美国的统计学专业你了解吗
美国的统计学专业你了解吗...
在美国,统计学也是这两年来非常热门的申请专业之一,一方面因为该专业的申请难度相对热门专业较低较低,属于基础学科,另一方面就职范围较广(统计局,银行、保险公司、证券公司等金融部门,互联网公司,市场调查公司、咨询公司、各公司的市场研究部门)。下面将会从申请、知识结构和就业等方面揭开统计学的神秘面纱。
申请:
对于国内学生,本科有一定数学基础的都可以申请。因为统计作为一门学科,可以说是数学的分支,也可以说是各行各业都需要的一种分析工具,现在流行的人工智能,机器学习,实际上都是从统计学衍生出来的。
美国的统计研究生课程大多数比较偏向理论方向,如果对数学理论不太感兴趣,更实用的方向可以选择Data Science,Business Analytics,Information Syestem专业,都是很实用,很针对就业的研究生专业。
就业:
统计的研究生,需要在课程中涉及到更多的编程,数据库,或者自学,这样就业更有优势。统计的博士生,很好找工作,毕竟博士都读下来了,钻研解决问题的能力已经得到证明,很多公司也偏好博士生,再加上同门之间的互相推荐。
毕业求职 找工作类型:
1、Data Scientist
职位重要的知识结构:概率论,数理统计,回归分析,R,Python,SQL,数据库的基本知识,(SAS懂一点)
数理统计中涉及到的假设检验以及其他基础的统计知识,回归分析作为最重要的统计模型,在以后的工作中很重要,虽然R和Python中有很多可以直接调用的东西,但是读懂结果,知其然。知其所以然,需要一些理论知识。R和Python二者其一必须用的很好。
Data Scientist 职位在互联网公司,零售业,金融行业,农业,制造业都有需求。尤其是科技类公司,Google,Facebook/Ins,linkein,Amazon 很多职位,很多中国人。
2、Machine Learning Engineer
计算机背景好的学生的机会,是当下新的工作职位,专注于各种机器学习算法的设计,需要较强的计算机背景C,Python 二者其一必须用的很好。找工作职位名称是一方面,更多还是看职位介绍,每个公司职位名称一样,单所负责职能都有所差异。
总而言之,一定的理论知识 + R,Python,SQL 对于统计研究生很重要,这些基本技能之余能学习大数据基础架构,如haoop,spark 是非常好好的事情,在简历中会成为一大亮点。
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