美国统计学研究方向有哪些?与国内有何区别?

      在留学专业的申请中，统计学专业一直受到大家的热捧。不少学生都把统计学视为最偏爱的留学专业。根据美国劳工局2015年底公布的数据，在美国约有3万人从事统计工作，集中在联邦政府(15%)，研发领域(14%)，金融保险(13%)，学校及州或地方单位(9%)，管理咨询公司(7%)等领域。金融和医药行业是国际生就业的主要渠道。如此火热的就业诱惑导致统计学的申请难度日益加大，那么对于统计学申请者来说怎样才是最保险的留学规划？

      统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学也被广泛应用在各学科之上，从自然科学到社会科学，再到人文科学，甚至是工商业及政府的情报决策之上，都会用到统计学。

1、美国统计学研究方向有哪些?与国内有何区别?

      美国统计学专业包含理论统计和应用统计两个大的方面。在理论统计方面，研究方向有：模型选择，非参统计方法，贝叶斯统计，时间序列与生存分析，高维数据分析与机器学习，概率论，数据挖掘等等。在应用统计方面，目前发展最为突出的是生物统计，有很多学校都专门设立了独立的生物统计硕士项目。另外，统计学的应用还涉及金融、经济、社会学、工程学、环境等多个领域从而形成的相应的研究分支。以莱斯大学的统计学项目为例，就含有金融统计和风险，生物信息和生物统计，统计计算和数据挖掘，环境统计学这四个方向。美国统计学硕士项目大多设置于独立开设的统计系，教授的研究方向更为细致和深入。国内的统计学专业部分设置于数学系或是经济、金融等相关学院内，以研究为导向的硕士项目居多。相比之下，美国统计学专业的硕士学位对于研究或是就业的导向划分更为明确。

2、申美统计学硕士项目录取要求是什么?必须有数学背景吗?

      为了便于同学们了解统计学硕士项目的录取要求，我们先举两个例子：

MA in Statistics @ Columbia University

Preparation for the program shoul inclue at a minimum, one semester of linear algebra with an in-epth coverage of relevant topics, incluing: Matrices, vector spaces, linear transformations, eigenvalues an eigenvectors, canonical forms, an their applications an avance calculus. Experience in theoretical or applie probability an statistics is avantageous. Familiarity with computer programming, incluing some proficiency in SAS, R or Python is also helpful.

MS in Statistics @ University of Illinois at Urbana-Champaign

Prerequisites: Applie Linear Algebra, Calculus, Statistics an Probability

      总体来说，统计学硕士项目对于申请人的基本要求是修过线性代数，微积分及概率数理统计这三门数学课。如果还修过其他的统计相关课程(如：应用统计学，回归分析，时间序列分析)和计算机编程知识，在申请时会更有优势。申请人不一定是数学或是统计学专业的背景，但先修课一定要满足。往年我们也有成功申请到统计学项目的学生是来自心理学、社会学甚至会计这类专业，但转专业申请无疑加大了申请难度。需要学生尽量补充统计学相关的课程，这样才更有助于向招生委员会证明自己具备完成硕士项目的知识储备和学习能力。

3、统计学专业有哪些名校推荐?

      在TOP30的美国高校中，共有21所学校开设了统计或生物统计项目，想要申请统计学专业的同学们可选学校的范围较广。在8所常春藤盟校中，哈佛大学、耶鲁大学、哥伦比亚大学、康奈尔大学都开设有统计学项目，此外，哈佛大学、耶鲁大学、哥伦比亚大学、宾夕法尼亚大学、布朗大学也都开设有生物统计项目。其中，康奈尔大学的统计项目很有特色，称为Master of Professional Stuies(MPS) Program，项目设立十余年一直致力于提供应用统计方法的训练，使学生获得理论统计的知识以及处理实际数据问题的能力。入读的学生可以选择统计分析方向或是数据分析方向，二者的差别在于后者更注重计算机方法的应用，比如高通量计算和数据库的知识。这一硕士项目可在2-3学期完成，其间，学生除了修读课程，还需要用2学期的时间完成一个深度统计分析项目，这对于学生提升应用技能和未来就业都是很有帮助的。

      在USNEWS提供的统计学专业排名中，排名前三的分别是斯坦福大学，加州伯克利分校和芝加哥大学。其中，芝加哥大学的统计项目是非常有代表性的。统计系里的所有课程都向硕士学生开放，意味着硕士生可以和博士生一同上课并参与学术活动。这对于有读博打算的同学来说是个极好的机会，但同时也在一定程度上提升了大家完成硕士项目的难度。硕士项目期间，芝加哥大学可以提供非常多元的跨学科研究和研讨会让学生涉猎到更多统计学分支，出众的师资力量绝对是这一项目的亮点。其次，学生会以统计咨询师的身份参与校内的咨询工作，帮助其他专业的学生或是研究者进行数据分析工作，可以视作宝贵的实践经历。此外，芝加哥大学对于学生的高标准严要求还表现在需要学生完成硕士论文并对于这篇论文做一次讲座。这将非常有利于学生提升科研能力，为今后的博士学生或是工作打下基础。

      总的来说，统计专业可以为学生提供就业导向和学术导向两种选择并且为学生提供丰富的机会让学生进一步探寻自己感兴趣的分支，可以是理论研究，也可以是在生物、金融、经济等方面的应用。对于那些对数字感兴趣或是致力于掌握定量分析方法的同学来说，都是一个不错的选择。

4、跨专业申请应注意哪些问题，是否要考sub?

     有些同学可能存在这样的误区“我要转专业了所以本专业的课程不重要”。其实不然，转专业申请的学生更需要好的硬件条件(GPA、TOEFL、GRE)，向学校证明自己具有优秀的学习能力，这将是未来转专业学习的重要保障。跨专业申请首先要保证统计学项目要求的先修课，即微积分、线性代数和概率统计。其次，尽量补充数学或统计相关课程及项目，如果受本专业选课范围所限，可以考虑在线课程。统计学被广泛应用于金融、经济、心理学等问题的分析，所以身处于这些专业的同学完全有机会在本专业的研究项目中接触到统计学方法。比如金融专业有老师研究中国股市的运行状态和状态转换，涉及贝叶斯方法进行参数估计，构建马尔科夫转换模型。心理专业有老师研究网络情绪指标，涉及时间序列分析处理收集到的数据。如果能够参与到类似项目中去，对于大家的统计学申请是很有帮助的。另外，同学们还可以组队参加大数据竞赛或是统计建模竞赛，这也是补充个人经历的途径。

      跨专业申请统计学专业，考sub不是必须的。但这可以算作一个加分项。建议大家在完成上述重点准备工作之后，再考虑sub考试。毕竟对于跨专业的同学来说，考GRE之后再来准备一个math sub的难度还是比较大的，我们不如优先做好重要且更可行的工作。

5、统计学在美国能从事什么样的工作？中国前景如何？

      在美国统计学是最好就业的专业之一，根据美国劳工局2015年底公布的数据，在美国约有3万人从事统计工作，集中在联邦政府(15%)，研发领域(14%)，金融保险(13%)，学校及州或地方单位(9%)，管理咨询公司(7%)等领域。平均年薪达到$80,110，金融和医药行业是国际生就业的主要渠道。如进入银行信贷部门、管理信息部及数据中心;在证券公司或保险公司参与风险管理、投资分析工作;在金融咨询公司负责数据分析等等。在医药行业，可以为医院、大型药品制造商或医疗器械公司提供数据分析和决策支持。此外，也有机会进入生产制造行业，从事质量管理，运用统计方法实施产品设计、生产的全过程控制;或是在信息产业部门进行市场调研，数据挖掘及用户行为分析。数据挖掘和生物统计是近年来的主要增长点。

      对于回国发展的同学来说，统计学就业主要集中在政府部门及金融领域。比如统计局，文献情报中心，标准化研究院及国家信息中心这类政府机构。在金融领域，则与在美国的就业去向相近。近两年来大数据很火，京东或是阿里招聘数据挖掘岗位的起薪诱人，也是统计学专业毕业生的理想去向之一。但提醒大家注意的是，想要从事数据挖掘工作需要最大程度上提升个人编程能力，学习机器学习、python、R、Spark等等，这将是大家应聘时的必备技能。

6、给申请统计学专业学生的建议

      在申请统计学专业时，大家在本科阶段所修课程以及参与科研项目的重要性都远远大于找两段水实习或是参与很多志愿者活动。这里并不是说实习或是志愿活动毫无意义，而是建议大家集中精力做好更重要的部分。

      在文书方面，不少同学在个人陈述中说因为我从小喜欢数学所以我来申请统计，或是我觉得统计就业好所以来申请。这确实都是实话，但对于申请这样一个热门专业，冲击一些高端院校，我们需要仔细思考是这个领域中哪些细节或是哪个分支吸引了自己。为此自己在过去的学习中做了什么准备，收获了什么，希望借由硕士项目的机会进一步学习什么。这些正是招生委员会希望从文书中看到的，也是我们可以充分表现自己并赢得名校offer的方式。