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数据科学和统计学怎么选？

谢如燕

2022-07-17 15:27:21

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统计学VS数据科学

统计学

相对于数据科学来说，统计学属于传统学科。统计学包括参数估计、假设检验、回归分析、时间序列、非参数统计等。

开设统计学专业的美国大学中一般都有两个方向，一个是偏重于理论研究的，一类是偏重于实际应用的。如果是选择理论研究方向的话，主要是专设的统计系或者是在数学系下设统计学，如果选择实用方向的话，包括的方向相对比较广泛，比如应用统计学，生物统计学，数理统计，金融统计等等。美国统计学专业课程设置上各有千秋，但共有的课程包含统计学理论，线性回归模型，应用回归分析，统计推断等等。而对于计算机技能方面的考量要求并不是非常严苛，只要有过使用 R 或者 Python 就可以。

数据科学

数据科学是一门交叉的学科，涉及到很多的领域：统计、数学、计算机、人工智能、机器学习、数据库、可视化技术等多多重学科。数据科学也会用到大量统计学模型，但更偏向于运用现代机器学习（machine learning）模型，包括支持向量机、决策树等，以及更偏向互联网，人工智能方面的样本问题，计算量非常庞大。

数据科学的课程主要集中在计算机技能学习，同时要求数学的背景。常规来说，要求的课程有：计算机导论，SQL，Database，Programming, C语言，还有其他数学课程，如微积分，数学建模，线性代数，概率论等等。

就业前景喝薪资情况

1、统计学
统计学就业前景广泛。统计学毕业生一半可以去金融行业，互联网行业，咨询行业，零售行业等从事
数据分析人员，计算机程序员，教师，财政分析员，会计，证券分析员等职业。
一般市场对拥有高等统计学学位者的分析研究，数理和计算机技能要求会高，相应地统计学硕博士的平均薪资也普遍高于本科生。
根据著名职业网站PayScale显示，拥有统计学学士学位的毕业生平均薪资就已达到美金75K！

统计硕士学位平均薪水为81K美金！

虽然统计学属于传统学科，但其应用范围非常广泛，就业前景稳定，热度不减，薪资也是水涨船高。

2、数据科学

全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡（McKinsey）出具了一份详细的分析报告，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，而大数据做决策的分析师和经理的缺口则将达到15万。这么庞大的市场需求，选择数据科学专业真是不二选择。

数据科学专业的毕业生可以进入IT行业，金融行业，制药行业，咨询等各个行业从提供技术服务，数据和分析工作；可以在相关机构和部门参与科研项目，从事研究工作。数据分析师，数据科学家，机器学习工程师是此专业常见的对应岗位。根据求职网站Grassoor，以数据科学家为例，初级的数据科学家年薪就已经超过100K美金/年，这吸金能力太强大了！数据分析师现在是比较普遍，市场需求量很大的一个潜力岗位。虽然薪资赶不上数据科学家，但薪资稳定在60K/年。亚马逊，JP Morgan等各大名企的数据分析师年薪平均在60K-70K之间。

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