这个要看你的个人未来职业规划:
1. 假设想从事金融、银行类的工作,辅修金融或者经济学当然会很好。
原因比较简单,金融和银行现在对统计专业考生还是很欢迎的,因为这个行业有非常多的数据需去处理、分析和挖掘。这个正是统计专业考生的强项;当然还有就是两个行业相对来说薪水比较不错。而且,比较稳定;
2.假设你想从事网络方面的数据分析、挖掘、算法工程、人工智能、甚至大数据信息内容服务平台平台开发先关的工作,那你自然应该辅修计算或者大数据信息内容服务平台专业或者机器学习或者数据科学等等专业(不过有部分专业例如数据科学专业貌似在研究生才会有)
原因也很简单:网络行业拥有的数据很大,也有很多的应用场景可以去应用统计及有关技术去提高产品质量和运营水平。不过但凡是数据量大了后面,处理数据的技术要求也会大幅度提高,对编程及大数据信息内容服务平台有关hadoop、MapReduce和spark等等技术的要求也会大幅提高。故此,学习计算或者大数据信息内容服务平台专业或者机器学习或者数据科学会比较对口。当然假设有其他想从事的行业,也可辅修其他对应的专业。
建议修金融学学位。
统计学专业无非就是修经济学学位、金融学学位,相比较还是金融学学位比较简单,容易完成。而且,在就业方面,金融学更受欢迎。
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的实质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了非常多的数学及其它学科的专业知识,其应用范围基本上覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
算是应用统计学里的一个分支,可以继续考应用统计的专硕或者是统计学的研究生,选一部分操作性的课程会好些,像SAS和SPSS操作课程,也可考有关技术证书
应用统计学需学编程。
这点是肯定需啊。 大多数情况下大学统计学专业都会有编程课。 大多数情况下是C++ 和 SAS, R和python选修。 我认为编程针对统计学专业还是蛮重要的。目前统计学越来越往大数据信息内容服务平台和深度学习的方向靠了,这些都需你用编程来处理问题。
好是学。目前统计学已经离不开编程和计算机等智能工具了。传统的统计学,假设没有新时代的工具,作用有限。
1. 统计学大一需学习可能性论、数理统计、统计学导论等课程。2. 因为统计学是一门涉及数据分析和推断的学科,可能性论和数理统计是其基础,通过学习这些课程可以建立起对统计学的基本理论和方式的理解。3. 除开这点统计学大一还可以延伸学习一部分有关的数学课程,如线性代数和微积分等,这些课程针对理解统计学的数学基础和推导方式也很重要。此外学习一部分计算机编程语言,如R或Python,也可帮统计学的实质上应用和数据分析能力的提高。
统计学大一一般会学习以下课程:
1. 统计学导论:讲解基本的统计学概念和方式,涵盖描述性统计和推断统计等。
2. 可能性论与数理统计:讲解可能性论和数理统计的基本概念和方式,涵盖可能性分布、参数估计、假设检验等。
3. 数据分析与可视化:讲解数据分析和可视化的基本方式和工具,涵盖数据清洗、数据可视化、数据挖掘等。
4. 统计计算与编程:讲解使用计算机进行统计分析和编程的基本方式和工具,涵盖R语言、Python等。
5. 实验设计与数据分析:讲解实验设计和数据分析的基本方式和工具,涵盖方差分析、回归分析等。
6. 生物统计学:讲解生物统计学的基本概念和方式,涵盖生物数据的处理和分析、生物统计学的应用等。
除了以上课程,还可能会学习其他有关的课程,如数学基础课、运筹学、应用随机过程等。
统计学的大一学生一般会学习以下课程:
数据结构与算法:帮学生掌握并熟悉数据结构的基本概念、算法分析和优化的方式。
可能性与随机过程:帮学生理解可能性的概念、随机过程的基本概念和性质。
统计推断:帮学生掌握并熟悉统计推断的基本方式,如假设检验、方差分析和回归分析等。
可视化:帮学生掌握并熟悉使用图表和图形进行数据展示和解释的方式。
统计学基础:帮学生掌握并熟悉统计学的基本概念和理论,如描述性统计分析、推断统计分析等。
除开这点,,不一样学校和专业的课程设置可能会带来一定不一样,学生兴趣和需求选择合适自己的课程。
课程有数学基础课、
可能性论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程、实用回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、非参数统计等。
统计与会计核算专业很好。
统计类专业中的统计与会计核算专业主要培养面向企业、事业单位的会计与统计岗位,培养德、智、体、美等方面全面发展,具备从事财务会计与统计等专业能力,可以胜任企事业单位和社会中介组织的会计与统计工作,具有很强的创新意识和实践能力的高素质技能型复合人才。
统计类专业中的统计与会计核算专业培养掌握并熟悉现代企业、事业机关单位会计和统计基本理论和基本技能,从事会计核算和统计信息管理、分析等工作的高级技术应用性针对人才。
哪个都拥有用处,spss要学呀,运筹学要学,学好了可以做物流
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