应用考研统计学方向

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！

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！

初识统计学是2005年，当时统计学专业还是个小冷门，在金融学，会计学，财政学等大热专业的身后默默做背景板。01统计学有多难考？不过十几年，统计学已经火到了风口浪尖。2019年，各校统计学考研分数线大涨，堪称神仙打架。中山大学应用统计学招生26人，400+多达77人。重庆大学应用统计学招生25人，400+已经35人。有人统计了2019年34所自主划线高校应用统计学的复试线，370是平均水平，人大380，北大400，连湖南大学都要375。这个分数线，在十年前是完全不敢想象的。统计学02统计学有多好？为什么会出现这样的情况？就业驱动是主要原因。近些年最火的几个方向，人工智能、大数据、金融工程等，基础都是统计学。一时之间，统计学简直成了万能学科。进，可以去金融圈当最靓的仔，退，还能去互联网行业当个屌丝码农。似乎是，学了统计就可以左右逢源，去最火的行业，拿最高的薪水。统计学就业是不是真的这么爽？从网上披露的信息看，确实很爽。金融行业：各银行的信息技术部门，证券的交易部门，银联的数据岗位，券商的研究所，甚至券商的产品经济都在招统计学方向的毕业生。应用统计专硕的就业需求不逊于金融专硕的需求。互联网行业：数据分析，商业分析，数据挖掘，机器学习，深度学习等等也都在招聘统计学方向的毕业生。应用统计专硕的需求非常多。统计学03什么是统计学？统计学是应用数学的一个分支，主要是基于概率论来建立数学模型，收集数据进行整理、量化分析和总结，并利用结果进行推断和预测。为相关决策提供依据和参考。统计学的应用非常广泛，从军事到社会，从科学到人文，就连生物学都有统计学的身影。统计学可以分为两大门类：理论统计学和应用统计学。而应用统计学，又可以分为经济统计学、心理统计学、生物统计学等。理论统计学主要研究统计学的数学原理，具体就是指统计学的一般理论以及统计方法的数学基础。现代统计学已经和数学紧密联系在一起，理论统计学需要扎实的数学功底作为研究基础。而应用统计学是应用统计学的一般理论和统计方法，在具体系统上进行应用，以解决现实中的实际问题。比如在经济领域上的应用，诞生了经济统计学，在医疗领域的应用，诞生的医疗卫生统计学，在生物领域的运用，诞生了生物统计学。人工智能从我国大学的本科专业来看，统计学相关的专业主要有：统计学、应用统计学、经济统计学三个专业。我们从理论和应用两个维度来分析这三个专业。理论维度，含“理”量，统计学，高于应用统计学，高于经济统计学。应用维度，含“应”量，经济统计学，高于应用统计学，高于统计学。在学科门类的划分上，《普通高等学校本科专业目录》中，统计学和应用统计学属于统计学类，学位是理学学位。而经济统计学属于经济学类，学位是经济学学位。可见，经济统计学已经非常偏应用，和经济学的结合已经非常紧密。统计学04总结统计学专业，理论和应用兼备，需要强大的数学基础。应用统计学专业，左可金融，右可互联网，是考研中的大热门。经济统计学专业，为经济领域私人订制的统计学。数据科学

要想考研选择数据分析方向，可以重点关注一下大数据方向，目前计算机专业、金融专业和统计学专业都有数据分析相关方向的设置。对于机械专业的考生来说，选择计算机专业是不错的选择。数据分析方向是当前的热门方向之一，随着大数据技术的落地应用，未来行业领域会释放出大量的数据分析岗位，所以从就业的角度出发，选择数据分析方向是不错的选择。由于数据分析涉及到数学、统计学、计算机和行业知识等几大块内容，所以需要学习的内容相对还是比较多的。通过读研的方式来学习数据分析是比较现实的选择，能够明显提升自身的人才层次，也会打开新的就业渠道。如果要跨考计算机专业，需要做好三方面的准备，其一是根据自身的学习能力来选择目标高校（科研院所），在选择的过程中要对培养单位的具体方向做一个全面的了解，同时可以简单了解一下目标高校的培养方式。其二是根据目标高校的考试要求来制定复习计划，不同高校在不同的考试环节往往有不同的要求，由于目前计算机相关专业是考研的热点，所以复习时一方面要注重初试环节，另一方面也要注重复试环节。最后，对于跨考生来说，应该尽量获取更多目标学校的复习资料，如果能够得到专业老师的指导，那么会在一定程度上提升复习效率。计算机相关的专业课还是具有一定难度的，所以越早准备越好。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！

文|大圣在我国大学里，有许多相近甚至非常类似的专业，乍一看，以为是同一个专业，然而，学习以后才知道，这并不是当初自己要报考学习的专业。就比如说物理学和应用物理学，小白类的考研生很容易选错，自己并没有搞懂两者的区别，看到名字就感觉应该是同一类专业，事实上，选错了专业，意味着以后的你的研究方向就不一样了，你当初想要从事一生的方向就错了。那么，到底哪些理工类专业最容易让人混淆，搞错的呢，一起来看看。1、应用化学 vs 材料化学应用化学学科偏重于研究化学成果转化为能够实用的现实产品，更实际一些，偏向于结合理论知识，动手实践出应用成果，因此呢，在你具备理论知识的同时，还要有过硬的动手能力，尤其是化学实验以及实验设备方面，一定要感兴趣，有实操的渴望。就业方面，以后基本是从事和化学应用相关的企事业单位，比如石油化工、医药制备、商品检验、卫生防疫等等，实际点就是诸如中石化、中石油、制药企业等，就业方向还是很多的，不用特别担心就业问题。材料化学学科则落在材料上，是关于材料研究和使用的原理技术，该学科必须具备强理论知识，具有探索微观化学内容的兴趣，材料化学包括的研究范围很多，例如无机非金属材料、有机高分子材料、新兴复合材料等，而在研究生阶段，就是原理技术的进一步研究，甚至发现新的材料。就业方面就是对金属、陶瓷、高分子材料(如塑料)、半导体或复合材料的深入研究，解密新的材料应用和用途，主要在一些国有大中型企业从事制备、加工、开发利用等工作。2、物理学 vs 应用物理学物理学则比较容易理解，侧重于理论研究，而且研究生阶段，则会有更加深入的研究学习，同时你还必须具备很强的数学知识。就业方面一般都是从事理论的研究、科研技术、大学教学等，一般都是在实验室里，研究所里，选这一个专业的考生要想要自己的人生方向，这就是科学家的道路。应用物理学则注重转化成能够实际使用的成果，更偏向于在理论的基础上转化成可以使用的技术、产品等，实操和探索创新是这个专业所必备的能力。就业方向一般是在工业、交通、邮电、金融、商业等领域的企业单位，用自己所学转化出产品成果出来。3、数学与应用数学 vs 统计学数学与应用数学学习的范围广、知识程度深，一般研究生阶段就会分方向，主要就三个，包括纯数学方面、计算机领域、经济领域。同时这也是个最近比较热门的专业，至少在人工智能、AI方面很受欢饮。就业方面纯数学就是深入研究，属于科学家类型。计算机领域则设计人工智能、物联网、软件的制作开发等。经济方面则是在银行、保险、证券公司等金融机构工作。统计学则有社会经济统计和数理统计之分，看个人爱好，统计学是对统计计算的深入研究和应用，同时还要具备经济学、管理学的知识，重视理论也更重视应用实践。就业方面可在电信、银行金融、保险核算等部门从事统计、概率分析、风险研究等工作，金融分析师、股票投资管理也是这类工作。4、管理科学 vs 信息管理与信息系统管理科学学科偏重于理论学习和分析，是要你以数学思维、计算机思维在管理上给出分析、决策和实施，这个科学更在意理论分析，运用数学计算机思维，在管理上帮其分析实施。就业方面主要是对企业单位经济和数据在计算机化方面的管理，运用这方面知识，帮助公司在数据方面做出更合理的管理和决策。信息管理与信息系统看重于实操，是理论知识应用到实际管理当中，需要具备计算机理论、编程知识，数学知识等，方向大可分为文科和理科方向，文科则是对文献、信息的管理，理科则是计算机应用。就业方面主要就是对企事业单位做系统方面的设计、开发、运营和维护工作。5、海洋科学 vs 海洋技术海洋科学专业包括的范围更广，是对整个海洋系统的研究学习，这其中包括水文、海洋运动、海底地质、海中生物、海洋环境保护、污染监测等，这也涉及到物理、化学相关的知识，是以整个海洋为研究对象。就业方面比较受限制，致力于海洋研究员、海洋科学家的考生可以报考。海洋技术则是针对海洋科学某一方面的研究和技术开发应用，是把技术应用到海洋环境的某一方面，因此对海洋学、地质学、生物学、环境学等也要有一定的知识学习。就业方面则比较广泛，例如在气象局、海洋局、交通部门、军事部门、开采石油的海上平台等，这个是非常对口的工作。对此你有什么看法呢？来源：原创（免责及版权声明：仅供个人研究学习，不涉及商业盈利，如有侵权请及时联系删除，观点仅代表作者本人，不代表北京文都立场）

首先，数学与应用数学专业在考研时可以有较多的选择，从专业知识结构和发展趋势两方面来看，可以重点考虑一下计算机相关方向，其中大数据、人工智能等细分领域都是不错的选择。大数据是目前热度比较高的方向之一，随着大数据技术开始逐渐在行业领域落地应用，目前大数据领域的人才需求正在逐渐释放，这一点在近两年的人才招聘中有比较明显的体现，其中不少研究生会选择大数据开发岗位，涉及到大数据平台开发和大数据应用开发两大类。大数据方向需要具备三方面基础，分别是数学、统计学和计算机，所以对于数学相关专业的本科生来说，选择大数据方向会有一个比较顺利的学习过程，但是要注重计算机相关知识的学习。数学专业的本科生在读研时可以往算法设计方向发展，未来数据分析的岗位需求量还是比较大的。人工智能方向也是目前比较常见的选择之一，由于当前人工智能领域的人才培养主要以研究生教育为主，随着人工智能领域的热度不断攀升，行业领域对于人工智能人才的需求量也越来越大。从近两年研究生的就业情况来看，人工智能方向的研究生往往会有较高的薪资待遇，在就业时也会有更大的选择空间。人工智能方向对于数学的要求同样比较高，目前人工智能领域的研究基础涉及到三大方面，分别是算法、算力和数据，在云计算和大数据技术体系逐渐成熟的大背景下，人工智能领域的研发重点就集中在算法设计上，而算法设计说到底就是个数学问题。实际上，人工智能方向的导师对于数学相关专业的本科生还是比较关注的，因为扎实的数学基础对于后续的科研会有比较大的帮助，也更容易做出研究成果。最后，数学专业除了可以考虑大数据和人工智能方向之外，云计算、边缘计算等方向也是不错的选择，在5G通信的推动下，未来这些方向的发展前景也都比较广阔。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！

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

对于同属一理学的数学类和物理学类专业。每年考生可能都会有被调剂到比如数学与应用数学专业的，当然也有主动选的。数学属于理学，本身数学就是培养具有较好的数理统计理论素养和统计建模、计算机仿真应用的和数据收集及定量分析的一个学科。理学的学习，往往理论性比较强，比较抽象。因为数学的相关理论不像工科那样有着明确的应用场景，所以数学专业对于兴趣不高的同学，必然枯燥！而且数学确实难学，也难出成果！但是数学专业又对金融、财政、税收领域，对于工程安全领域有着特殊的意义。从金融产品、桥梁建筑的的设计和数据分析，从数学建模到计算机算法的调整，都离不开数学。可以讲，数学方法是经济学、理学、工学、管理学等学科发展的重要支撑。但我们有理由相信，进入到相应高校学数学的同学，受学习态度、学科能力、学习目标等影响，而各自不同。我们以上海财经大学，2019年在辽宁省理科录取情况为例进行说明，请看下图。我们通过上海财经大学在辽宁省的分专业录取最低分可看出，金融学最高分668分，而最低分电子商务时659分，数学类（信息与计算科学、数学与应用数学）为661分，能够在全省十几万理科生中进入到前500-1000位次的考生，都是学霸级别的！但是依旧会有调剂，当然上海财经大学2019年是由专业级差的，2020年已经明确取消了，这是利好，同时也是变化，大家在专业顺序梯度上需要注意调整策略。这一段图文其实想说的就是，对于这样的学霸级别的考生，即使让其学数学类专业，因为有着名校的行业资源和学习环境和社会影响力，该考生十分容易在研究生阶段选择往比如统计学方向转，进入到跟金融关联更紧密的研究领域。我们再看一个中高分段考生，以辽宁师范大学2018年辽宁省专业录取分为例，“信息与计算科学”专业的最低录取分为552分。因为该校是师范类院校，同样是数学类专业的“数学与应用数学（师范类）”专业的最低录取分达到了594分。因为读师范大学的师范类专业的好处不言而喻，就业导向十分明确清晰。所以同样是数学类专业，但是师范类和非师范类差别绝大。对于分数不是特别高的考生，因为各种原因选到了“信息与计算科学”专业，那么最好的方向就是好好学习数学和计算机相关知识，能够往编程算法、软件开发领域去发展。当然，师范类院校耳濡目染，当数学老师也是一个方向。对于不同的学科能力的考生还是要具体分析，看自己是否真正喜欢数学。目前看，考研出来计算机方向，往控制科学与工程方向去专业也比较好，因为这个方向是人工智能的核心方向，可以从事算法等，相当于控制科学领域偏向于控制理论。因为你本科学的是数学，你相较于本科学工科比如电子信息类或者计算机类的同学，在硬件方面是个短板，所以你需要发挥比的数学优势，搞控制理论、从事编程算法，这类跟软件和数学理论结合紧密的方向。数学转金融的也很好，就是金融比较热，报的人太多，竞争激烈。当然，还是遵从本心，综合个人想法吧！另外，多借鉴学长学姐们的升学和就业经验。好不好就业，是个比较空的话题，建议考研提升学历再谈就业。总体看，数学类专业的同学，未来大体有这么几个升学和就业方向，金融（经济统计学）、数学（统计学）、计算机（算法）。比如本科学数学，研究生学统计学，然后到银行证券行业从事数据统计等工作，也可以考金融工程。可以进银行、到计算机公司从事编程算法、软件开发等相关工作，考公务员或者当老师；大学期间考教师资格证，毕业考教师编当老师，也是非常好的选择。数学往往远离生活实际，但有了扎实的数学基础，可以为解决现实问题或者相应的经济、工程领域问题进行模型构建等！另外，考研时在数学科目还是有优势。大理大学数学与计算机学院最后，在我们已经进入到人工智能时代，大数据、云计算、区块链技术不断进化发展，数学理论模型的构建和支撑作用非常重要。因此，建议同学们学数学时，一定要学好一门编程语言，把计算机+数学这两个工具结合起来，比较好。

大数据和机器学习是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，所以我来探讨一下这个问题。首先，大数据和机器学习之间存在较为紧密的联系，选择大数据方向的学生通常也需要掌握一定的机器学习知识，而选择机器学习方向的学生通常也需要具备一定的大数据技术基础。要想搞清楚具体选择哪个方向，应该对大数据和机器学习有一个整体上的认知，然后结合自身的知识结构和兴趣爱好进行选择。大数据技术体系结构经过多年的发展目前已经趋于成熟，大数据相关技术也正处在落地应用的初期，所以选择大数据方向有三点好处，其一是技术体系成熟，学习起来要容易一些；其二是大数据生态逐渐健全，就业岗位多；其三是大数据技术是人工智能的基础，未来的选择空间比较大。大数据方向对于数学、统计学和计算机基础具有较高的要求，目前大数据应用的核心集中在数据分析领域，场景大数据分析是目前比较重要的落地应用之一。另外，目前大数据产业链涉及到数据采集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现等一系列环节，需要的知识结构也存在一定的区别。选择大数据方向通常要结合自身的知识结构选择一个突破点，行业领域的突破点还是比较多的。机器学习是人工智能领域的六大研究方向之一，机器学习（包括深度学习）也是目前人工智能领域比较热门的方向之一，随着大数据和云计算的发展，机器学习在强大的数据和算力支撑下，目前已经有越来越多的项目处在落地应用的初期，未来机器学习的发展空间非常广阔。选择机器学习方向的好处也有三点，其一是机器学习领域的创新点比较多，容易做出成果；其二是目前行业人才短缺严重，就业形势比较好；其三是机器学习未来将广泛落地到传统行业，市场空间巨大。简单的说，大数据方向以数据价值化为核心开展各种课题研发，而机器学习则以知识发现和应用为核心开展各种课题研发。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！