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统计学专业| 最佳“配角”

沈慧
2021-02-09 15:13:56
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也许你对统计学的就业情况有这样的刻板印象:“学统计专业是不是只能做一名人口普查员?或者为某宝打工的录入数据员?”也许你对这一门学科并不了解,对它最印象深刻的记忆还停留在小学课本里学的“统计全班放学后最喜欢写的作业”

又或许你想学习统计学,但在家长的印象中,统计员做的基础的数字统计汇总工作与高大上的分析师,会计师和精算师根本没法相提并论。

因此学生与家长们也会对统计学专业提出这样的灵魂拷问:统计学毕业后到底能做什么啊?选择统计学的同学们是不是特别没有前(钱)途啊?

想要知道答案,我们就先从统计学的起源说起吧!

统计学的起源 Statistics

统计学是一门很古老的科学,迄今已有两千三百多年的历史,它起源于研究社会经济问题。在20世纪以前,统计学广泛的运用于人口统计,社会统计和经济统计。 随着经济,社会和科学技术的飞速发展,所有行业都需要统计分析,所以统计学现如今几乎覆盖了生活的一切领域,被广泛运用于研究社会,并发展成为有着分支学科的科学。

基本信息 Basic Information

统计学是什么?

统计学(Statistics)是一门 通过收集,整理和分析数据来认识社会,利用数据做出决策以便给出正确信息的科学 。它也是应用数学的一个分支,需要用到大量的数学以及其它学科的专业知识。 统计学最大的特点就是应用广泛,而它也被分为两大类:数理统计学与运用统计学数理统计学是以概率论为理论基础,为应用统计学提供理论支持;而应用统计学则是从应用的角度阐述统计数据

统计学分支学科与就业前景

01 金融统计

对金融业务活动的情况和资料进行收集,整理和分析的工作。

  • 投行做风险管理 :学统计的同学们可以利用强大的统计能力分析金融市场,以及监测和分析市场风险 - 金融数据分析工作 :根据交易数据进行分类分析,给出方案与建议 - 量化分析工作 :根据财务指标,历史价格等数据建立金融交易模型

02 大数据采集与管理

从大数据应用的数据管理,系统开发,海量数据分析等层面系统的帮助企业掌握大数据以及解决相关问题

  • 数据分析师 :越来越多的行业都在根据数据分析相关解决方案,大数据的运用在互联网行业已成为最重要的工作之一。

03 商业分析

运用技术对数据进行搜集,整理,分析,运用统计学将其转换为清晰,便于理解和管理的信息,并对数据进行解读,从而为管理者了解企业信息,制定商业目标,做出商业决策提供数据支持

  • 商业/数据分析师 :在不同行业中依据数据做出行业研究,评估和预测。

04 生物统计

负责生物学的实验与研究设计,取样,分析,资料整理与推论等,用统计方法研究分析生物医学的数据

  • 生物统计师 :大多就业于制药厂,生物技术公司或研究所。 主要工作内容包含 :参与临床开发计划准备,制定/审阅统计分析计划,撰写统计分析报告,审阅临床研究报告的统计学部分等。
    约翰斯•霍普金斯大学 就是运用数据统计发布了美国疫情的报告,实时汇总新冠疫情的信息与数据,并积极研究预防措施。


  • (图片来源于约翰斯•霍普金斯大学官方网站)

统计学专业排名top10全球榜单

2020QS统计与运筹学专业排名 

 排名学校

1 麻省理工大学
2 苏黎世联邦理工大学
3 斯坦福大学
4 哈佛大学
5 牛津大学
6 剑桥大学
7 加州大学伯克利分校
8 帝国理工学院
9 佐治亚理工学院
10 卡内基梅隆大学

过来人采访 Q&A:

Sophie - 多伦多大学主校区统计系在读

Ray - 本科英属哥伦比亚大学(UBC)统计系major,经济系minor 

01 专业选择

你为什么选择统计学专业?

Sophie :首先,北美国家的工作岗位对于统计相关专业的毕业生需求量较大,从现实的角度出发,这个 专业的工作前景比较好 。其次,统计专业所接触的machine learning也是我很感兴趣的地方,希望可以在这个领域学习到更多的知识。

Ray :因为读了两年经济学觉得本科读经济学就等于失业,太理论了,所以就选择了一个稍微技术一些的专业。加上大一暑假的实习,看招股书和行业分析,让我觉得统计学特别有用,尤其是行业调研的时候

你认为什么样的人更适合学这个专业?

Sophie :具有较强的 逻辑能力 分析能力 的人更适合学这个专业。学习统计学涉及到的概率方向的知识点时需要具备较强的数学能力,并且,在面对一个公司或者一件事物的数据时,作为一名statistician,通过呈现的数据有效地解决存在的问题,所以分析能力和思辩能力是非常重要的。

Ray : 主动学习能力 可能是这个专业最重要的特质吧,因为统计学根本上还属于工具型学科,数学的子学科,它本身是不具备应用场景的(即没有纯统计的工作岗位)。一方面学生需要去主动寻找应用场景,了解应用场景,然后把统计学的知识用上。另一方面,统计学课程内的数学(尤其是 UBC)对于高阶的统计学是不够支撑的,所以需要自己补充很多数学的知识。

学统计学的人毕业都是做比较低级的统计汇总工作吗?

Sophie :完全不是。统计学和数据打交道,数据汇总只是其中最基本的一个步骤,真正统计人才做的是在面对数据时,运用常见的R,SQL等编程语言进行数据挖掘和数据处理,然后通过可视化图表进行数据分析,最终提出解决方案。

Ray :不能说“都是”,但是大概率都会做一段时间“比较低级”的统计汇总工作。比如我在咨询的时候,我也会去搜集一些数据,放到 Excel 里,然后画图;也会去听录音,然后转成文字,整理文章;这些都是 Desk Research 的部分。其实还是回到前面的观点, 统计是个工具型学科,如果不知道业务,哪怕你 GPA 4.0,也统计不出个所以然来 。

02 课内学习

学习统计学专业必需的技能有哪些?

Sophie :编程在统计学中是实用的必备的工具,要求掌握 RPythonSQL 等。
Ray :按优先级从高到低: 数学统计一点点代码(分析向代码就够了)

统计学专业必修课程有哪些,难点在哪里?

Sophie :数学课程需要修大一大二年级的微积分,统计课程需要修概率学和数据分析课程,高年级可以灵活的选择更多探究统计学的课程例如机器学习,贝叶斯统计等等。 难点在于 统计专业的课程不单有单纯的理论,而需要大量运用统计需要的programming language来处理数据。在理论课中还涉及大量证明题目

Ray :其实基础就是 linear algebra, Calculus,传统统计、概率、现代统计,剩下的都是 applie(应用) 的领域了,比如金融数学需要 stochastic processing, ranom walk, jacobian matrix, Brownian motion 等等。 难点都在于 把自己的思维同步到统计学的思维,这一点和经济学第一节课”Think like economist”一样,只有思维同步了才能学得懂。

统计学专业的课业负担重吗?

Sophie :统计学并不是难度令人畏惧的专业,作业一般以计算证明题和运用软件做project为主

Ray :说重也重,说不重也不重。亲身体验过老师说过的上课专心听、记笔记,下课后整理、复习笔记、马上写作业,其实学起来就很轻松,也没感觉过有多重。期末复习基本上 一天两天就搞定,从来不通宵。其实课业负担是看自己课内课外的效率和时间安排来说的,并没有一个绝对的说法

03 拓展了解

你在学习统计学专业过程中遇到了哪些挑战?

Sophie :理论课的 数学证明部分 挑战还是比较大的,要求学生具有一定的逻辑能力和数学功底。

Ray :上课听不懂,下课看到笔记不知道是啥,作业看不懂题目要干嘛,考试不知道从何开始,都经历过。 最后还是捋顺了统计学的思路,才知道怎么学这个专业

统计学课外相关活动和实习机会都有哪些?

Sophie : 课外活动 可以和系里的教授联系找一些research的机会实习方面 可以找头衔带有ata analysis,business analysis和一些精算方向的risk management的相关工作也可以尝试

Ray : 课外活动 可以归结为几种比较简单的。首先,寻找到自己喜欢的应用场景;然后,大量阅读这个场景的相关资料;接着,开始想几个感兴趣的题目去分析;最后,写成报告, 做成portfolio。关于 实习 的几乎那就海了去了,从运营分析(BA)到 Quant Researcher 都能做,就看自己的 skill set 是什么样子了。

04 未来发展

统计学专业的就业方向有哪些?专业上还有更进一步的提升空间吗?

Sophie :统计一般要和某一个专业领域结合起来才能发挥它的实践性,例如可以和金融,经济,生物等方向结合。比较起步的工作可以找 数据咨询 , 商业分析 等岗位,读研读博后可以有更高的提升空间比如做 数据科学家 和 数据架构师 等职位。

Ray :就业方向真的很广,但是请同学们一定要仔细调研目标岗位,无论是自己搜,还是找人问,都多做点功课,以免出现认知偏差。从统计学专业角度来说,基本上没有什么提升空间了。一方面我不是学教育的,这个不好说;另一方面,我觉得学校的任务是教会你知识,不是教会你岗位的知识;学岗位知识应该去技校,而不是大学。

05 个人感触

学统计学专业最深刻的感悟是什么?

Sophie :统计学的实用性。 任何一家企业或公司都离不开数据分析 ,因为只有通过数据才能反映一家公司是否赚钱,也只有通过分析数据才能找出症结所在,并帮助企业解决问题。

Ray :是一个可塑性很强的基础学科,比数学好玩一些,比技能型专业通用性更强一些。

对准备就读统计学专业的师弟师妹有什么建议吗?

Sophie :趁高中学习一下大学的统计专业课。统计课程不像数学课是我们从小接触到大的,很多统计概念对于绝大多同学都是比较陌生的,所以提前学习专业知识可以降低学习统计的壁垒

Ray :多花点时间学习,找应用场景,多实践,多积累,多留档记录。无论是找工作还是读博,都是一样的路径。 

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