1樓：匿名使用者
我也是學數學的統計學專業，大三了今年，建議繼續數學專業下的應用統計學（專業碩士）或者跨專業進金融學，比如精算等。就業薪酬都相當好的。
2樓：小豬很愛打
當然是跨專業了。數學是理學，金融統計是經濟學。數學專業很多人考研都會選擇
版經濟權類統計類專業，畢竟考研數學上有很大優勢。考研數學最拉分，專業課一般都考得差不多。如果你數學較好的話你有很大優勢，西南財經金融學實力很強，但是在成都，分數不算太高。
你可以考慮一下。
3樓：匿名使用者
這個是算跨專業的。不過金融類的專業喜歡本科數學專業的學生考研。考研考這幾門：
英語 數學 專業 政治 這個專業當然**財經是首選了。上海財經，西南財經，南開，廈大都很好
統計學專業該如何就業？
4樓：w阿斯巴甜
我說的概括一些吧，統計學和數學一樣是乙個服務類學科，並沒有所謂的「對口就業」。 只要出現資料的行業，都需要統計學。
因為本來這個行業裡面的人他們的專業範圍是得到（產生）資料，比如說銀行、保險、零售、公共衛生、製藥等等，而分析資料就已經超出了這個行業內人員的專業範圍了。
舉個例子，比如製藥，藥學或者生物學的科研人員可以提出新藥的配方，但是新藥臨床實驗怎麼設計？結果到底能不能說明新藥比舊藥效果好？結論的可信度是多少？
有些參加實驗的病人沒有完成實驗就退出了或者死亡了，出現了資料空缺，這些樣本怎麼處理？
這些問題不是肉眼觀察或者簡單地加減計算能夠回答的。這個時候就需要運用統計學的方法來處理。
的確，銀行、保險、醫藥好像感覺就業比例較多，那是因為這些行業對資料分析的依賴程度已經比較高，但是隨著各行各業的發展，越來越多的行業開始需要資料分析這乙個職業。不需要擔心對口，如果用人方的需求是統計學人才，你去就能用上學的東西。
我記得我乙個老師說他有個學生去波音修發動機了，學統計的，利用發動機發出的震動資料（時間序列），快速判斷是否出現故障，再交給工程師開啟具體檢查（記得不清楚了，反正就是類似這樣的工作）。
不管出國還是考研，我覺得還是讀到研究生比較好，沒有就業壓力，就先讀書。你會發現本科學的很多東西都太理想了，研究生才能學到一些「高超的技術」，來應對現實中的情況。
軟體方面r和sas選乙個精通就可以了。
5樓：小熙雅
本人是**財經大學統
計學專業的學生，今年6月畢業，對於統計學就業有更深刻的理解，隨著大資料的發展，資料可獲得性的增強，統計學專業「前途」挺光明的，下面簡單談一下統計學的就業情況~
1.資料分析師（雖然很多公司第一年會讓你當資料分析助理）。這個崗位應該是統計學專業學生就業時最常見的選擇，很多大公司，如中國平安等都在招聘資料分析師的崗位，隨著網際網路的發展，很多資料可以在網路上獲得（在法律允許範圍內），很多公司對於分析資料有更高的要求，所以本科階段一定要熟練掌握r或者python等與統計學有關的軟體，相關演算法也要掌握，數學建模常見的模型也要掌握。
因為中財是財經類院校，本人本科階段學過一些經濟學和金融學課程，比如金融學和計量經濟學等，這些基礎性的經濟和金融課程對於入職有很大幫助，因此建議本科可以多了解這些基礎性課程。許多研究機構和研究中心也招聘資料分析師的，這個崗位工資都比較高，但是寫**爬取資料也比較辛苦。（下圖附上平安的招聘崗位）
2.演算法開發師
（比資料分析師有更高的要求）。很多網際網路公司不僅要求會分析還想完善公司旗下的開發軟體，對於演算法開發要求更高，對於更多原理性知識和定理要求更高，要求深入理解統計學相關知識，這個崗位個人覺得本科生很難勝任，很多公司要求都是碩士及碩士以上學歷。（下圖附上中國平安招聘的演算法開發師）
此外，還有一些金融、投資等行業也有商業分析的要求，可以利用身邊資源涉獵一下這些課程，多學無害（下圖為金融學教材）
總之，統計學在網際網路時代就業前景是光明的，但是對於知識要求較高，如果想本科出來直接工作的話，本科階段要好好學習！多學點東西！希望我的回答可以幫助到你~
6樓：匿名使用者
我是一名統計學專業的大四學生，身邊也有許多朋友正在找工作，所以想根據身邊的情況來回答你，希望能夠幫助到你~
首先就我身邊的情況而言，統計學就業狀況還是很好的，在這裡，我將列出目前統計學就業比較熱門的幾個方向羅列下來。
1、數學分析師崗位
隨著目前大資料、人工智慧的興起，資料分析師崗位成為了眾多網際網路公司和大型公司需求量極大的一項新興崗位，而我的許多朋友也都前往了不同的公司擔任資料分析的工作。數據分析崗位需要統計基礎較強的人才，同時也要具有較強的統計軟體運用能力，例如深度學習、機器演算法等，而這些能力在大學四年中統計專業的學生都有系統學習過，所以也是同該崗位非常對口。
2、同其他專業結合的崗位
由於我是位於一所財經院校，雖然我是統計學專業，但是我們專業也會學習許多金融、經濟類知識，因此我的一些朋友也會選取一些同其他專業相結合的崗位，例如財會類的分析崗位，這類崗位將統計學作為乙個工具，但是相應的，所需要的統計專業知識也會少一些。同時目前統計也與其他許多學科有結合，例如生物統計等，這些崗位也是非常具有發展前景的。
3、前端開發崗位
嚴格來說，前端開發人才更青睞於計算機、軟體專業的學生，但是我也有一些統計專業能力極強的朋友前往一些網際網路公司前後端開發崗位任職。這類崗位不僅要求較強的統計學基礎，也需要對於各門軟體比較精通，因此也是要求比較高，但同樣薪資也很高的一項工作。
7樓：匿名使用者
此處是一名正在讀應用統計專碩研究生一年級的學姐，並且馬上面臨秋招，所以在這個問題上想發表一下自己的看法~
統計學專業的學生畢業之後的方向有網際網路公司、銀行國企、資管券商、公務員等，因為本人比較偏統計一點，對金融方面的知識也不是很了解，所以在這裡重點介紹一下網際網路公司
網際網路公司：在大資料的浪潮之下，這應該是比較火熱的行業了，雖然有著被大家議論紛紛的「996」，但是活力、自由的工作氛圍，新鮮有趣的工作內容以及比較高的薪水實在是很吸引人。統計專業的學生可以在網際網路公司選擇的職業主要有：
演算法工程師、資料探勘師、資料分析師、產品經理等，但如果分下來的話就可以說是搞演算法、分析、產品、運營等，不同職業的選擇可以根據招聘資訊上的要求，match一下自己的能力，其實大致就能有所選擇
一、演算法工程師：業內較高階的職業了，門檻和技術要求是最高的
1． 技術上：需要熟悉 linux 開發環境， c++,python等開發語言
2． 演算法知識上：要有紮實的資料結構和演算法功底，熟悉深度學習、機器學習、自然語言處理、資料探勘、分布式計算等多項技術，
二、資料探勘師：相比於演算法工程師而言，對開發、測試能力的要求會弱化一點，側重於對資料進行深度的建模和分析
1． 技術上：需要掌握shell/c(c++)/php/python/等指令碼語言的一種或多種，**能力要紮實
2． 專業知識上:要熟悉常用的資料探勘演算法、邏輯回歸、貝葉斯、隨機森林、聚類演算法等
3． 業務上：了解網際網路相關知識，一般需要對所入職公司的業務線有所了解
三、資料分析師
1. 技術上：至少需要熟練掌握sql（用於提數），如果會用報表軟體power bi、tableau會有加分（用於分析，但大部分都會用excel的透視表）
2. 專業知識上：對資料挖據演算法的要求比前兩個崗位的低，需要具備一定的資料分析能力，需要有良好的資料敏感度、清晰的分析邏輯（分析框架和思路十分重要！！）
3. 業務知識：對網際網路運營模式有比較深入的了解，能夠知道資料分析的目的是解決產品問題，最終推動資料產品落地
四、產品\運營經理
1. 技術上：和資料分析師差不多，至少需要熟練掌握sql（用於提數），如果會用報表軟體power bi、tableau會有加分（用於分析，但大部分都會用excel的透視表）
2. 專業知識上：需要對網際網路產品有深入的理解，能快速理解產品的需求、洞察產品的表現，懂使用者行為研究的方**
3. 業務知識：對網際網路運營模式有比較深入的了解
以上是我對於統計專業在網際網路公司的主要去向的了解，希望能夠幫助到大家！
8樓：至尊寶
作為一名即將畢業的大四統計學專業學生，我也來說說我對
統計學就業前景的認識吧。希望能對你有所幫助！
目前來說統計學就業前景還是很不錯的，很多網際網路公司都需要資料分析的人才。所以我主要談談網際網路就業這方面。
1、 營銷市場、運營資料分析
要求技能：excel精通、***精通、sql會一些即可。
這塊工作主要是一些報表性的資料分析，關鍵需要懂業務，結合業務挖掘出具有商業價值的insight。
2、 策略產品經理/資料分析師
要求技能：sql/excel精通、python/r掌握、***會一些即可。這部分工作強調商業邏輯，需要結合已有資料（產品資料、使用者行為資料、外部社交資料等）進行分析，因為資料來源和維度增多，相應所處理的量級也成倍增長，需要自己寫sql提取資料，並且用python/r處理清洗資料，有能力的可以進行一些模型的擬合**等等。
由這些資料的分析和解讀，撰寫產品等分析報告，或者策略優化等等。
3、資料探勘工程師
要求技能：python、sql、機器學習演算法精通
這部分目前超出我的能力範圍，先佔個坑，以後在回答。
如果你未來想進網際網路，學校期間學好多元統計分析和機器學習的課程，再輔助學一門語言r/python（python第乙個包建議學pandas，資料分析的利器，強烈推薦！！！）都可以。如果覺得我的回答還可以歡迎採納！
統計學考研價效比高嗎？
9樓：ii拉頭髮
如果要在統計行業發展，無論考不考研都要不斷學習。是否考研要看個人規劃。
以個人經驗來看，如果打算在小城市從事簡單的資料分析的工作可以不考研，如果是做資料分析，本科出來的話，會發現學的東西遠遠不夠用。當然，並不代表研究生出來就夠用，只是可能研究生的學習會比自學更系統一些，要在實踐中學習，對行業的了解也會比選擇讀研來得快一些。
但有一些專業的大公司可能會有學歷要求，這是乙個門檻。我是學統計專業的，我們班有很多人考研，也有已經找到市場分析類工作的。所以如果想往學術方向發展，那最好考研。
考研是乙個不錯的選擇，而且研究生期間要好好鍛鍊實踐能力,否則也難混下去。
就19考研的形勢看，專碩很嚴峻。高分調劑相當多。但統計學學碩，不少學校把他歸為理學，國家線就低了一大截，很有優勢。
應用統計專碩太熱了，很多計算機，軟體的人都來考。他們會軟體會程式設計能力比統計學的人強。老師也比較喜歡會軟體的人。
再說考試內容，有的學校專碩學碩都考比較難的概率論數理統計。但大部分學校專碩考的簡單，只考賈俊平的統計學一本書。
最後講講研究生生涯，大部分學校這兩個專業的老師是混合在一起的。專碩更注重軟體訓練，以及去公司實習。學碩理論方面學的較多，但軟體實習這些也不少可能是更累吧。
總而言之，個人認為考研價效比要高於不考。
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