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统计学的定义
统计学是关于收集、整理、分析和解释统计数据的科学,是一门认识方法论性质的科学,其目的是探索数据内在的数量规律性,以达到对客观事物的科学认识。用统计来认识事物的步骤是:研究设计—>抽样调查—>统计推断—>结论。
统计学的分类
从美国的开设统计学专业的学校来看,统计学的研究大致可以分为两类,一类偏向于理论统计学,主要包括设置在统计系或数学系下的统计学,研究内容包括样本设计、数据挖掘、随机过程、建立统计模型,蒙特卡罗法、生存分析、空间统计、贝叶斯推论等。另一类偏向于应用统计学。研究方向包括:生物/医学统计、环境统计、经济/金融统计、工程统计、农业统计、化学统计、心理统计等等。
软件背景提升的途径
软件背景的提升其实不光靠在学校里参加比赛,发表paper也可以进入企业进行实习,下面我们就从不同的角度为大家整理一下软件背景提升的途径。
学术提升:
大学生数模竞赛,美赛,统计建模比赛,挑战杯等
本校科研项目,如大学生创新实验项目
本校提供的名校学术交流交换项目
留学基金委提供的名校公派交流项目
国内知名大学的科研项目,如北大,中科大,浙大等
国外知名大学的科研项目,如斯坦福大学科技营
海外名校的暑期科研项目,如哈佛大学领袖之路暑期项目
实习:
金融类的:这一类的选择比较广泛,四大行,渣打银行、花旗银行、汇丰银行、高盛、摩根、德意志银行、法兴银行、美国银行、苏格兰皇家银行、美联银行、把莱克银行、梅隆银行、兴业银行、博时基金、野村证券、法国安盛、高利、悉尼证券、美国友邦、FXCM、美世投资咨询、贝尔斯登投资、纽约人寿等
IT类的:苹果、微软、百度、谷歌、阿里巴巴、IBM等大型公司的实习,对口的职业是数据分析师。
学术类的:各大知名院校,例如北大、浙大、中科大等
政府单位:统计局,国家信息中心,文献情报中心,标准化研究院等
就业去向
随着大数据时代的到来,统计学的应用几乎无处不在。统计学毕业的学生可以进入银行,保险公司,互联网公司,外企财务类,咨询公司,政府等单位就职。职业可以分为统计分析师,市场分析师,数据分析师,运营分析师,业务分析师,精算师,市场研究员等等。同时因为统计学专业跟很多专业都有交叉,学生学的侧重点应该也有所不同,下面我们仅从生物统计、数理统计、应用统计、金融统计和经济统计几个方面来阐述一下毕业生的就业去向。
生物统计(Biostatistics)
该专业是探讨如何进行生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的学科,是美国统计学专业最热门的领域。其最常见的是应用于医学在生物学、医学、农学等的研究中,合理地进行调查或实验设计,科学地整理、分析收集得来的资料。在美国,生物统计有很大一部分设置在公共卫生学院或者医学院下。
该专业的毕业生就业前景广阔可以进入大学从事教学和科研工作也可以在生物科技公司和制药公司进行统计分析还有相当数量的毕业生进入了医疗机构、证券分析和保险公司工作。
数理统计(Mathematics Statistics)
数理统计是一个数学分支课程,内容涉及样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析、统计软件介绍五方面。其在应用方面,例如可以通过统计方法进行气象、水文以及地震预报的研究;在研制新产品时,利用统计学的知识进行试验设计和数据处理,以寻求最佳的生产方案等。
该专业的毕业生在政府部门、金融机构和互联网公司等单位拥有广阔的就业前景。
应用统计(Applie Statistics)
该专业主要研究统计学的一般理论和方法在社会、自然、经济、工程等各个领域的应用它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科。
毕业生可从事数学研究、统计学研究、运筹学研究、计算机编程、数据分析、会计、证券分析等多种职业。
金融统计(Financial Statistics)
该专业主要关注中央银行和各金融机构的统计部门如何对各项金融业务的活动情况和资料进行调查、收集、整理和分析从而提供统计信息和统计咨询意见进行金融统计管理和监督
该专业的毕业生一般进入银行、证券公司、投资基金、会计师事务所和保险公司等金融机构工作。
经济统计(Economic Statistics)
经济统计学专业是统计学在经济领域中的应用学科,是以经济数据为研究对象,包括经济数据的采集、生成和传输,用统计方法分析经济数据背后的经济现象以及复杂经济系统的规律,从而为经济和管理决策服务。
该专业毕业生可在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制以及高新技术产品开发、研究、应用和管理工作,或在科研教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。
总结
在互联网迅猛发展的今天,市场上对统计人才的需求是越来越大。加之统计学属于服务型学科,学生提升软件背景的途径还是非常丰富的。同时建议大家在学校的时候还是努力提升自身的编程水平如Python/R/ SAS/SPSS/Eviews,相信优秀的编程语言会让你在找工作的时候选择范围更大,并且薪酬也会更可观!
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