統計學專業的未來就業領域非常廣泛，例如商業、工程業、學術界、公共事務、教育業、醫學、公共衛生、計算機業、法律和其他領域，工作內容主要以數據統計、概率分析、模型測算、調查推理和數據優化等，所以一直以來選擇就讀統計專業或數統專業的學生非常多。
近期，諮詢申請美國大學統計專業研究生事宜的學生很多，今天，樂橋教育給大家詳細的整理了一篇文章，給大家作為參考，希望能夠幫助各位。
統計學專業通常分為兩個分支，一種是偏理論的統計學，課程會涉及到關於統計模型，貝葉斯推論，蒙特卡羅法，時間序列等基礎課程。第二種是應用統計學，比如生物統計，環境統計，金融統計等等。
另外還有一個學科領域是統計學學生可以申請的，也是比較常見的，數據科學，這門學科也是更偏實際應用的學科，且屬於熱門學科，要求也是較高的。
比較知名的學校開設數據科學項目的學校有康奈爾的數據科學和密歇根安娜堡大學的數據科學都是不錯的項目。除了數據科學屬於熱門的分支以外，還有生物統計，金融統計近幾年也是熱度不小的學科，這類實踐性比較強的學科建議提早準備好個人的一些項目背景活動，比如一些關於數據的科研，項目，調查都可以作為學生的軟背景實力體現，當然，如果想申請到頂尖的學校，需要在背景活動上多下功夫，體現出比其他競爭者更有優勢的差異性。
什麼是統計學
統計學（statistics）是應用數學的一個分支，主要通過利用概率論建立數學模型，收集所觀察系統的數據，進行量化分析、總結，做出推斷和預測，為相關決策提供依據和參考。它被廣泛的應用在各門學科之上，從物理和社會科學到人文科學，甚至被用來工商業及政府的情報決策之上。隨著數字化的進程不斷加快，人們越來越多地希望能夠從大量的數據中總結出一些經驗規律從而為後面的決策提供一些依據。統計學專業不是僅僅像其表面的文字表示，只是統計數字，而是包含了調查、收集、分析、預測等，應用的範圍十分廣泛。
統計學一般要求的修課程：微積分（數學系學三個學期、理工科與部分學校商科會學兩個學期）、線性代數、概率論。也就是說，除了數學系的同學，其他專業的同學如果想要轉專業申請統計學，這幾門課是不可少的。
統計學碩士課程一般涉及Multivariate Stat Inference（多元統計分析）：多元統計分析是一種綜合分析方法，它能夠在多個對象和多個指標互相關聯的情況下分析它們的統計規律。主要內容包括多元正態分佈及其抽樣分佈、多元正態總體的均值向量和協方差陣的假設檢驗、多元方差分析、直線迴歸與相關、多元線性迴歸與相關(Ⅰ)和(Ⅱ)、主成分分析與因子分析、判別分析與聚類分析、Shannon信息量及其應用。
Time Series Analysis(時間序列分析)：時間序列分析是一種動態數據處理的統計方法。該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題。它包括一般統計分析(如自相關分析，譜分析等),統計模型的建立與推斷，以及關於時間序列的最優預測、控制與濾波等內容。經典的統計分析都假定數據序列具有獨立性，而時間序列分析則側重研究數據序列的互相依賴關係。
Stochastic Processes（隨機過程）：隨機過程是一連串隨機事件動態關係的定量描述。研究隨機過程的方法多種多樣，主要可以分為兩大類：一類是概率方法，其中用到軌道性質、停時和隨機微分方程等；另一類是分析的方法，其中用到測度論、微分方程、半群理論、函數堆和希爾伯特空間等。實際研究中常常兩種方法並用。研究的主要內容有：多指標隨機過程、無窮質點與馬爾可夫過程、概率與位勢及各種特殊過程的專題討論等
申請人特質
（一）邏輯思考能力
學統計學意味著你要用統計語言來處理大量數據。編程是一個對邏輯思維能力要求比較高的工作，統計學中的編程也是這樣。在你運用R語言或者SAS處理數據的時候，你所編寫的程序不能有任何邏輯錯誤，否則，就會失之毫厘謬以千里。
（二）統籌管理能力
指對數據的統籌管理。數據也分很多類型，比如圖像、視頻、日期等等。拿到一組數據，能很好地把它們管理起來，對於工作效率的提高也有很大幫助。其實無論什麼專業，統籌管理的能力強，都能達到事半功倍的效果。
（三）對數字敏感
你需要在拿到一堆數據時，在頭腦中能對它們有個基本的認識基本的分析。
（四）靜得下心耐得住寂寞
選擇了統計學，意味著你以後工作的時候，每天都要面對大量的數據。如果你是一個性格活潑熱愛交際的人，那麼整天面對一堆枯燥的數據這樣的工作可能不適合你。如果你本來就喜歡獨處，喜歡安靜，那麼，你就更容易適應數據處理這樣的工作。
專業設置
（一）未細分專業分支
大多數統計碩士項目都是這種情況。由於統計學被廣泛的運用到各行各業，所以有些學校的統計項目允許學生在一定程度上選修其他院系的課程，以增加學生對其他專業的瞭解。比如哥倫比亞大學的統計學碩士項目，學生不僅可以選修統計的選修課，還可以選修公共衛生、數學、經濟學、計算機等其他專業課程。
（二）將數據科學或者生物統計學列為分支
數據科學或者生物統計學是統計學的衍生學科，與統計學有著不可分割的聯繫，因此，有的學校直接將這兩個專業列為統計學下面的分支，比如斯坦福的數據科學就是統計碩士的一個分支。弗吉尼亞大學的統計系也設有數據科學和生物統計學這兩個分支。學生只要修滿一定學分的選修課就可以獲得對應分支的學位證書。但是大多數情況下，這兩個專業都是被單獨拿出來的作為其他項目的。
學位設置
在美國大學中，統計學專業一般是數學與應用數學系下的，然而隨著統計學的迅速發展，現在大部分學習學校開設了專門的統計系，隸屬於自然科學學院下，和數學系是同行並列的。此專業和其他基礎的理工專業一樣，基本都會有MS學位，即master of science in statistics。MS學位通常兩年制，它更加側重於學術研究，畢業後可以選擇就業也可以繼續攻讀phd學位，部分院校會設置MA學位，旨在培養學生短期的統計技能，也為將來的就業準備，如果打算繼續攻讀博士學位的學生一般不建議考慮本學位。還有一些院校會有MAS學位，即master of applied statistics。主要是強調統計的應用，傾向於畢業直接找工作的學生，與MA學位相似，因此申請者在申請具體學位的時候，要結合自身的發展需求，仔細鑽研研究目標院校的學位設置，因此重點不同，需要學生做出合理的學位設置，這無疑是申請成功的關鍵點。
就業前景
統計學作為一門研究各種隨機現象的本質與內在規律性，對各種類型數據進行綜合處理及統計推斷的學科，隨著人類社會各種體系的日益龐大、複雜、精密，計算機的廣泛使用，統計學的重要性顯得越來越大。統計學曾被評為 20世紀給人類生活帶來重大影響的二十項新技術之一，它的應用遍及所有科學技術領域、工農業生產和國民經濟的各個部門，是工農業生產和科學技術深層次、高層次管理的重要工具。正因為應用廣的特點，統計學近年的發展越來越快，各個部門和企業對統計學人才的需求越來越大。除了理工科方面應用的“理學統計學”，在社會科學方面，也出現了人口統計學、心理統計學等統計學的分支學科。
生物統計：生物統計專業的畢業生就業前景廣闊，可以進入大 學從事教學和科研工作，也可以在生物科技公司和製藥公司進行統計分析，還有相當數量的畢業生進入了醫療機構。在美國，生物統計就業的最好地區是東北部和加州。東北部從新澤西州到紐約州，都有很多的藥廠，很多大公司的總部也在這一帶，並且麻省的科研機構非常多，因為這裡是美國生物醫學方面科研機構最 集中的地方。
金融統計： 統計學無論是在那個方面的應用，最為重要的還是在經濟方面的應用，可以說是經濟研究中最為客觀、最為重要的工具。金融、證券、保險等會經常用到統計學的知識。例如在證 券投資中對於一個股票的分析，就需要用統計學的方法處理股票的歷史數據；又如在保險業中的精算師，就要具備非常深厚的統計學功底。由目前的社會情況看，將來統計學人才的培養，將會由原來的“理學統計學人才”向“經濟類統計學人才”發展。金融統計正是適應社會的需要，應運而生的一個分支方向。該專業主要關注中央銀行和各金融機構的統計部門如何對各項金融業務的活動情況和資料進行調查、收集、整理和分析，從而提供統計 信息和統計諮詢意見，進行金融統計管理和監督。該專業的畢業生一般進入銀行、證券公司、投資基金、會計師事務所和保險公司等金融機構工作。
數理統計：數理統計是最傳統的統計專業分支，它應用概率論的分析結果更深入地研究統計資料，通過對某些現象發生頻率的觀察來揭示其內在規律，並通過構建數學模型來做出相應的判斷。例如可以通過統計方法進行氣象、水文以及地震預報的研究；在研製新產品時，利用統計學的知識進行試驗設計和數據處理，以尋求最佳的生產方案等。
應用統計： 該專業主要研究統計學的一般理論和方法在社會、自然、經濟、工程等各個領域的應用，它是統計學和其他學科之間形成的交叉學科。畢業生可從事數學研究、統計學研究、運籌 學研究、計算機編程、數據分析、會計、證券分析等多種職業。
選校策略
學校所在的地理位置對於將來的實習和就業有著非凡的意義。隨著社會各領域數據的幾何增長，各個行業尤其是金 融、醫藥、電子商務、諮詢等行業對data analysis的需求越發增多，從而使得統計所具備的數量分析的能力在相關行業一直處於重要地位。在美國的東北部和加州地區，各類的製藥公司，投行，金融和諮詢公司較多，選擇在這些地區讀統計專業，其未來的就業優勢會更加顯著。因此，在選校時，除了學校的排名，一定要格外關注學校的地理位置，周邊的產業分佈，重點考慮將來的就業機會。例如，愛荷華州立大學，其統計專業在全美排名前20，項目質量非常高，但是由於所在地區相對比較閉塞，就業情況不是很好，大部分的學生需要到明州或是芝加哥找工作，從而導致該校的申請熱度遠不如其專業水平那樣高。
除了地理位置的考慮，學校的研究特色也是申請者需要重點考慮的因素。每個學校都有自己的研究特色，即便是同一專業，但因其研究方向和側重點不同，也會對申請者的背景要求產生重要的影響。同樣是做programmer，統計專業的學生，跟CS相比，他們更擅長的是SAS等統計軟件的使用，對多元分析和時間序列的研究，而對編程，系統和軟件知識則不擅長。加州地區的學校統計專業更偏向於計算統計，因此也更青睞於有CS背景的學生，在這方面欠缺的學生，即使進到相關的專業學習，也會感到很吃力的。而對於DC圈來說，雖然是重要的政治文化中心，地理位置優越，但是統計專業多偏理論研究，除非是攻讀博士學位，對於兩年制的碩士學生來講，要想進入當地的企業工作門檻也是很高的。
綜上所述，樂橋教育提醒您，申請者在選擇學校時，要綜合考慮各種因素，既要了解相關專業的發展前景和學術現狀，更要仔細研究目標院校的專業研究領域，正確評估自己的學術背景，從而選出適合自己就讀的學校。
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