“I keep saying the sexiest job in the next 10 years will be statisticians.”
—— Hal Varian@2009
Chief Weconomist at Google
睿智的Hal Varian在发表这个言论的时候一定没有考虑到，在这10年里数据科学（Data Science）才是爆发式发展的那一个领域。
是的，各行各业对于量化分析的需求可以说是日益增长，数据类项目也越来越热门，这也似乎给我们带来了一种错觉——统计已经是昨日黄花了吗？
其实并非如此哦。
统计依托于应用数学，逐渐发展成一个独立的学科，为许多不同领域的研究提供了基础的方法和模型，时至今日仍在不断发展、前行。
有一些统计学家认为，数据科学不过是顺应时代发展从统计学中衍生，还提出了“数据科学=统计学+计算机科学+行业知识”的说法。
你认为这种说法正确吗？ 我们一起来继续了解~
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统计学什么？
统计学主要通过建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结、推断和预测，为相关决策提供依据和参考对数据的研究和分析；同时，统计学也需要大量地运用到数学以及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域，也融合出了许多不同的细分领域。
具体来说，咱们主要可以将统计学划分为以下3个比较常见的分支：
01
应用统计学
应用统计学（Applied Statistics）需要在自然、经济、工程等领域应用一般理论和方法。
可以简单粗暴地理解为：偏向应用方法的统计学分支。
（听君一席话等同听君一席话😢）
02
生物统计学
生物统计学（Bio-Statistics）运用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料，以求把握其本质和规律，是一门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。
生物统计常常应用于医药研发、生物研究、农学研究之中。比如说，为了研发出新冠疫苗，科学家需要进行相关的实验，实验的最终结果由生物统计专家进行汇总，验证药效。
许不过呢，多同学认为学生物统计是必须要懂生物的，这其实是一个误区。虽然现在生物统计项目大多都设立在公共卫生学院下，并不隶属于统计系，生物统计分支的重点依然是统计方法。
（感觉新冠疫情以来，生物统计也在升温哦😯）
03
数理统计学
数理统计学（Mathematical Statistics）侧重于理论，侧重于研究统计推论背后的逻辑关系以及推导估测推论法的概率分布、计算统计和试验设计等内容。
可以认为数理统计是“从数学的角度去研究统计”，为各种应用统计学提供理论支持。
∞
与申请相关的事情
本科学习数学、统计的同学，申请统计研究生自然是顺理成章的，但又要回到老生常谈的问题了：跨专业适合申请统计吗？
小留非常理解许多同学在再一次做决策的时候希望能够给自己争取多种机会的心情，但是请回答这个“振聋发聩”的问题——咱们的数学成绩足够好吗？
申请要求
01
专业背景
参考美国统计协会（American Statistical Association，ASA）主席Barry D. Nussbaum 的看法，想要在统计领域发展必须在3个方面打下基础：数学、统计以及计算机科学；除此之外，也还需要掌握一个专门领域的相关知识。
小留认为从物理等对数理基础要求很高的学科转向要比其他学科容易得多。至于本科对于数理基础要求不够高的专业（如商科、经济学），如果小伙伴以及想明白自己是真心喜欢统计的，那么一定要充分把握住学习机会！
所有统计项目都要求申请者至少完成三门先修课程：微积分、线性代数、概率论与数理统计。许多项目还有特别的先修课要求，小伙伴如果有了心仪的项目，可以提前去官网或给招生办写邮件确认~
建议选修以下课程并争取拿A：
  • 线性代数（Linear Algebra）
  • 概率论（Probabilities）
  • 数理统计（Mathematical Statistics ）
  • 微积分（Calculus I, II）
  • 矩阵代数课程（Matrix Algebra）
  • 回归分析（ Regression Analysis）
  • 计算机编程（如R、Python、C++、Java、Matlab）
所以如果你的数学实力略有不足，但又对这个领域很感兴趣，要不然还是考虑一下分析类项目
？
02
软性能力
统计学科既务实又理论，小伙伴们需要提前认真思考，未来究竟是要进入
业界还是学界
。

对于希望进入业界运用的同学，需要更注重积累实习/工作经验，掌握专门领域的知识，以及了解如何把统计知识运用到这个领域来解决问题。
一般来说，医药、工程、金融、科技四大领域是统计应用非常常见的部门，同学们可以注意在这些行业的公司里寻找一些和申请专业匹配的职位，一切都要未来求职导向！
而希望走学术道路的同学，那么拿下MS学位之后可能还需要继续攻读PhD，科研能力就非常重要了，大二开始完全就可以留意科研机会，积极地自我推销，仔细思考自己的科研方向。
参与科研项目的质量、深度以及课题与申请项目的契合度，都能在很大程度影响申请结果。当然，搞科研的时候别忘了和教授搞好关系，拿到强推哦！
参加竞赛也是一个非常不错的选择，例如由ASA针对本科生举办的USPROC——
但无论是哪个方向的同学，都需要注意培养自己的
沟通能力以及团队协作能力
，你需要把专业想法与其他人甚至是不具备统计学背景的人解释。

在申请准备文书的过程中，体现出自己这一方面的特质也是非常重要的。
03
成绩是基本盘！
从各方面的信息来看，大部分项目摆在明面上的录取门槛不高，即GPA3.0，托福80，GRE无要求。
但是！！申请是什么？申请是大家一起卷啊！
如果想要申请名校，尤其是特别高冷的名校，你敢不拼绩点不提交GRE？绩点嘛，3.6起步，上至4.0封顶；至于GRE 325+走起，Quant部分也得165+，毕竟要展示自己的数理潜力嘛 。
Top 院校项目
在美国综合排名Top 30的高校中，共有 21 所学校开设了统计或生物统计项目。
●Fun Fact
在US.News的统计专业排名中，虽然统计部门以及生物统计部门的名次都排列在同一个榜单上，但两个部门的排名是分开算的。例如华盛顿大学的生物统计名列第3，同时它的统计专业名列第8位；而UCB的统计专业位列第2但生物统计被排在了第12位。
统计相关的项目，分为MS、MA或者MPS。许多同学会特别纠结学位名称，认为MS是不是受认可度高于MA和MPS，或者MS的申请难度高于其他项目。
其实真的不是这样区分的！比起表面上的名称，大家更需要关注项目的具体设置和办学理念。
在大数据兴起以来，一些学校在统计系下增设了Data Science方向，但越来越多的学校把Data Sceince开设为独立的项目。

就像统计脱离应用数学
DS发展壮大注定要脱离统计
Stanford
MS in Statistics/Statistics: DS 
Stanford统计系下设立了两个硕士项目：Statistics以及Statistics Data Science。
😏 排名第一的Stanford，有的是实力傲娇~虽然对于申请者的本科背景没有做具体限制，但是要求申请者在本科阶段完成了线性代数、微积分、统计、概率论、编程语言（C++, Java）课程。
每年能够拿到Offer的同学都是大神级人物！
Harvard
MS in Biostatistics
哈佛的生物统计也是鼎鼎有名的~

生物统计在哈佛大学属于比较新兴的项目，设立在公共卫生学院之下，相对哈佛其他热门专业来说，申请的竞争压力要“小小小小”一些，但是在生物统计这个领域，申请难度依然是珠穆朗玛峰的存在！
哈佛生物统计系根据学生不同背景和需求，推出了5类硕士项目——
哈佛生物统计系有一个非常棒的优势，就是哈佛医学院、达纳-法伯癌症研究所以及波士顿的世界级医院为学生们提供了无数的资源和合作机会。
对于想钻研理论方向的学生来说，在研究生阶段选课时，就可以选择一些偏统计学理论的课程，深入培养统计学思维；而对于已经拥有统计学思维的学生，可以选择更多应用方向的课程，例如机器学习、生物信息和数据结构等；当然，如果还有学生对生物方向的课程非常感兴趣的情况下，专业内也开设有生物学相关的基础课程供学生们选择。
Columbia
MA in Statistics
接下来扒一扒“网红”哥大~
还记得“哥大统计非常水”的大新闻吗？当年这可是向中文互联网上丢了一颗炸弹呀！不过呢，究竟“水不水”还得看咱们怎么分析。
哥大的统计类项目可以分为MA in Statistics（文理学院统计系）、MS in Applied Statistics（教育学院），当年备受争议的就是招生人数超过200人的MA in Statistics。
（MS in Applied Statistics还有点小透明）
但是从招生标准来看，MA这个项目真的不水！
首先，MA项目要求申请者具备良好的数理背景——
需要修读一个学期的线性代数，深入覆盖相关主题，包括矩阵、向量空间、线性变换、特征值和特征向量、典型形式及其应用，以及高级微积分；最好有理论或应用概率和统计学方面的经验；熟悉计算机编程，包括对SAS、R或Python的使用。
其次，水涨船高，大家觉得这个项目水，申请的人多，录取门槛在近几年也就自然被哄抬上去了。哥大统计相对好申请那是几年前的事情了！
唯一水的点可能就是……看看哥大金融工程、市场营销这些项目高冷成啥样了，跟他们比MA项目确实比较接地气~
Cornell
MPS in Applied Statistics
康奈尔的Master of Professional Studies in Applied Statistics项目设立于计算机与信息科学学院，致力于提供应用统计方法的训练，使学生获得理论统计的知识以及处理实际数据问题的能力。
入读的学生可以选择统计分析方向或是数据分析方向，二者的差别在于后者更注重计算机方法的应用，比如高通量计算和数据库的知识。
这一项目可在 2-4学期完成，学生除了修读课程之外，还需要花费1个学期完成一个深度统计分析项目，这对于学生提升应用技能和未来就业都是很有帮助的。
那么，各位学霸，要是都拿了Offer，你们想去哪所学校呢？
∞
职业发展
统计的就业领域非常广阔。可以说凡是涉及数据收集、处理、分析的岗位都需要统计学的专业人才，如银行的信贷、风险控制部门，证券公司行业研究部，以及各地的统计局、统计师事务所，大型进入口贸易公司的数据监控岗位，以及针对生物统计学人才的医药科研机构。
根据美国劳工部（U.S. BUREAU OF LABOR STATISTICS），在2020-2030年期间，对于数学与统计学背景人才的需求会增长33个百分点，每年会产生平均5,200个新的职位缺口。
统计学相关职业的薪水中位数大约在$92,270每年。
但想要美国从事统计相关工作，基本上是硕士学位起步~
如果希望回国发展，数据分析相关的职位也是专业对口。薪资水平与所进入的行业关系更加密切，比如说进入金融行业的薪资一般会远超平均水平！
小留在这里还是要继续强调，咱们求学的时候一定要多想想自己的发展道路，虽然人生是充满各种可能性的，但如果想要路走得更顺利一点，就需要提升自己道路与目标的一致性。
希望进入金融行业，那么可以补充金融、商业相关的知识；认准了医药制药，不妨也了解了解未来可能在工作中涉及的内容。
比其他竞争者懂得恰到好处得多一点，那就是你的竞争力了~
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Reference：
www.amstat.org/
www.bls.gov/ooh/math/mobile/mathematicians-and-statisticians.htm
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