低调的就业大热——统计学!(上)
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低调的就业大热——统计学!(上)

2018-09-09...

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总有人会有误解,觉得学统计学不上不下。但其实统计学和数学一样,是一个服务类学科,并没有所谓的对口就业。只要出现数据的行业,都需要统计学,比如银行、保险、零售、公共卫生和制药等。

统计学是做什么的?

统计学,是应用数学的一个分支,涉及数据的收集、分析、解释、演示和组织。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,并进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。

  统计学大致可以分为理论统计学和应用统计学两个类别。理论统计学包括使用分析、线性代数和计算统计等;应用统计学则有描述性统计和推论统计两部分。

  统计学起初主要用于解决经济问题,现在大量应用在科研、管理、教育、经济、快消和互联网等行业,总之,我们的生活处处离不开统计学。

统计学研究分支

随着时代发展,统计学紧随时代发生变化,在国内,统计学早年一直是应用数学的一个分支学科,属于二类学科;2012年,统计学被国内评为一类学科。在发达的欧美国家,统计学一直深受重视,而且发展比较成熟。

  统计学基础研究方向包括: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、生存分析、空间统计、各种概论理论等;应用研究方向包括:生物统计、环境统计、金融统计、经济统计、农业统计等。

数据挖掘与统计学的区别

数据挖掘相对统计学来说,是比较新兴的方向,两者还是有较大的区别的。统计学是从实际问题中来再到实际问题中去,数据挖掘是直接从实际问题中过来,用实际问题来引导我们的做法。

  统计学的建立的模型要注重统计学检验和计量经济学检验,一般牵涉的数据量不算太大,所用软件主要是:SAS/SPSS/EVIEWS。数据挖掘所建立的模型并不注重统计学检验和计量经济学检验,数据量比较大,所用软件主要是:Python/R/SAS。

  统计学有很多年的发展历史,而数据挖掘只是新兴发展的方向,可以说数据挖掘发展了一部分的统计学,然后增加了自己的内容。

统计学就业前景

统计学是一门很专的学科,但是一个好的统计学工作者也必须是一个通才,不仅熟悉统计工具的运用,也需要了解行业特点,才能做好数据决策。

  作为工具性较强的学科,统计学一方面能够满足对于专业的“技术性”期望,另一方面,统计学也能被广泛应用在商业的决策中。因此,统计专业毕业生的就业范围非常广泛。

  而且,伴随着大数据的浪潮,如今各行各业都需要统计学的人才。从目前国内就业情况来看,金融类仍是高薪产业,也是很多统计专业学生最中意的行业。而具有统计学背景的学生相对于金融和经济专业的毕业生,专业知识更为定位明确,更富竞争力。

统计学申请要求

通常需要有理工科背景,尤其本科专业是统计学、数学、精算、应用数学等专业的学生,比较有竞争力。GPA很重要,如果目标是Top30的学校,至少3.5以上,尤其数学相关的学科分数不能低。

  没有相关背景的学生,如果学习过高数、线代、微积分、概率论与统计等课程且分数优秀,并且有统计相关的实习背景,也可以申请。除了数学基础之外,学生还要能熟练使用相关软件,如MATLAB/SAS/SPSS等。

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