业会有比较积极的影响。当然，对于统计学专业的学生来说，如果目前想获得更强的岗位竞争力，还需要做好三件事，其一是要具备一定的开发能力，这一点还是比较重要的，目前单纯的算法岗位还是比较少的，近两年大数据领域释放出了大量的开发岗位，如果具备开发能力则会有更多的就业机会。其二是要具备一定的实践能力，在学校期间尽量多参加一些科研实践活动，这对于就业也有比较积极的影响。在实践内容方面，应该积极向大数据方向靠拢，尽量自主学习一下大数据平台的相关知识。其三是学习一定的行业知识，大数据的应用与行业场景有密切的关系，行业知识将在很大程度上决定大数据从业者的岗位价值。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！

首先，对于当前选择数据科学与大数据专业的同学来说，继续读研是不错的选择，一方面原因是当前大数据技术尚处在落地应用的初期，人才需求更注重以研究生为代表的高端人才，另一方面随着产业结构升级的持续推进，未来高端人才也会有更多的发展机会。大数据专业在读研时可以重点考虑两个大的主攻方向，其一是继续从事大数据方面的研究，虽然大数据的技术体系已经趋于成熟，但是大数据领域的创新空间依然非常大，尤其是大数据与产业领域的结合，会有大量的创新点，所有如果选择专硕，可以重点考虑如何利用大数据技术在产业领域创新，这也会为自己打开新的发展路线。其二是选择主攻人工智能领域的相关方向，由于大数据技术与人工智能技术的关系非常紧密，所以在读研期间主攻人工智能相关方向也比较方便。相对于大数据方向来说，人工智能技术体系远没有成熟，所以人工智能技术的创新点还是非常多的，当前计算机视觉、自然语言处理、机器学习等方向也是比较热门的方向。由于数据科学与大数据技术专业是比较新的专业，所以在读研时，如果想有更大的选择空间，可以考虑选择计算机专业，实际上计算机专业也是培养大数据方向研究生的主要专业之一。另外，当前统计、经济、金融等专业也有培养大数据方向研究生的能力，如果未来想在相关领域发展，也可以考虑考研这些专业。最后，虽然算法岗位的岗位附加值比较高，也相对比较适合女孩从事，但是算法岗位当前的竞争还是非常激烈的，所以在读研期间一定要重视开发能力的培养，这也会扩展自己的就业面。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！