研究生运用统计学

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

统计学专业是一门应用型理学研究课程。《启德教育2019美国留学报告》指出，美国研究生阶段，统计学一般分为理论统计学和应用统计学两个方向，理论统计学是把研究对象一般化、抽象化，以概率论为基础，从纯理论的角度，对统计方法加以推导论证，中心内容是统计推断问题，实质是以归纳方法研究随机变量的一般规律。而应用统计学则是指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。从就业角度看，统计学的应用非常广，尤其是应用统计方向，比如社会统计、经济统计、生物统计、卫生统计、农业统计、人口统计等均为该研究范畴，是申请相对比较热门的学科之一。美国大多数学校都开设有统计专业，通常在文理学院下的数学系或统计系下，有部分院校开设在工程学院下。如果想冲刺名校，也须提供优势的语言和GRE 成绩。在软性背景要求上，统计专业很少强制要求实习或工作经验，但是具备统计类相关的工作或实习经历将会有利于申请。在学术背景要求上，申请统计硕士专业一般要求申请者具备扎实的数学基础，多数学校对于本科前提课程的要求是数学类课程，包括微积分、线性代数、统计和概率等。也有部分学校要求一些自然科学、工程学、经济学的课程。虽然文科、经济学或社会学等专业也可以申请，但是具体还需要看各个学校的要求，跨专业申请的学生都要求学过一定的数学课程并且成绩不错。美国研究生统计学专业排名1 斯坦福大学（统计学） Stanford University2 加州大学伯克利分校（统计学） University of California—Berkeley3 哈佛大学（生物统计学） Harvard University3 约翰霍普金斯大学（生物统计学） Johns Hopkins University3 华盛顿大学（生物统计学） University of Washington6 哈佛大学（统计学） Harvard University6 芝加哥大学（统计学） University of Chicago8 卡内基梅隆大学（统计学） Carnegie Mellon University8 北卡罗来纳大学教堂山分校( 生物统计学) University of North Carolina,Chapel Hill8 华盛顿大学( 统计学) University of Washington（数据来源：2018U.S. News 美国大学专业排名）

天任郑大考研【天任郑大考研】21郑州大学考研理论经济学、应用经济学、统计学（801经济学基础）考研专业数据分析1.专业代码及专业名称：020100理论经济学、020200 应用经济学、027000 统计学2.专业考试科目：①101思想政治理论②201英语一③303数学三④801经济学基础（政治经济学、西方经济学）3.复试分数线：注：三个方向单科分数线都是50；50；75；75为发生变化020200 应用经济学：2018年349分2019年365分2020年353分027000 统计学：2018年368分2019年365分2020年353分020100理论经济学（2019考研新增方向）：2019年：365分2020年：353分4.报录比：020200 应用经济学：2018年 报考人数：录取人数=17.44上国家线人数：录取人数=2.4详细数据：报考人数436人；上国家线人数60人；录取人数25人；推免人数18人2019年报考人数：录取人数=12.72上国家线人数：录取人数=2.86详细数据：报考人数人458人；上国家线人数103人；录取人数36人；推免人数2人2020年报考人数：录取人数=10.07上国家线人数：录取人数=1.70详细数据：报考人数433人；上国家线人数73人；录取人数43人；推免人数4人027000 统计学：2018年报考人数：录取人数=10.5上国家线人数：录取人数=1.33详细数据：报考人数42人；上国家线人数4人；录取人数3人；推免人数0人2019年报考人数：录取人数=3.5上国家线人数：录取人数=0.333详细数据：报考人数21人；上国家线人数2人；录取人数6人；推免人数0人2020年报考人数：录取人数=5.2上国家线人数：录取人数=0.8详细数据：报考人数26人；上国家线人数4人；录取人数5人；推免人数0人020100理论经济学（2019考研新增方向）：2019年报考人数：录取人数=1.2上国家线人数：录取人数=0详细数据：报考人数6人；上国家线人数0人；录取人数5人；推免人数0人2020年报考人数：录取人数=0上国家线人数：录取人数=0详细数据：报考人数9人；上国家线人数2人；录取人数0人；推免人数0人5.录取最低分：020200 应用经济学：2019年365分2020年356分027000 统计学：2019年369分2020年354分020100理论经济学（2019考研新增方向）：2019年365分2020年无过线同学6.录取平均分：020200 应用经济学：2019年383.53分2020年379.16分027000 统计学：2019年371.83分2020年371.5分020100理论经济学（2019考研新增方向）：2019年375.2分2020年无过线同学7.录取最高分：020200 应用经济学：2019年400分2020年415分027000 统计学：2019年378分2020年403分020100理论经济学（2019考研新增方向）：2019年396分2020年无过线同学

今天有一个（统计学）的女（硕士）来我公司面试大数据，她要求一个月是15000，听她说高考数学考148分，面试的过程中，她几乎能回答上来，能力跟我公司3年开发经验的程序员差不多。她的自我介绍是这样的：她说：学历（硕士），（统计学）专业，目前年龄27岁，大学毕业两年，由于本专业（统计学）就业工资低，待遇差，就在去年到现在自己自学了一年半（大数据）的知识点，目前熟练JAVA集合，多线程，IO流，反射.....等基础，还说自己熟悉Hadoop生态系统，具备HDFS/Spark/HBase/HIVE等组件搭建和开发能力。面试我问她：本专业（统计学）待遇不好还是就业困难？我问她，非要转行来做互联网程序员吗？她说： （ 统计学）非常容易就业，目前上份工作就是数据分析师，月薪8500，工资连个大专生的程序员都不如，她还说传统行业工资真的低，选择永远大于努力，所以才选择互联网程序员。面试我问她：你为啥转行大数据岗位，转行JAVA不行吗？她说：自己当年高考数学考了148分，恰好大数据需要数学理论的基础，所以才转行大数据，至于JAVA真的太简单了，都是调用API的水平，压根就没有挑战性（她刚说完，我心里想，说JAVA简单都不是一般人呀，毕竟人家是985毕业的，但是培训机构出来的JAVA程序员一大推找不到工作）面试我问她：你没有开发经验，你如何说服我，你可以胜任工作？她说：虽然我没有工作经验，单凭985这个学历，跟高考数学考了148分，可以证明我的学习能力挺不错的，她还说自己的基础知识非常扎实，入职后应该很快上手项目的（我点我信任她，毕竟对方是985毕业的）面试我问她：大数据是基于JAVA开发的吧，你对JAVA了解多少？她说：看过hashmap源码，懂得并发编程，目前懂得同步锁它的原理，还有NIO/IO流（她刚说完，我心里想，自学一年，有这个水平，当时我有点怀疑她在吹牛逼）我就接着问了一点技术性的问题，确认一下她对JAVA掌握的情况：来说说：HashMap的实现原理？ 来说说：为何HashMap的数组长度一定是2的次幂？来说说：HashMap重写equals方法需同时重写hashCode方法 ?来说说：JDK1.8中HashMap的性能优化 ?来说说：线程同步锁它的原理？来说说：JAVA 多态它的原理？我就问了这些，毕竟我有10年JAVA开发经验，不过这个985高材生真的厉害，上面的面试全会，我想科班毕业的未必回答得上来，一面我就这样给她过了，二面我叫我公司的老张面试他，我公司的老张有8年大数据开发经验，能力在我公司非常的优秀。我在房间旁听，他们在交流关于大数据Spark相关的知识点，他们大概交流了2个多小时，我看到老张笑着跟她握手，欢迎加入我公司，看来老张认可她的能力，老张还特意跟我说，这妞可以胜任3年大数据开发的岗位，待会谈薪资的时候就按3年工作经验给她。面试我问她：你期望的薪资待遇是多少？她说：月薪15k就满足（我本来想给她开月薪18k的，给她15k算了，毕竟对方没有开发相关的工作经验）于是我就满足了她的薪资待遇，给她开了月薪15k，不过对方挺开心的，她说，明天来公司报到。整个面试过程就这样结束了，这个高材生985毕业，转行互联网行业是正确的选择，最起码工资翻了一倍多。我对她的看法如下：选择真的大于努力，她的读的专业是统计学，毕业从事数据分析师，工资月薪8500这么低，工资连个大专程序员都不如，果断转行程序员是正确的选择，毕竟互联网程序员工资高。你们对这个985高材生转行程序员有什么看法，欢迎吐槽一下。

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。

该来的医学统计学考试还是来了。掐指一算，距离上次我参加这门课程的考试已经有七年时间了。七年前，我怀揣着对于医学统计的巨大热忱、神秘感和好奇心以及对于数学的些许畏惧进入了这座神圣的殿堂，而结果竟然造就了我大学时代分数最低的一门课——63分，这让我久久难以释怀。七年之后，为了不再继续大学时代的噩梦以及洗刷多年来的耻辱，伴随着硕士研究生公共基础课网络教学新试点的步伐，我成为了一个完全意义上的统计学“自学人”，这听起来难免有那么点讽刺。这期间，看视频、做习题和与小伙伴儿的互相讨论成为了我学习的日常，在接近两个月的学习过程中我似乎又重拾了对于医学统计学的信心。过程中我结识了很多新人，与大家一起探讨问题的日子永远是快乐、美好、烧脑而又难忘的，我一方面暗自庆幸自己“笨鸟先飞”的正确抉择，另一方面又对自己思考和学习的不够深入而暗暗自责。虽然最后的考试并不是那么尽如人意，但是我觉得恰恰是这最后的考试，才能暴露出自己的问题，也才能进一步指导自己今后的学习之路。孙振球主编的医学统计学 医学统计学其实是一门非常考验个人逻辑思维能力的学科。从医学统计学的定义里我们可以完全贯穿基础统计学的所有章节。从统计描述到统计推断，各个章节内容严整，无毫发爽。好比我们学习每一种疾病，都要从发病机制到流行病学再到临床表现和治疗预后。但是作为临床医生，我们需要的并不是梳理单一疾病的知识而是要做到快速诊断和鉴别诊断。其实医学统计学也是如此，我们不仅仅需要掌握每一种统计学方法的定义、使用条件，更需要的是在实验设计阶段或者在给出的待处理的数据面前找到适合它们的正确的统计学方法，这才不失为一个成功运用统计学的医学人才。这里面不仅仅需要完整的贯穿于整个基础统计的逻辑思维，也需要我们能够“照方抓药”，我觉得这是非统计学专业的医学工作者学习医学统计学的最根本的目标。 说到存在的问题，我想无外乎以下几点。第一是基本概念仍然把握不清，很多时候对于概念的把握理解是最要命的东西，尽管我们自己认为整个学科只注重应用，须知应用的前提条件是正确理解，我们失去了这道防线肯定要在今后的工作中输掉某场战争，而这种对于概念的正确理解我个人觉得是网络课程远远不能解决的问题。第二是对于细节问题仍然不够清楚，其实我个人觉得这套卷子出的很好，基本概念是有的，同时又有很多的细节问题，你不能说这个细节不重要，打个比方，就是刚巧搔到你痒的那个部位，然而可怕的事实却是我根本在之前没有关注过它。第三我觉得我思考的不够深入，对于某些问题依然浅尝辄止，相比常旺同学的那种深入思考的能力我只能有“河伯不及海若”之感，研究生的“精进”能力还是没有培养出来，我觉得似乎又不能简单的归结为脑子够不够用的问题。第四我觉得是我太低估统计学教研室的实力了，我没想到他们大题居然也可以出原题，白纸黑字，真真儿的原题，这在根本上就犯了毛主席“战略上藐视敌人，战术上重视敌人”的错误，说白了也是一种能力的欠缺，看来人果然是会被同一块石头绊两次脚的。回过头讲考试的事情，我觉得既可以说重要也可以说不重要，重要的是分数，但其实它又是最不重要的，我们的关注点应该在“经世致用”上，也就是我们对于这门课程究竟能够运用多少？考试其实是我们自己的一个“反物质”，是我们的敌人，彰显我们的缺点，我们需要的是在今后的工作学习中避免重蹈覆辙，仅此而已。三联生活周刊911期 最近恰巧在读三联生活周刊的911期《巴黎高师：法国精英制造——共和国传统与知识分子摇篮》，使我对于法国教育体制的敬仰之情有如滔滔江水延绵不绝，它颠覆了我对于法兰西这个国家的印象——原来法国不仅是只有红酒和香槟而已。他们的“双轨制”的精英人才的培养模式让我一个所谓的“中国式精英”汗颜，更让我作为一个中国教育的反思者叹为观止。回过头来看我们的教育，就拿这门医学统计学的课程而言，我们到底离精英式的培养模式相差多远？前不久结束的研究生辩论赛中孙校长还在提作为二医大研究生应该具有的两种属性“静若处子、动若脱兔”和研究生应该培养的五种思维模式即“系统思维”“逻辑思维”“辩证思维”“创新思维”“逆向思维”，回忆起《医学统计学》课本里开篇绪论里提到的关于“统计思维”的培养，我突然觉得有很大的挫败感，试问我们两个月里都学到了些什么呢？或者说什么是真正意义上的统计思维？是要求我们质疑一切，要让所有的数字游戏都在统计学面前揭开它们伪善的面纱吗？我，不得而知。 随着考试结束铃声的响起，我们似乎都认为我们完成了某项浩大的工程，连我自己都为之一振。 然而，我觉得，我们，离真正意义上的统计思维的培养依然任重而道远。

以下是【毕达留学英国专栏】整理发布的毕达学员分享会内容。【毕达留学英国专栏】坚持每周邀请全球各地区名校学员分享申请、就读、求职等经验，敬请关注。毕达学员背景Z师姐，华南农业大学，金融学 录取学校与项目：University of Leeds: MSc Statistics with Applications to Finance 利兹大学访谈实录 1. 录取关键主持人：师姐认为当初能拿到利兹这个项目录取的关键是什么呢？ Z师姐：整体来看成绩不是我的优势，不过是达到学校门槛标准的，所以只能靠软性背景来提升，包括个人对未来专业的认知以及个人职业规划等等，还有个人过往的实习及学校参与过得项目。 还有就是好好看官网上的申请要求，ps篇幅有限，有针对性的在ps中表达自己。1、实习经历要有重点，根据申请的专业要求，提炼出自己的优势。2、有明确的发展方向职业规划，为什么这个专业适合自己。3、有意识的培养软性背景，越早准备越好，越明确越好。 软性和硬性背景对申请学校来说都非常重要，在保证自己GPA的同时，有针对性的提升自己的软性背景也是非常必要的，师姐认为在提升软性背景的过程当中应该注意哪些方面呢？软性背景重要的就是实习经历和课外的项目活动经历了，尽量找和自己未来想申请的专业契合度高的实习，个人觉得不需要很多，精准有分量，2个左右就可以了。除了实习，校外志愿者活动义工活动或者是个人特长比赛竞赛啊，都可以作为丰富自己软性背景的素材，突出自己的优势。 2. 如何做时间规划主持人：那么请师姐分享一下，你的留学时间规划具体是怎样的呢？好给师弟师妹们参考下。 Z师姐：我是大三上学期才准备要出国的，准备去澳洲或者英国，需要的材料也比较类似。所以大三开学开始考雅思，同步准备文书材料。大概10月末11月初开始提交申请的，大概等了2-4周吧，12-1月陆续收到的offer。不过还是建议能早就早申呢，在第一轮就申请，早占位早录取，一般圣诞节前就能发offer。所以得根据自己实际情况预估准备的时间，提前规划比较重要。 主持人：这里也提醒有出国打算的同学要尽早做准备，早准备、早规划、早申请！只有做到这三点，才有充足的时间去提升自己的硬件条件、丰富软件背景，从而提升自己的留学竞争力，降低申请难度。3. 为什么选择英国留学主持人：师姐当初为什么会选择去英国留学呢？Z师姐：一开始准备去澳洲，后来在舍友的影响下，还是选了英国。一方面个人比较喜欢英伦风和复古的英国文化，除了学习也很想感受生活。另一方面英国研究生就一年呀，更有时间优势，而且不用考GMAT。 4. 项目基本介绍主持人：下面我们来聊一聊这个项目的信息，师姐觉得利兹的这个项目怎么样呢？你认为这个项目适合哪些人去读呢？Z师姐：我读的是数学学院的应用金融统计，我个人觉得这个专业对更适合数学和计算机的同学。课程设置是偏数理化的，会和商学院联合授课，主要内容就是数理统计，R语言，金融模型等，老师们都特别特别好，这个项目呢对个人自主学习能力的培养很棒。 主持人：师姐当初所在的班级有多少人呢？中国学生大概有多少呀？有了解同学们当初都是什么背景申请到这个项目的吗？Z师姐：好像是13个人吧，8个中国人 ，大部分都是统计计算机专业背景的，也有金融背景的。 主持人：这个项目的就业怎么样呢？中国学生是否大部分都回国就业了？回国一般去了什么类型的企业呢？Z师姐：就业就比较广泛了，像我同学有去四大做咨询的，有去大疆做数据分析的，也有去投行的，还有在互联网金融做风险评估的，大部分都还是和金融、数据相关的。5. 读完后的感受主持人：看来这个项目以后的就业范围还是比较广泛的，师姐读完这个项目之后，英国给你的感觉跟当初想象有什么不一样吗？Z师姐：那大概是比之前的印象更喜欢英国了吧。一开始可能会觉得，英国人比较高冷，会不会不好相处或者对中国人不够友好啥的。但是后来发现基本没有这种担心，老师啊同学啊，银行餐厅超市各种工作人员也好，路人也好，大部分都很友好，很耐心。但是晚上就不建议出门了，更不要单独出门了，酒吧文化很盛行～天一黑大多数商店就开始关门了，酒吧就开始营业了。 一开始也会担心饮食问题，据说英国食物很难吃，但是后来发现中餐厅和东南亚餐厅都还挺多也挺好吃的，中超也很方便，自己和朋友们在家做饭也完全没问题。6. 整体氛围主持人：师姐觉得这个学校的整体氛围是怎样的？Z师姐：整体氛围我是很享受的，轻松愉快很有校园气息，利兹大学校园和城市没有什么实体围墙间隔，可能学校老师办公室和校外超市也分不清，几乎长一样就而且就隔壁关系～学校内活动很多，偶尔还会有市集，有演出，有color run。一般我们排课表都是没有午休的，中午太阳好的话图书馆的超级大台阶上会坐满了人，学校对面是一排各种买吃的，中午有课就可以买好吃的坐在台阶上边晒太阳边吃饭。一到考试周，图书馆就24小时不关闭，图书馆一般有三个，一个复古的，两个现代，环境都很赞，学校离市中心也不远。 主持人：学校是否有中国学生组织呢？ Z师姐：有的，只有你想不到的组织，和国内大学一样啊，轮滑啊，野餐啊，摄影啊，跳舞啊都有自己的小组织，开学也会有各种组织的招新会。7. 对师弟师妹的建议主持人：最后，师姐对于想来这个项目就读的师弟师妹有什么建议吗？ Z师姐：我觉得有一段海外留学的经历对于个人来说还是很难忘和值得的，学习方法和国内可能有比较大的不一样，除了学习，包括个人独立性的培养，还有生活技能提升和眼界的开阔，还能旅游丰富自己的人生呢，确实会有很多不一样的收获。所以提前规划好自己想要的未来和生活，早准备肯定是没错的。希望大家都能拿到想要的offer，去想去的国家和地方，有着优秀的未来。

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！

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！