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统计专业
课程设置：
第一年 第二年 第三年 第四年
计算程序和编程
微积分及其在物理科学和工程中的应用
丰富物理1
化学中的结构和键合
微积分3
应用基础统计
数学证明
矩形代数
概论
应用线性代数
统计推断简介
查找数据中的关系
随机信号和系统
实验设计与分析
统计中的案例和研究
探索性数据分析简介
统计学习方法
时间序列和预测
统计就业：
着重于统计推理，并着重于计算，数学和沟通技巧的开发。
统计人员几乎在科学，工程，商业，政府和工业的所有领域工作。
统计学专业的学生毕业之后的方向有互联网公司、银行国企、资管券商。
以互联网举例：
一、算法工程师：业内较高端的职业了，门槛和技术要求是最高的
1． 技术上：需要 C++,Python等开发语言
2． 算法知识上：要有扎实的数据结构和算法功底，熟悉深度学习、机器学习、自然语言处理、数据挖掘、分布式计算等多项技术，
3． 业务背景上：需要有一定的业务知识，比如对推荐系统、计算广告、搜索引擎等有相关的经验
二、数据挖掘师：相比于算法工程师而言，对开发、测试能力的要求会弱化一点，侧重于对数据进行深度的建模和分析
1． 技术上：需要掌握shell/c(c++)/php/python/等脚本语言的一种或多种，代码能力要扎实
2． 专业知识上:要熟悉常用的数据挖掘算法、逻辑回归、贝叶斯、随机森林、聚类算法等
3． 业务上：了解互联网相关知识，一般需要对所入职公司的业务线有所了解
三、数据分析师
技术上：至少需要熟练掌握sql（用于提数），如果会用报表软件Power BI、Tableau会有加分（用于分析，但大部分都会用excel的透视表）
专业知识上：对数据挖据算法的要求比前两个岗位的低，需要具备一定的数据分析能力，需要有良好的数据敏感度、清晰的分析逻辑（分析框架和思路十分重要！！）
业务知识：对互联网运营模式有比较深入的了解，能够知道数据分析的目的是解决产品问题，最终推动数据产品落地
四、产品\运营经理
技术上：和数据分析师差不多，至少需要熟练掌握sql（用于提数），如果会用报表软件Power BI、Tableau会有加分（用于分析，但大部分都会用excel的透视表）
专业知识上：需要对互联网产品有深入的理解，能快速理解产品的需求、洞察产品的表现，懂用户行为研究的方法论
业务知识：对互联网运营模式有比较深入的了解
北京站
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服务专线： 400-010-8000
北京分公司：北京市朝阳区 建国门外大街永安东里甲3号院B座
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宋岩荣
