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统计学(Statistics)专业美国本科留学解读

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作者:传兮留学 发布时间:2021-08-12 18:15:27


  美本专业解析-统计  


 一.统计专业概述 

统计学是在资料分析的基础上,研究测定、收集、整理、归纳和分析反映数据资料,以便给出正确信息的科学。统计学应属应用数学的分支,通过利用概率论建立数学模型,收集数据,进行量化的分析、总结,并进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。通过统计我们可以掌握各种数据分析技术,了解统计学的前沿理论,掌握科学调查和研究的思路,也会学习统计分析软件的使用方法。随着统计学的发展,统计已经慢慢从数学系中独立出来,在越来越多的学校都有了单独的统计系。统计学广泛吸收和融合其他学科的新理论,不断开发应用新技术和新方法,深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法,并拓展了新的领域。


绝大多数的美国大学都开设有统计学专业,US News排名前100的学校约有50所在本科阶段开设有统计相关专业。绝大多数的统计专业开设在文理学院下面。

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 二.统计专业学位设置 

统计学专业本科阶段的学位一般为Bachelor of Science in Statistics,如华盛顿大学西雅图(UW)和卡耐基梅隆大学(CMU)的设置就是Bachelor of Science in Statistics,最后获得的学位是理科学士;但也有部分学校有Bachelor of Arts in Statistics的设置;像芝加哥大学(University of Chicago)的学位设置有两种:Bachelor of Arts in Statistics, Bachelor of Science in Statistics,看你选择哪种,最后获得的就是对应的文学或者理学学士。

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 三.统计学专业细分 

美国的统计学大致可以分为偏重理论研究和偏重实际应用的两大类。偏理论的统计主要研究数据分析的数学基础,包括各种模型的建立,方法的产生,因果推理以及图形模型;偏应用的统计主要是将这些理论知识应用在不同的实际场景下。下面我们就具体的分支方向来看一下:

1.统计理论研究:它是把研究对象抽象化、一般化,以概率论为基础,从纯理论的角度,对统计方法加以推导论证,中心的内容是统计推断问题,实质是以归纳方法研究随机变量的一般规律。它包含的内容很多,包括统计分布理论、统计估计和假设检验理论、相关与回归分析、方差分析、时间序列分析、随机过程理论等。

2.统计模型:回归、聚集、分层、分类、阻塞等模型;还有似然比检验、时间序列、WALD检验、置换检验等检验方法。

3.计算统计方法的发展:蒙特卡罗模拟、Bootstrap等

4.生物统计:探讨如何从事生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的科学。大部分的美国的学校会把生物统计设置在公共健康学院下面。出来就业可以去生物制药公司、生物科技公司、医疗机构等。

5.金融统计:金融统计是央行和各金融机构统计部门对各项金融业务活动的情况和资料进行调查收集、整理和分析,提供统计信息和咨询意见,进行信息交流与共享,进行金融统计管理和监督等。就业可以去金融机构做数据和统计相关工作。

6.应用统计:这个分支是将统计学的理论知识应用在实际中的各个方面,包括自然、社会等各个领域,会设计到其他领域的知识,所以这算是一个交叉学科的方向。该方向毕业后可选择的职业方向比较广:数学研究、统计学研究、运筹学研究、计算机编程、数据分析、会计、证券分析等。

7.数理统计:应用概率论的结果深入分析研究统计资料,通过观察某些现象的频率来发现其内在规律,做出判断和预测。最后将这些研究结果归纳整理成数学模型。该方向毕业后可以去政府部门、金融机构和计算机公司等。

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 四.本科统计学专业课程设置和要求:

大部分的本科统计学专业的课程设置分为:基础课程、数学课程、统计专业课、计算机课程和选修课。下面我们以加州大学伯克利分校(UC Berkeley)和华盛顿大学西雅图分校(UW)为例来看下课程设置:


加州大学伯克利分校(UC Berkeley)

华盛顿大学西雅图分校(UW)

基础课程

  • Calculus I(Math 1a)    微积分 1(数学1a)

  • Calculus II(Math 1b)

    微积分 2(数学 1b)

  • Multivariable Calculus(Math 53)

    多元微积分(数学 53)

  • Linear Algebra and Differential Equations(Math 54)

    线性代数和微分方程(数学54)

  • Lower Division Statistics(Stat 20 or Data/Stat/Compsci/Info C8)

    基础统计(统计 20 or 数据/统计/计算机科学/信息学 C8 )


数学课程


  • Calculus:  MATH 124, MATH 125, MATH 126  and MATH 324

    微积分:数学124, 数学 125, 数学 126  and 数学 324

  • Linear Algebra: MATH 308

    线性代数:数学 308

  • Differential equations: MATH 307

    微分方程:数学 307

  • Mathematical reasoning & analysis: MATH 300 and MATH 327

    数学推理与分析:数学 300 and 数学 327

  • Note:Students can replace all of the above requirements by taking the Honors sequence MATH 134, MATH 135, MATH 136, MATH 334, and MATH 335

    备注:学生可以用荣誉课程的数学134, 数学135, 数学136, 数学334, 和数学335来替换以上数学课程

统计专业课

  • Concepts in Computing with Data(Stas 133)

    数据计算中的概念(统计 133)

  • Concepts of Probability(Stas 134)

    概率概念(统计 134)

  • Concepts of Statistics(Stat 135)

    统计概念(统计 135)

  • Introductory statistics -- one from STAT 311 (preferred), or STAT 390 or approved substitute

    统计概论-统计 311(首选)或统计 390或其他允许选择的课程(详见选修课部分的链接)

  • Probability theory -- one from STAT 340(preferred) or both STAT/MATH 394 and STAT/MATH 395

    概率论—统计340(首选)或者统计/数学394 和 统计/数学395的组合

  • Statistics theory   --  STAT 341and STAT 342

    统计理论—统计341和统计342

  • Applied statistics – STAT 421and STAT 423

    应用统计-统计421 和 统计423

计算机课程


  • Introductory programming: One of    CSE 142 or CSE 160

    编程概论:计算机科学与工程142 或 160

  • Upper level programming:  One of   STAT 302 (recommended) or CSE 143 or approved substitute.

    高阶编程:统计302(推荐)或计算机科学与工程143或其他允许的课程

  • Note:Students in the Data Science option must take 9 credits from a slightly expanded list which includes the courses named above and also CSE 163

    备注:选择数据科学分支的学生需要修完以上课程再修一个计算机科学与工程163

选修课

Note:Statistics majors must choose three Statistics electives from the list below, with at least one being a lab

备注:统计学专业需要从以下课程中选择3门选修课,其中需要包含一门实验室课程

  • Data/Stat C102 (lab)Data, Inference, and Decisions

    数据/统计C102(实验室课程)数据、推断和决策

  • Stat 150Stochastic Processes

    统计150 随机过程

  • Stat 151a (lab)Linear Modeling: Theory and Applications

    统计151a(实验室课程)线性模型:理论和应用

  • Stat 152 (lab)Sampling Surveys

    统计152(实验室课程)抽样调查

  • Stat 153 (lab)Introduction to Time Series

    统计153(实验室课程)时间序列导论

  • Stat 154 (lab)Modern Statistical Prediction and Machine Learning

    统计154(实验室课程)当代统计预测和机器学习

  • Stat 155Game Theory

    统计155 博弈论

  • Stat 156Causal Inference

    统计156 随机推断

  • Stat 157Seminar on Topics in Probability and Statistics

    统计157 概率论和统计的主题组会

  • Stat 158 (lab)The Design and Analysis of Experiments

    统计158(实验室课程)实验设计与分析

  • Stat 159 (lab)Reproducible and Collaborative Statistical Data Science

    统计159(实验室课程)

    可复制和协作的统计数据科学

备注2:从主题选修课中选择3门(有经济学、计算机科学、公共卫生、物理等)可选的课程详见以下链接:

https://statistics.berkeley.edu/academics/undergrad/major/upper-division-requirements-cluster-courses

Note:Regular: At least 3 courses for a total of 9 credits from the list of electives.

备注:至少要在下面的选修课程中选择3门

Data Science: 

数据科学:

  • Visualization: One of  HCDE 4115, INFO 4745, CSE 4424 , CSE 4124.

    可视化:以人为本的设计与工程4115或信息学4745或计算机科学与工程4424或4124

  • Database: One of  CSE 4144 or INFO 3305 or CSE 3444 (for CS majors)

    数据库:计算机科学与工程4144或信息学3305或计算机科学与工程3444(计算机专业课程)

  • Ethics: One of SOC 2253/5 or INFO 3505

    道德:社会学2253/5或信息学3505

  • *Machine Learning: STAT 4354

    机器学习:统计4354

  • *Statistics: One course from  the below:

    统计(以下课程选一门)

    STAT 403 Introduction to Re-sampling Inference (always approved)

    统计403:重采样推断简介(通过率高)

    STAT 425 Introduction to Non-parametric Statistics (always approved)

    统计425:非参数统计概论(通过率高)

    STAT 427 Introduction to Analysis of Categorical Data (always approved)

    统计427:分类数据分析导论(通过率高)

    STAT 428 Multivariate Analysis for the Social Sciences (always approved)

    统计428:社会科学多元分析(通过率高)

    STAT 435 Introduction to Statistical Machine Learning (always approved)

    统计435:统计机器学习(通过率高)

    STAT 498 Special Topics (sometimes approved)

    统计498:特殊主题(通过率一般)

    STAT 564: Bayesian Statistics for Social Sciences (always approved)

    统计564:社会科学的贝叶斯统计(通过率高)

    STAT 529: Sample Survey Techniques (always approved although student must also check with instructor prior to enrolling)

    统计529:抽样调查技术(尽管需要学生提前跟老师沟通,但这门课通过率较高)

其他选修课详见链接:https://stat.uw.edu/academics/undergraduate/electives


 五.统计学专业就业情况:

统计学专业毕业后有很多行业可以选择,可以说只要有数据需要数据分析的地方,就需要统计学的人才。常见的比较多的毕业生进入的行业有:国家统计部门或者事业单位、咨询、物流、金融、互联网、生物制药等等。也有在统计领域深造读博士的人,将来大都是去高校或者科研院所做教职或研究人员。下面我们就常见的统计相关的岗位了解一下:


1.数据分析师(Data Analyst)

主要负责:研究和使用数据来解决问题、优化方案、最小化营业额或简化物流,并帮助公司做出更好的业务决策以得到最高的利润。他们的日常工作包括收集、处理和执行数据的统计分析,通过识别趋势和对未来做出预测,帮助公司更好的盈利和运转。

平均年薪:$68,547


2.统计分析师(Statistician)

主要负责:统计分析师一般会对某些问题进行调查和收集数据,根据已有数据和信息进行分析从而得出结论。此外,他们还会利用数学和统计理论的方法,找出模式和趋势,并利用这些信息使雇主在同行业内保持竞争优势。

平均年薪:$87,533


3.定量分析师(Quantitative Analyst)

主要负责:定量分析师使用定量方法帮助公司做出正确的商业和财务决策。他们为各种金融机构工作,包括投资银行、对冲基金、资产管理公司和私人股本公司,来帮助识别好的投资机会同时管理风险。

平均年薪:$110,506


4.数据科学家(Data Analyst)

主要负责:数据科学家利用他们的数学、统计和编程的知识来收集、分析和解释大型数据集。然后,他们使用这些信息来开发数据驱动的解决方案,以应对困难的业务挑战。

平均年薪:$115,846


5.高级分析师(Senior Analyst)

主要负责:和数据分析师的工作相同的地方就是高级分析师也需要分析研究数据,利用模型得到最优的方案,对各种问题做出预测。不同的是,高级分析师不用再去做收集收据这样的一线工作,且大多数高级分析师是团队领导者,会具体负责某个项目。

平均年薪:$86,825


6.行业研究员(Industry Researcher)

主要负责:行业研究员可以来自学术界、科学界、医学界、金融界等,主要是对应用的行业进行识别模式和定位,并分析和解释数据。

平均薪资:$66,636


7.经济分析师(Economic Analyst)

主要负责:创建财务模型和经济预测的模型;分析大量数据,正确研究市场趋势;设计解决问题的方案和政策;制定经济政策。

平均薪资:$58705


8.市场分析师(Market Analyst)

主要负责:研究市场状况以预测和检验产品或服务的潜在销售;帮助公司了解客户想要的产品,确定购买产品的目标人群,统计消费者数据、偏好、需求、购买习惯等,以及给出必要的价格点;监控和预测市场和销售趋势,并衡量营销计划和策略的有效性;收集并研究数据,帮助公司销售产品和服务

平均薪资:$54,456

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  • 管老师

    管老师

    首席教育顾问

    IECA美国独立教育协会专业升学顾问
    英国杜伦大学翻译学硕士
    十一年美国本科/本转高端申请经验

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