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统计学分类有哪些 统计学专业怎么样

统计学专业是最好就业的专业之一?有些同学不理解,现在美研申请中,同学们不管是想选数据科学、计算机科学这类理工科的,还是选择金融工程、商业分析这类泛商科的,好像都会把统计学也列为自己的考虑范围,不去梦校,便学统计。另一部分同学认为随着人工智能、大数据等领域的快速发展,统计学现在发展前景相当好,就业机会多,可选岗位也多,未来赚大钱也不是难事。

统计学统计是个什么专业?它真的像看上去那么好申请吗?未来选择哪些岗位能赚大钱?它真是“保底万金油”专业吗?

01

统计学定义      

“统”即为总括,总起来;“计”即为计算,测量。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。

统计学用到了大量的数学及其他学科的专业知识,其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。


统计学分类

按研究重点分:数理统计(Mathematical Statistics)和应用统计(Applied Statistics)

数理统计是统计学的数学基础,从数学的角度去研究统计学,为各种应用统计学提供理论支持。应用统计偏向对统计方法的运用,最关键的是用统计软件(比如R/SAS)跑程序,然后从结果中得到需要的数据,代入已知公式或者理论得出相应结论。而数理统计不包含实践的内容,仅限于在理论范畴探讨统计学的问题,主要工具是测度论(泛函分析的知识),主要研究对象是随机变量。“应用统计”和“数理统计”,两者是紧密相连的,单独拎出来都不够完备,无法构成独立的“学科”。

按功能划分:描述统计学(descriptive statistics)和推断统计学inferential statistic)

描述统计和推断统计是统计方法的两个组成部分。描述统计是整个统计学的基础,推断统计则是现代统计学的主要内容。

统计学应用方向:它被广泛地应用在各门学科之上,从物理和社会科学到人文科学,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。

随着数字化的进程不断加快,人们越来越多地希望能够从大量的数据中总结出一些经验规律从而为后面的决策提供一些依据。

统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示,只是统计数字,而是包含了调查、收集、分析、预测等,应用的范围十分广泛。

其实统计学在生活中无处不在,比如:从我们熟悉的居民消费指数、粮食产量,价格变动情况,还有国民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。

02、学校申请及专业推荐        

下面,我们来看看不同学校的统计学专业介绍,首先是哥伦比亚大学统计硕士,这个项目经常被黑“水”,它究竟怎么样呢?

哥伦比亚大学 MA in Statistics项目由哥伦比亚大学研究生文理学院提供,该学院是美国最古老最负盛名的研究生学院之一。统计系为那些希望今后从事统计领域工作或研究的人才提供了两个MA in Statistics项目:

  • On-Campus MAprogram在校项目(传统项目)
  • HybridOnline/On-Campus Program在线+在校混合项目

两个项目都可以选择full-time全日制或Part-time非全日制(在职研究生)来完成学位。

课程设置:MA统计学硕士需要学生完成至少2个Residence Units,并且最少30个学分最少10门课程,包括4门必修课和6门选修课(其中3门是统计系课程)。四门必修课:

  • Probabilitya 1/2 semester course worth 概率论
  • GR5204 Inference a1/2 semester course worth 推论
  • LinearRegression Models 线性关系模型
  • Capstone Course-GR5291 Advanced Data Analysis 研讨课程-高级数据分析

选修课:6门选修课中必须有3门是统计系课程,其余选修课可根据自身兴趣选择,为了夯实数据科学知识基础,强烈建议新生在第一学期修读:Statistical Computing and Intro to Data Science (3 points) 统计计算与数据科学入门。

申请条件:

成绩要求:GPA无最低要求,建议3.5+TOEFL 100+/IELTS7.5+要求GRE,不接受GMAT, 没有最低分数要求,建议GRE320,数学满分

背景要求:喜欢录取数理背景很强的本科专业的学生,例如:统计学、数学、计算机科学,并且在相关的数量课程上都取得了不错的成绩;学生还需对线性代数和高级微积分有全面深刻地了解。有理论和应用概率和统计背景以及计算机编程背景更好。

先修课要求:要求一学期线性代数(需要涵盖相关课题的深入知识包括矩阵、矢量空间、线性变换、特征值与特征向量和矩阵的标准型规范式);一学期高级微积分课程;有学过理论和应用概率和统计课程以或有相关经历的申请者更有竞争力,熟悉计算机编程包括SAS, R 或 Python也对申请有帮助。

杜克大学

统计学硕士项目属于文理学院,项目时长两年,主要为学生在统计理论,方法以及计算方面提供现代综合教育。

分支方向:杜克大学统计学分支方向众多,主要包括博士导向、数据科学与分析、健康数据科学 、金融与经济、市场研究与商业分析、社会科学与政策。

课程设置:杜克大学统计学硕士课程包含必修课程和选修课程。

必修课程:必修课程主要包括预测模型与统计学习 、统计科学编程 、研讨会:成为专业统计员 、贝叶斯与现代统计数据分析 、多级递阶模型 、统计推断理论 、统计计算,分为春秋两个学期完成。

选修课程:

选修课程很多,具体有研究设计:调查设计和因果研究 、概率机器学习 、高级随机模型和机器学习 、实习写作与沟通 、应用随机过程 、统计决策理论 、因果推论 、时间序列与动态模型 、社会网络分析 、高级机器学习 、分类统计。

申请要求:

招生情况:

2020-21年申请人数683,录取104人,实际入学30人。

背景要求:杜克大学要求申请MSS的申请人必须要有统计学背景。具体要求是:有两个学期的概率论和数学统计序列课程,一门矩阵代数,一门应用回归分析以及一些基础的数据分析和计算的经历;同时最好能够有C语言,Python,Java,R语言或者Matlab等软件的应用经历。

成绩要求:GPA申请人提供的成绩单必须是中英文两种版本,成绩单上要加盖公章,线上申请时提供电子版。杜克大学的GPA满分是4.0,官网上没有注明申请MSS研究生的GPA要达到多少,但是也给出了参考,MSS新入学的学生平均GPA是3.8。这就说明,如果GPA低于3.8,申请MSS就比较危险了。

GRE成绩杜克大学要求申请MSS的申请人必须提供GRE的成绩,且成绩不能超过五年,申请人不可以用GMAT成绩代替GRE。关于GRE 的分数,我们可以参考新入学的学生平均GRE成绩水平。


依照这个参考分数来看,如果GRE成绩比这些低,那就比较难申请,所以需要好好准备GRE的考试,争取能考得高一点。语言成绩:对于中国学生申请杜克大学的研究生,学校是要求学生提供托福(TOEFL)或雅思(IELTS)成绩,要求分数达到,托福网考90分,雅思7.0。

值得关注的一点就是杜克大学研究生学院对于国际学生还有一些额外的英语语言要求:被杜克大学研究生录取的学生,只要第一语言不是英语,就需要参加一个学校的英语入学考试,然后学校会根据考试成绩来决定学生要不要参加EIS课程。当然如果没考好也不必担心,最多就是多上几节英语课而已。

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