在現今的社會，生活離不開數據，工作離不開數據，方方面面都離不開數據；各行各業都非常依靠數據以達到更好的商業決策和發展，從而加大了這方面的人才需求。想要學習數據的路徑有非常多，除了我們第一期說到的商業分析，也包括了其他專業比如說統計、計算機科學、電子工程、和數據科學，而這一期我們將會帶你們先了解統計學專業和它的申請要求，為接下來的申請做最全的準備！

統計專業

統計學是使用量化模型，表示形式和概要的一種數學分析形式，主要針對一組給定的實驗數據或現實生活研究去研究，收集，審查，分析和得出結論。統計學涉及到大量的數學和其他學科的知識，應用的范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域，甚至是工商業及政府的情報決策之上。

統計學底下很多不同的分支：

1. 應用統計 （Applied Statistics）

- 商業應用，醫學應用，金融應用，科學應用，計算機應用，工程應用，政府應用

2. 概率論

- 隨機過程，漸近論，弱收斂 （Stochastic processes, asymptotics, weak convergence）

3. 生物統計或生物信息工程 (Biostatistics or Bioinformatics)

4. 理論統計學 （Statistical Theory or Theoretical Statistics）

- 基礎，貝葉斯理論，決策理論，非參數統計 （foundations, Bayes theory, decision theory, nonparametric statistics）

5. 遺傳學 （Genetics）

6. 數據挖掘和機器學習 (Data Mining and Machine Learning)

7. 網絡科學 （Network Science）

8. 優化 （Optimization）

9. 統計計算 （Statistical Computing）

10. 圖形模式和方法 （Graphical Models and Methods）

這些分支當中，應用統計和生物統計發展的最快，現在很多學校也都專門設立了獨立的生物統計系或應用統計學項目。

課程設置

因為各個大學不同的專業設置，統計學在不同的大學都會被設置在不同的院校底下，最為常見的是文理學院，畢業后拿到的是文學碩士；有的會開設在工程學院，也有一些會開設在統計學或者生物統計的獨立學院，頒發的是理學碩士。

項目的時長從一年到最長三年不等，具體所要花的時間取決于學生的學習計劃。

【以下例子為斯坦福統計學碩士不同時長的具體時間和課程安排。】

統計學專業和大多數的專業課程設置沒有什么太大的區別，都是由核心課程，選修課程，和畢業論文/研究項目/案例分析/實習組成的。雖然每個不同的統計學項目導向的方向不同，有的就業導向，有的研究導向，但常見的核心課程都包括以下：概率論（Probability）；Stochastic Processes （隨機過程）；應用統計（Applied Statistics ）；理論統計 （Theoretical Statistics）；Regression （回歸）；Statistical Computing （統計計算）；Statistical Inference （統計推斷）。

選修課程的選擇會根據不同大學的課程設置而有所不同，有些大學會安排從各個不同學院或院系和統計相關的課程供學生選擇（例：生物，金融工程，計算機科學，經濟學，教育學等），有些大學則就只提供統計領域里的相關課程 (例：時間序列，貝葉斯模型/推斷，非參數統計/回歸等) 。

在學期的末端，學生需要完成最終的一個大項目，根據不同學校的設置，可以是一個統計研究，可以是一個實習，也可以是一個統計案例分析。就業導向的學生可以利用這個機會更多的去學校統計方面的應用方法，想要繼續深博士的學生則就需要專注的完成一份高質量的研究，幫助他們在博士申請上更加地有優勢。

就業前景

統計學畢業生可以到statistician，analyst或者data scientist等類似職位就職，而就職的行業非常的廣，只要哪里數據分析的需要，統計學畢業生都可以選擇哪里就職。總之，一句話：各行各業。

首先來看一下統計專業的就業領域：

- 學術領域：社會科學院 ，經濟研究院，學校；

- 政府/公共事業/非盈利機構：統計局，政府部門，氣象局等；

- 金融業：銀行，信托，投資，證券，期貨，保險，基金公司；

- 咨詢業：各大咨詢公司，市場研究公司，調研公司；

- 醫藥行業：醫藥制藥公司，藥物研究所；

- 其他行業：計算機/互聯網/通信行業，快消行業，廣告公關，媒體出版行業,交通運輸行業等等。

其次來看一下統計專業的就業職位：

- 管理培訓生

- 數據分析師/ 統計員/市場調研員

- 行業分析師/商品數據分析專員

- 數據處理程序員/數據挖掘工程師

- 生物統計師/臨床研究生物統計師

- 研究經理/高級分析師等等均可就業

以上為杜克大學Master’s in Statistical Science所公布的就業數據。我們可以很清楚地看到統計崗位一年的平均工資是在十萬四千美金左右，是一筆相當不錯的薪資回報。招聘統計職業的公司也遍布各大行業，有金融行業，咨詢行業，科技行業，互聯網行業，教育行業，制藥行業；也都包括了一些我們熟悉的公司，例如亞馬遜，普華永道，麥肯錫，耶魯大學，俄亥俄州立大學。

申請要求

1. 專業背景

統計學專業對于申請者的本科背景沒有做具體的要求，大多數院校對此的態度都是接受來自任何專業的學生，條件就是你有足夠強的數學背景以及滿足他們的前置課程要求。

但因為統計學本身的性質，所以招生官在審核申請者的過程當中，他們會更偏向于來自工程或者數學背景的申請者，因為這類的學生往往都有較強的數學背景，也經常會學習或累積一定的計算機技能和編程能力，所以他們在來自眾多不同專業的學生當中占一定的優勢。

以下為斯坦福大學M.S. in Statistics 2019-2020年錄取學生的本科背景，很明顯易見的是大多數的錄取學生確實都來自工程和數學類的本科背景，少數來自其他類別專業的如國際關系和經濟學，而這些專業也都是非常注重數學能力的。

1. 先修課程要求

統計學專業的先修課程要求可以算是所有申請要求里面最為重要的，換句話說，只要你能滿足大學所列出來的先修課程要求，不管你的本科背景是什么，你申請方面的硬背景就算滿足一大半了。工程和數學類本科背景的學生在先修課程方面可能不需要擔心的太多，但其他本科背景的學生如果缺少某些先修課程，學生可以看看在學校的選修課程里是否能夠選，如果沒有機會了，則可以到Coursera或edX之類的線上課程報名參加相關課程，學校課程>線上課程>沒有。常見數學方面的先修課程都包括線性代數，微積分，統計，概率論，理論統計。

除了數學方面的知識以外，統計學也看中計算機和編程方面的能力，具體計算機技能如R，Stata，Matlab，Eviews，SPSS等都是能夠幫助申請者更具優勢。所以強烈建議學生在申請前修讀相關的課程，避免以后讓學校以選修課不足的理由而提前拒絕你的申請。

2. 語言考試要求

語言考試成績要求是證明國際學生能夠勝任全英語教學和生活的一項指標，托福和雅思則是大多數申請者會選擇的語言考試，建議在準備語言考試的學生往一個更高的分數線去沖刺。

3. GRE要求

申請統計學專業的學生只能考GRE，GMAT成績是不被接受的。別于語言考試，統計看重數學能力，所以GRE的quantitative的分數也非常重要，168-170的分數會讓你的申請更加有優勢。

有一點需要注意的是，個別的學校會建議或者要求學生提供數學GRE SUBJECT的考試成績，所以在申請前，同學們可以先思考一下自己想要申請的大學，再根據自己的實際情況決定是否需要考數學GRE SUBJECT考試。如果提供了該項成績，也能幫助提高自己在申請上的競爭力，從而增大錄取的概率和機會。

4. 軟背景

在保證硬背景的情況之下，適當的軟背景補充也是非常有利于申請的。統計學作為一個在研究和應用兩方面都能夠有所發展的專業，非常看重實踐的應用和科研的能力。雖然大學對工作經驗沒有太多具體的要求，也有大學甚至表示工作經驗不是錄取的一個硬性指標，但我們需要知道美國大學非常注重全方位發展和綜合素質，一定的行業經驗和科研經歷能夠展現出你對該專業的了解和熱愛。

想申請以就業為導向的統計學專業的學生可以把更多精力放在參加高質量的數據分析實習上，在申請之前有至少2-3段的實習經歷；想申請統計學碩士作為申請博士的一個跳板的學生則可以把精力更多的放在科研項目上，爭取能夠找到一名好的教授，參與到一些高質量的科研項目，在申請前有至少兩段高含金量的科研經歷，有機會發表論文的話也會給申請帶來極大的優勢。

統計院校排名

US News所公布的統計學專業排名把統計學和生物統計學具體地分開了，所以當一個大學同時有統計和生物統計院系的時候，排名表上就會出現兩次該大學的名字（一個排名為統計學的，另一個排名為生物統計學的）。

院校介紹

1. 斯坦福大學

該項目開設在人文與科學學院的統計學院系底下，頒發的學位為Master of Science理學碩士學位。

課程設置

該項目要求學生完成45單位的課程，而這些課程可以從統計學院系或大學其他院校里面去選擇。該項目也沒有具體的時長，但明確的說了學生必須在三年內完成45單位的課程學分，否則項目將會被終止。

該項目沒有畢業論文thesis的要求，主要是由核心課程，選修課程組成。在這45個單位中，學生必須從必修課程列表中選修9門統計學課程并取得字母等級的分數，核心課程中的數學和編程要求也必須取得字母等級，統計選修課則可以選擇取得字母等級分數或有學分/無學分的類別。

9門核心課程當中，學生必須完成以下四門課程：概率論，隨機過程，應用統計和理論統計。剩下的五門核心課程則需要從該院系提供的核心課程列表選擇。

除了九門必修的核心課程之外，該項目也設定了線性代數linear algebra和編程programming的要求，學生需要在這倆要求里各選一門課，并最終獲得字母等級的成績。

斯坦福大學的統計學院系安排了一系列其他學院和統計相關的選修課程，基本上足夠滿足學生想要涉及到的應用范圍。但如果學生看中了一些不在列表上的課程，但卻和統計學相關且不和現有的課程有內容上的沖突的話，學生們可以找到advisor并就此商量，也是可以被通過的。

該項目也提供給國際學生一個CPT的機會，學生可以利用這個CPT到校外找到統計相關的實習并獲取學分。

申請數據和要求

該項目每天接收到的申請數量都比前年的多100份，最近幾年的統計學和數據科學碩士項目申請加起來超過700多份，而最后統計學每一年只招收30位學生，可見競爭是相當的大。

具體的申請要求如下：

· 本科背景- 不做任何具體的要求

· 先修課要求- 線性代數，微積分，統計，概率論，編程語言（C++, Java）

· 工作經驗- 沒有做任何要求

語言成績和GRE成績- 斯坦福大學是不接受雅思語言考試的，所以想要申請美國大學的學生建議選擇托福考試。GRE的話，往年的平均錄取percentile分數則如下：verbal 92%， quantitative 97%，analytical writing 82%，也是非常具有挑戰性的一個分數線。想要申請上斯坦福大學的這個項目的話，就需要往這樣的一個分數線去努力。

2. 哥倫比亞大學

哥倫比亞大學的統計學碩士項目開設在文理學院底下，頒發的是文學學位。該項目一直以來也有非常多關于‘水分’的爭議，很多家長與學生都認為該項目也確實是一個非常不值得追求的名校項目。因為種種的原因，例如有招生數量龐大，錄取學生的質量參差不齊，中國人占多數等都導致了國內對于該項目的水的看法，但這并不能作為判斷一個名校項目的質量的關鍵因素。哥倫比亞大學全美排名第三，一直以來不管是在師資還是教學質量方面，甚至是career service都是備受認可的，加上大學的地理位置，更加為該項目提供了其他大學都不一定有的就業機會。

課程設置

該項目要求國際學生在三個學期的時間內完成30個學分的碩士學業，學生也可以在暑假選擇上暑期課程。

該項目主要以三門核心課程，六門選修課程和一門研究項目組成。通常一門課占3個學分，較少數的課程會占4個學分。三門核心課程分別為：概率論，推斷和線性回歸模型。研究項目則可以二選一，學生也可以兩門都選，它們分別為：高級數據分析和高級機器學習。

選修課程方面分成兩個部分：有至少三門的選修課程必須直接從統計學院系里面選擇，剩下的選修課學生則可以根據自己的興趣從其他的院校去選擇，這些都包括公共衛生系，工業工程和運籌學系，數學系，經濟系和商學院等等。如果學生選擇了研究項目的兩門課程，那么一門研究項目的課程會被計算成選修課程的一部分。

申請要求

· 本科背景- 該項目明確的說明了申請者需要擁有非常好的數學背景，或者其他領域例如統計，數學或者計算機科學。

· 先修課程要求- 線性代數，高級微積分，理論或應用統計學/概率論，編程語言

· 工作經驗- 沒有做具體的要求

· 語言成績- 托福至少100分，雅思至少7.5分

· GRE成績- 沒有具體成績分數要求

雖然該項目確實出現過背景不怎么好的學生也能錄取的情況，但該項目也不是一個來者不拒的項目，也有許多背景還不錯的學生得到了拒信。該項目的課程設置，地理位置，學校提供的資源，機會和校友網都是非常強大的，所以還是一個值得申請的項目。

3. 加州大學伯克利分校

加州伯克利大學的統計學項目頒發的是文學學位，旨在培養學生進入職場所需的統計知識和技能，重點在于解決行業遇到的統計挑戰，不是一個可以作為申請博士跳板的一個碩士項目。

課程設置

該項目的時長為兩個學期（秋季和春季），學生在這期間需要完成至少24個單位的課程并且通過一項綜合考試。

在第一學期，所有學生都將參加概率，理論統計和統計計算等密集的研究生課程；在第二學期，學生將學習一門高級現代應用統計的課程，一門選修課程和一個capstone課程。在capstone課程里，學生主要是以團隊合作的方式去學習解決現實世界中的問題并執行大量的數據分析項目，最終將以書面報告和口頭陳述調查結果的形式呈現。 至于選修課程，學生則可以根據自己的興趣選擇，并與顧問協商后決定。

【下圖為一些可以選擇的選修課例子：概率論與統計課題，計算機科學特別課題，入門級機器學習，機器學習，應用隨機過程I。】

申請數據和要求

作為全美統計專業排名第二的加州大學伯克利分校，每一年接收到的申請非常的多，該碩士項目每一年都能收到400-600份申請，但只會發放80-90份錄取，而最后也只有僅僅40人順利入讀。從這樣的一個數據來看，該項目的競爭非常的激烈，只有13-20%的錄取率。

項目競爭力

具體申請要求如下：

· 本科背景- 建議是來自數學，統計或者其他定量（quantitative）的背景。

· 先修課程要求- 沒有具體的先修課要求，但是需要學生提交一份upper division的數學/統計課程列表，也需要包括其他統計和數學部門以外并具有定量成分的課程。

· 工作經驗- 沒有做出具體的要求。

· 語言成績- 托福要求至少為90分，雅思要求至少為7.0分。

· GRE成績- 沒有給出最低分數要求，但是根據往年的錄取數據，碩士生提交的GRE成績verbal部分有平均70%，quantitative平均94%和analytical writing平均48%。