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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。
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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。
统计课程方向
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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