这两年“人工智能”、“大数据”的概念被企业大肆宣扬，作为高难度、高能力要求的前沿科技，各大高校都开设了人工智能的专业课程招生，如清华的“智班”和“姚班”，北大的智能科学系，不过由于学科建设的高门槛要求，能够进行人工智能专业招生的学校尚且是少数，并且都是国内知名高校。但与之相关的传统学科却被炒火了，例如理学中的统计学类专业。
其实统计学专业跟我们的生活也是息息相关的。其思想和各种统计数据对我们的工作、生活乃至政府决策都产生着直接的影响，这种影响可能远远超乎你的想象。小到一个家庭，一个企业，大到一个政府部门，一个国家，都离不开统计学。
一、专业简介
其实统计学不仅仅是简单的收集整理数据，它是一门通过分析挖掘数据内在数量规律性的科学，是一门研究如何解释、分析和应用数据的方法论科学，是一门融合自然科学和社会科学的学问。或者说统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所预测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性学科。这也就是如今企业所宣扬的“大数据”所要完成的最终任务。
二、主要课程
统计学既然归为理学大类中，数学绝对是基础课程之一，也就是说如果同学的高中数学基础不牢固，那大学的统计学只会让自己更加痛苦。
主干学科：数学、统计学。
主要课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数学分析、解析几何、常微分方程、偏微分方程、复变函数、多元统计分析、抽样调查、运筹学、统计软件应用。
主要实践性教学环节：上机操作训练、社会调查、统计实习、科研训练和毕业论文等。
核心知识领域：统计学基本思想、数学理论、概率论、统计调查、参数估计与假设检验、非参数方法、回归分析、多元统计方法、随机过程、时间序列分析、试验设计和统计软件。
三、专业细分方向
如果进行细分，统计学可以分为四个分支：
① 金融统计：进投行做风险管理，利用强大的统计能力分析瞬间万变的金融市场，以监测和分析市场风险；做金融数据分析相关工作，根据交易平台数据进行分类分析，给出建议；做量化分析，根据财务指标、历史价格等数据来建立金融量化交易模型。
② 数理统计：应用概率论的分析结果，更加深入地研究统计资料。
③ 应用统计：可以在互联网、科技等领域从事数据挖掘、数据库分析和反馈相关的工作。
④ 生物统计：负责生物学的实验与研究的设计、取样、分析、资料整理与推论等。
四、专业就业方向
我国高校的统计学专业最初是面向政府培养人才。在满足政府统计人才需求的同时，各个高校统计学专业纷纷转为面向企业，面向社会，培养应用型统计人才。
总的来说，统计学专业的就业范围较广，可以在各行业从事信息搜集、整理和分析工作，从事市场调研工作。
主要的就业方向如下：
一、政府部门、统计局、各级管理部门等。政府部门一直是统计学毕业生比较理想的就业方向。主要从事普查、各种指数计算、报告编写等。
二、银行、保险、证券公司等金融部门。主要从事金融行业的用户分析、风险分析、精算师等热门职业。需学好各种模型、统计软件并补充一些经济、证券、财务等知识。
三、 市场调查公司、咨询公司、各公司的市场调研部门、各公司的人力资源部门和工业企业的质量监测部门等。主要是调研部门从事问卷设计、整理和分析数据、撰写数据报告等工作，也是该专业比较传统的就业方向。
四、 互联网行业。主要是在互联网公司做数据挖掘。需要掌握一些编程、数据库语言的知识。
就业职位涉及：统计分析员、数据统计员、调研员、精算师、会计、仓库管理、公务员、教师、人事专员等等。
五、推荐院校
六、专业填报建议
1、数学好是基础
现在高校开设的统计学主要分为两个方向，一个是数理统计方面的，一个是经济方面的。理学中的统计学类分为统计学和应用统计学，毕业后授予理学学士；在经济学类中，设有经济统计学，毕业后授予经济学学士学位。
数理统计主要针对统计学基本理论和方法进行研究，比较偏纯理论，一般设在数学院较多；经济统计是运用统计学基础知识来科学调查、搜索经济信息、描述数据、分析数据，比较偏应用。
无论是数理统计还是经济统计，都是以数学为基础的，且要求学生同时具备较高的计算机分析处理能力。
目前，绝大部分高校统计学专业只招收理科学生。即使高考改革省份取消文理分科，选择该专业考生最好有一定的数学基础或本身对数学感兴趣为佳。
2、看清院校的招生大类
大多数学院的统计学是按专业名称或统计学大类招生。如北京师范大学、中央财经大学等。例如，中央财经的统计大类包含统计、经济统计、应用统计（金融统计）。考生在报考时只要了解一下大类中包含了哪几种统计学方向即可。
但一些高校的统计专业包含在数学大类中招生。如北京大学、南开大学、南京大学、厦门大学等高校的统计学专业是包含在数学大类或理科实验班类中招生的。
考生在报考时，一定要仔细阅读招生专业目录和高校院系专业介绍，以免造成不必要的疏漏。
总之，统计学专业是个“万金油”专业，但这里的“万金油”是褒义，拥有统计学的数理基础，不管是转专业还是就业，过程都会比较轻松！
