随着云时代的来临，大数据（big ata）也吸引了越来越多的关注。现如今人们使用手机的频率越来越高，越来越多的设备接入了互联网，它们大量收集客户的使用模式和产品性能数据。不管是产品的开发和运营效率，还是智能分析和用户体验，大数据的使用无处不在，可以帮助公司轻松处理各种业务。简而言之，在大多数情况下，大数据处理就是从收集原始数据开始，对数据集进行分析，以发掘有价值的信息，并且进行有效利用。
而统计学就是大数据分析的两种主要方式之一，主要应用在分析领域。虽然统计学本身的理念与大数据还是具有一定区别的，但从另一个角度来说，统计学知识却又是进行大数据分析的理论基础。现在有越来越的学生对数据分析感兴趣，市场的需求量也很大，因此我们今天就来聊一聊统计学专业主要的学习内容是什么，与数学或精算专业又有什么不同？
什么是统计
统计学是应用数学的一个领域，它在很大程度上依赖于计算机。统计学专业主要学习如何收集、分析和解释数据，培养学生使用数据来解决现实世界的问题。选择这个专业的学生可能会对某些领域的职业发展感兴趣，比如政府、银行或金融。通过学习如何收集和分解复杂的信息，可以帮助统计专业的学生为公共政策、商业决策等做出贡献。
除此之外，统计学的理论核心被广泛应用于人类学、天文学、生物学、商学、化学、计算机科学、经济学、教育、工程、环境科学、流行病学、金融、政府、历史、法律、语言学、医学、物理学、心理学、社会学等领域。《纽约时报》的一篇文章指出，对统计学家的需求正日益增长，文章的标题是:“对于今天的毕业生，就一个词:统计学”。
统计专业需要学习哪些科目？
美国统计协会表示，统计学的学生应该了解微积分、线性代数和概率，以及它们与统计学的联系和关联。以加州大学伯克利分校的统计专业为例，要想进入统计专业学习，还需要先完成以下先修课程：
math 1a&1b calculus 微积分1&2
该课程研究函数的微分﹙ifferentiation﹚、积分﹙integration﹚以及有关概念和应用的数学分支。它是数学的一个基础学科，内容主要包括极限、微分学、积分学及其应用。微分学包括求导数的运算，是一套关于变化率的理论。它使得函数、速度、加速度和曲线的斜率等均可用一套通用的符号进行讨论。积分学，包括求积分的运算，为定义和计算面积、体积等提供一套通用的方法。
math 53 multivariable calculus 多变量微积分
该课程主要讲解参数方程和极坐标，二维欧几里得空间和三维欧几里得空间中的向量，偏导数，多重积分，向量微积分，格林、高斯和斯托克斯等数学定理。
math 54 linear algebra an ifferential equations 线性代数与微分方程
该课程讲解了基本线性代数，矩阵运算，和行列式。同时介绍了向量空间，内积空间，特征值和特征向量，正交对称矩阵；以及线性二阶微分方程，常系数的一阶方程组，傅里叶级数等内容。
在保证总gpa超过3.2，并且顺利完成以上四门课程的情况下，学生才可以进入统计专业进行专业课程的学习。其中包括了3门必修课和三门选修课。其中3门必修课为：
stat 133 concepts in computing with ata 数据计算的概念
本课程介绍了密集计算的应用统计学，主题包括：数据库的组织和使用，可视化和图形，统计学习和数据挖掘，模型验证程序，以及结果的展示。
stat 134 concepts of probability 概率的概念
该课程涉及概率论的介绍，强调了统计概念和应用。包含的内容有条件期望，独立性，大数定律；离散随机变量和连续随机变量；中心极限定理。而备选的主题有泊松过程，马尔可夫链，以及特征函数。
stat 135 concepts of statistics 统计的概念
这门课为统计理论与方法的综合概论课程。主题包括描述统计、最大似然估计、非参数方法、最优性介绍、拟合优度检验、方差分析、bootstrap和计算机密集方法以及最小二乘估计。此外，实验课涉及内容为计算机的数据分析在科学和工程方面的应用。
在必修课之外，统计专业的同年学们还需要在选择3门作为选修课程，具体的选择则可参照每位同学自己的兴趣方向。
课程方向
通过伯克利大学统计专业的这些课程的介绍可以看出，学习统计确实需要比较牢固的数学基础。伯克利大学的课程设置更贴近通识性统计学方向，比较适合还没有明确方向并且未来有可能往不同领域发展的同学。除此之外，也有一些院校的统计专业设置有更加细致的分类。以哈佛大学为例，他们的统计专业有四个学习方向：
1、general track通识性方向
该方向是最灵活的，为统计理论、方法和应用提供了原理和技术的基础。这个基础可以应用到很多领域。
2、ata science track 数据科学方向
数据科学探索统计学与计算机科学的边界。课程涉及这些领域的混合方向，应用领域包括预测、推荐系统和海量数据集分析等。
3、bioinformatics an computational biology ﹙bcb﹚ track 生物信息学与计算生物学方向
该方向融合了生物学、统计学和计算机，为研究基因和蛋白质序列等生物数据提供模型和工具。这在一定程度上是由于最近生物科学中数据的规模和复杂性的激增，这要求发展新的统计方法和模型，例如基因和蛋白质基序搜索模型、系统发育重建模型和基因表达分析模型。
4、quantitative finance track 定量金融方向
定量金融方向为从事金融和精算工作的同学提供了坚实的基础。具体的主题包括金融/保险建模中出现的随机模型的统计推断，以及在复杂金融/保险工具的定价、对冲和风险评估中成为标准的计算技术。
不论是选择哪一个方向，统计专业的就业前景在目前来说都是非常不错的。根据美国劳工局的预测，在2024年，熟练掌握统计数据方法的专业人士在职场上会变得更加有竞争力。无论是有关信息处理的商务决策，健康医疗，还是政治政策的决定，都离不开统计学，而例如社交媒体等的有关“大数据”的行业也需要统计专业人才。
如果是对统计理论知识感兴趣并且计划升学读研究生的同学，建议可以选择数学相关课程更多的理科学士项目﹙ bachelor of science﹚；而对统计学知识的实际应用更感兴趣的学生，则可以考虑选择文科学士项目﹙bachelor of arts﹚。
根据us news最佳大学排名，目前有超过160所院校提供统计学本科学位课程，因此对该专业感兴趣的同学们可以有很多的选择。如果你是一个对数学很擅长的人，并且想将自己的技能应用到实际领域，那么统计学可能是比较适合你的专业。如果你对统计学感兴趣，但更愿意关注在其他领域，那么可以看看你的学校是否提供辅修课程来帮助你培养技能。
如果您喜欢我的文章，可以关注我或对我的文章进行点赞、评论、收藏！
留学的路，我们一起走！
