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统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段,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。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识,它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。主要包括一般统计和经济统计两类专业方向,培养具有良好的数学或数学与经济学素养,掌握统计学的基本理论和方法,能熟练地运用计算机分析数据,能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、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。

前景

统计是一门应用非常广泛的学科,几乎所有领域,如生物学、经济学、工程学、医学、公共卫生、心理学、营销、教育、军事、社会学等等,几乎涉及所有领域。统计专业的毕业生一般都能从事如下工作:政府部门统计员(如国家统计局、环保局、药局等)、证券基金公司的分析师、保险公司的保险精算师、调查研究机构的工作人员以及企业的调查统计(如市场调查)
从前,统计在国内是一个比较冷门的专业。除保险业、证券商等政府部门要招收统计专业学生外,一般企业很少招统计专业学生。不过,近年来情况有所好转,如今一些公司,如高盛、宝洁等看似与统计数据不符的企业,也需要一些统计人才,可以说统计专业越来越火。

统计专业需要学习哪些科目?

美国统计协会(American Statistical Association)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(Differentiation)、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 and Differential 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 Data 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以下课程当中选择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. Data 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 and 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。

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