『壹』 統計學和大數據哪個專業好
咨詢記錄 · 回答於2021-04-10
『貳』 大數據哪個專業好
大數據專業是一個非常新的專業，早期有的學校開設了數據科學專業，後來隨著條件逐步成熟，一部分高校開設了大數據專業。
大數據專業的教學內容主要集中在三個方面，一個方面是數學，因為大數據需要用到大量的演算法，所以數學基礎對大數據研發人員來說還是非常重要的。一方面是統計學，大數據的很多內容是統計學的延伸，尤其是大數據分析領域。還有一方面是計算機技術，大數據是物聯網和雲計算發展的必然產物，所以大數據的基礎就是計算機網路技術。
大部分大數據專業的畢業生都在從事大數據平台工程師的崗位，主要任務是搭建企業的大數據平台以及開發一些平台上的具體功能。大數據崗位涉及到演算法分析師、演算法實現工程師、數據分析師、BI工程師（還有很多細分崗位）、數據工程師（採集、整理等）、程序員等。
『叄』 大數據專業怎麼樣
首先，大數據是一個比較典型的交叉學科，選擇大數據專業需要學習三大塊內容，包括數學、統計學和計算機，所以整體的知識量還是比較大的，而且也有一定的學習難度，如果數學基礎比較薄弱，選擇大數據專業還是要慎重一些。
大數據專業在專業課的設置上會涉及到很多計算機課程，包括程序設計、數據結構、演算法設計、機器學習等內容，不同高校還會結合自身的實際情況，增加一些與大數據相關的課程，比如財經類大學往往還會設置一些經濟、金融類與大數據相結合的課程。
對於本科階段選擇大數據專業的同學來說，要想提升自身的就業競爭力，可以從以下幾個方面入手：
第一：選擇一個主攻方向。大數據專業雖然學習的內容比較多，但是本科階段的專業性並不算太強，如果學生沒有一個主攻方向，很容易導致知識面廣但是卻不精的情況，這對於就業會產生較大的影響。對於本科生來說，在選擇主攻方向的時候，可以結合自身的能力特點和興趣愛好，同時也要重點考慮一下學校的優勢領域。
第二：重視程序開發能力的提升。當前大數據領域正在陸續釋放出很多開發崗位，相信隨著工業互聯網的發展，未來大數據開發崗位的人才需求量依然有較大的提升空間，所以重視程序開發能力會在一定程度上提升自身的就業競爭力。
第三：考研。當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以行業領域更關注以研究生為代表的高端人才，而且未來產業領域也會需要大量的高端應用型人才（專碩），所以大數據專業的本科生，如果想有更大的發展空間，可以考慮讀一下研究生。
『肆』 應用統計學與大數據的關系,那個就業前景更好
這事兒誰懂搞不懂，就業前景和市場發展、走向有很大關系。摸著石頭過河，前面有沒有坑，得用腳探一探才知道。憑天由命吧。
應用統計學專業就業方向：
主要到政府統計部門、經濟管理部門，銀行、證券公司、保險公司等金融機構以及信息咨詢公司等從事研究和教學工作或者到大型企業部門從事數據分析工作。應用統計學專業的畢業生主要到企業、事業單位和經濟、管理部門從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用和管理工作，或在科研、教育部門從事研究和教學工作。具體來講，主要有升學（攻讀博士學位）；出國留學；金融和保險部門；投資、證券及社會保障機構；市場調研、咨詢及信息產業部門；國家統計部門；各類公司等就業途徑。
應用統計學專業就業前景：
應用統計學專業主要包括一般統計和經濟統計兩類專業方向，從培養目標上講，主要是培養具有堅實的統計學基礎理論，具有系統的研究方向專門知識，具有獨立從事實際數據採集、處理和分析的能力，能為實際問題的解決和決策提供量化的依據，具有能夠繼續進行博士課程學習和研究的能力，成為統計分析，風險管理和精算方面的高級人才。
應用統計學專業研究生要發展，還是考慮往財稅、金融等領域突破，考CPA、精算師等，到銀行、會計事務所、保險公司等機構工作。因為單純的統計是沒什麼工作好做的，需要和其他的工作（專業）相結合。
大數據行業就業指南：三大方向
，十大職位。
大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。
十大職位：一、ETL研發；二、Hadoop開發；三、可視化（前端展現）工具開發；四、信息架構開發；五、數據倉庫研究；六、OLAP開發；七、數據科學研究；八、數據預測（數據挖掘）分析；九、企業數據管理；十、數據安全研究。
以上內容你根據自身的實際條件衡量一下，和家人商量著做出決斷吧。
『伍』 數學專業的本科，女生，想去澳洲讀研。問問，金融數學，精算專業，統計專業，大數據專業，哪個好謝謝！
你好，本人是加拿大統計學碩士。我個人認為，興趣應該作為首要的因素考慮。如果你有很好的物理基礎，並且對金融感興趣，那就可以選金融數學。
如果你希望職業規劃上相對穩定，並且不怕畢業後十年都不停准備考證的枯燥的話，那可以走精算路線。代價是，對口的行業很狹窄。
統計學專業和大數據專業可以看做是包含關系，大數據這個方向粗略地分為兩大方向：大數據架構師和大數據分析師。根據你數學本科的背景，我建議走大數據分析師的方向較為穩妥，也就是選統計學。不過選擇統計學也有相對應的代價，那就是未來就業不像精算那樣路線穩定，會比精算多一些不安全感，沒有多少現成的成熟路線可以沿用借鑒，很可能走彎路犯錯。但是好處是，這個行業處於混沌的發展初期，發展空間大，如果你真有本事的話，比較容易闖出自己的天地。
總的來說，如果你興趣很寬泛，並且數學很好，那就選統計學吧。如果你想要穩妥穩定，那就選精算吧。如果你對金融方面有執念，並且有較好的物理基礎，那可以選金融。
『陸』 統計學和大數據哪個專業好
一個偏理論，一個偏工程
學統計學學好了，可以往演算法往機器學習方向發展
大數據學好的話，開發能力會比較強，通常往數據倉庫數據清洗方向發展比較多
能力要求答案是統計學更高一些，因為都是數學理論
『柒』 數據科學與大數據考研考哪個專業和哪個學校好一些
摘要 您好，數據科學與大數據考研考大數據科學與應用，是屬於統計學系，南開大學、廈門大學等都是很好的學校。
『捌』 經濟統計學和大數據管理與應用哪個好
一、首先要更正的一個觀念：統計學類中，只有統計學和應用統計學。沒有大數據技術。
教育部2012年本科目錄中，統計學類，只有統計學和應用統計學。在經濟學類下設經濟統計學專業。
「統計學」起源於政治學與經濟學，最早被稱之為「政治的算術」，是一門關於如何正確、有效地搜集資料、整理資料、分析資料的科學，是一種研究隨機數據的科學藝術。
二、統計學是理學門類下的一級學科。
隨著現代科學技術的迅猛發展，統計學的應用領域已不再限於經濟學。
統計學發展至今，已誕生出許多邊緣分支學科，如生物統計學、醫學統計學、氣象統計學、地質統計學、教育統計學、經濟計量學、社會計量學、政治計量學、語言計量學、歷史計量學等。
正因為如此，才有了應用統計學這門專業的產生。
在經濟學科中，諾貝爾經濟學獎得主大多數都是經濟計量學家兼統計學家，經濟計量學本質上就是統計學在經濟學中的應用。
從這個意義上說，經濟統計學，也是應用統計學的一類分支而已。
三者之間目前的區別，在於學位和主幹課程。
經濟統計學主幹學科：理論經濟學，應用經濟學，統計學，發經濟學學士學位。
應用統計學，主幹學科：統計學，發理學學士學位
統計學：主要學科：統計學、數學，發理學學士學位。
三、數據科學與大數據技術專業是新興專業，不只是統計學。
數據科學與大數據技術，不只是涉及到統計學，還有數學、計算機及各行業的學科內容。是學科交叉融合的一門新興專業。
涉及領域
1、統計學
2、數學
3、計算機
4、數據採集相關技術
5、不同行業的數據應用
數據科學與大數據技術專業為2015國家新增專業，首批僅北京大學、中南大學和對外經濟貿易大學三所學校申報成功。
但在2018年有近100多家申辦這類專業。
四、勛哥建議
1、選擇統計學類專業，應具備扎實的數學基礎，後繼課程的學習離不開數學能力的培養。
現代的統計學專業是在隨機抽樣基礎上建立的推斷統計學，在專業課程中，概率論是基礎課程，其次是數理統計。基本的統計方法包括回歸分析、多元統計分析、抽樣調查、試驗設計、時間序列分析及描述性統計等，是主要的專業課程。具備良好的專業素養也能為將來的繼續深造打下基礎。
2、選擇數據科學與大數據專業，要仔細選擇就讀院校。
因為新辦這個專業院校的太多，所以選擇這個專業，應該看學校原來是不是有基礎？有沒有開設數據相關方向的研究生專業，博士生專業，研究中心、實驗室的層次是怎樣的？
『玖』 數據科學與大數據技術專業怎麼樣前景如何謝謝！
真的很好嗎？
任何專業都有優缺點，好不好都是相對的，如果你喜歡，也做好了努力的准備，那就盡管去努力吧，但一定要不討厭統計學和計算機，不要因為名字的高大上就忽視了自己的能力。專業名字再高大上，課程如何搭建，教師的水平和資源問題解決不了也是白扯。
電子商務等就是個案例，從高大上到爛大街沒幾年時間，當然不是說這個專業也會像電子商務那樣很快泛濫成災，只是告訴大家不要有急功近利的蹭熱點的心理。
想做相關工作，學什麼專業不是最重要的，怎麼學才是，學計算機、統計學、數學都可以從事大數據工作，用人單位不會因為你專業名字高大上高看你一眼，還得看真本事（學校學歷也很重要）。
照這樣下去，不排除將來會出現雲計算、區塊鏈等令人哭笑不得的專業
到底怎麼樣？
專業還是不錯，但這個專業對數學與物理的功底要求不是一般的高。物理必須非常好，數學是計算，物理是思維與想像的嚴密。如果高中數學、物理不好，還是謹慎報考。否則進去後，聽不懂，作業做不了，最後掛課很多，畢業證都沒了。因此，高中數學不好，物理不好的，一定要小心報考。
另外，從對數學和物理的要求這么高看，相對而言，高等級的學校（如985、211或雙一流）開設的會得心應手，而一些低端的學校，可能差一些；尤其是民辦（獨立）學院，可能師資都成問題；但這些低端的學校，在宣傳上可能比高端學校做得好，羅列一大堆證書和獲獎，可能是都是化錢買的。
報考學校時，要多比較，看看有沒有碩士點、博士點。如果都沒有的，那相對差很多，畢竟這是一個高智商的專業。
如果沒有碩士點，博士點，再看看師資中正式教師的學歷（不是外聘老師），博士多不多？如果這也很少，那麼這個學校很可能就是一個跟風招生的，渾水摸魚的，甚至一些學校連老師的簡歷都不敢貼出來，則更水了。
總之，追熱門專業一定要慎重選擇學校，否則大學4年可能浪費了。
大數據專業前景怎麼樣，細心看看近期的政策心裡就有數了。
今年3月份，教育部公布了第二批獲准開設「數據科學與大數據技術」的高校名單，加上去年獲批的北京大學、對外經濟貿易大學、中南大學，一共35所高校獲批該專業。今年開始，部分院校將招收第一屆大數據專業本科生，開設數據科學與大數據技術本科專業 大都是重點大學。
今年2月份，教育部發布《教育部高等教育司關於開展「新工科」研究與實踐的通知》，隨後「新工科」的討論在高校里逐漸升溫，培養「新工科」人才成為新的指導方向。其中新工科專業就包括數據科學與大數據技術、網路空間安全、物聯網工程、飛行器製造工程等專業，國家重視對整個社會轉型和經濟升級需要的人才培養。
考大數據研究生的話，北航在13年開了大數據技術與應用軟體工程碩士的專業，是國內很早就開設大數據相關專業的高校。清華大學的數據科學研究院於2014年招收大數據專業的學生，復旦大學於2015年9月開設數據科學專業，貴州大學、華南理工、武漢大學、對外經貿大學這些學校與慧科集團合作共建了碩士層次的大數據技術應用專業，這些學校的大數據專業開設時間長比較成熟，這些高校可以考慮。
「大數據」專業畢業以後干什麼？
事實上，大數據工作者可以施展拳腳的領域非常廣泛，從國防部、互聯網創業公司到金融機構，到處需要大數據項目來做創新驅動。數據分析或數據處理的崗位報酬也非常豐厚，在矽谷，入門級的數據科學家的收入已經是6位數了(美元)。
目前全國各類高校、高職院校已陸續開始圍繞大數據專業建設展開研究並申報大數據專業。作為交叉型學科，大數據的相關課程涉及數學、統計和計算機等學科知識，「數據科學與大數據技術」專業也強調培養具有多學科交叉能力的大數據人才。該專業重點培養具有以下三方面素質的人才：一是理論性的，主要是對數據科學中模型的理解和運用；二是實踐性的，主要是處理實際數據的能力；三是應用性的，主要是利用大數據的方法解決具體行業應用問題的能力。
培養目標
數據科學與大數據技術專業，旨在培養具有大數據思維、運用大數據思維及分析應用技術的高層次大數據人才。掌握計算機理論和大數據處理技術，從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）系統地培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法，實際提升學生解決實際問題的能力，具有將領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據研究和開發應用的高層次人才。
主要課程
C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計（統計學）、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。
畢業方向
畢業生能在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學等專業的研究生或出國深造。