2021 年高考生想选统计学专业，主要学些什么？对今后最大的影响是什么？
2021年的你，如果心仪统计学，那么恭喜你，这是一条充满智慧和机遇的道路。很多人对统计学可能还停留在“算算数、看看表”的刻板印象，但实际上，统计学远比这要深刻和广泛，它更像是一门理解世界、洞察规律的“语言”和“工具箱”。
统计学专业到底学什么？
简单来说，统计学是一门关于数据的科学。它教你如何收集、整理、分析、解释和呈现数据，从而从中发现规律、做出预测、评估风险，并最终支持决策。你可以想象成一位侦探，数据就是各种线索，而统计学的方法就是你破案的技巧。
具体到课程设置，你的大学生涯会经历这样几个阶段：
基础打底阶段（大一、大二）：
数学是基石： 你需要打牢数学基础，这包括高等数学（微积分）、线性代数、概率论。这些课程是理解统计学方法的核心，它们提供了一种严谨的逻辑框架和计算工具。别怕数学，统计学里的数学是为了服务于你对数据和规律的理解，而不是为了让你成为纯粹的数学家。
统计学入门： 会开始学习描述性统计，学习如何用平均数、中位数、方差等描述数据的集中趋势和离散程度；学习一些基础的概率分布，比如二项分布、正态分布，理解随机现象的规律性。
程序设计： 像Python或R这样的编程语言会是你重要的伙伴。它们是用来处理和分析大量数据的利器。你会学习如何用代码实现统计分析方法，这门课会让你觉得自己的双手真的能“驾驭”数据。
深入探索阶段（大二、大三）：
推断性统计： 这是统计学的核心之一。你会学习如何从样本数据推断总体特征，例如假设检验（判断某个结论是否成立）、区间估计（估计一个参数的可能范围）。你会接触到各种检验方法，比如t检验、卡方检验等，学会根据数据情况选择最合适的工具。
回归分析： 这是用来研究变量之间关系的强大工具。你会学习如何建立模型，预测一个变量如何随着其他变量的变化而变化。比如，你想知道广告投入多少会影响销量，回归分析就能帮你找到这个关系。
实验设计： 学习如何科学地设计实验，以获取有效、可靠的数据，避免偏差。这在科学研究和商业决策中都至关重要，想想你想测试一种新药的效果，就需要周密的实验设计。
多元统计： 当数据不再只有两个变量时，你需要学习如何处理多维数据，比如主成分分析、因子分析等，这些方法能帮助你从海量信息中提取关键特征。
专业细化与应用阶段（大三、大四）：
机器学习与数据挖掘： 这个领域是统计学在现代社会的最佳体现之一。你会学习如何让计算机从数据中“学习”规律，并做出预测，比如推荐系统（淘宝、抖音的“猜你喜欢”）、图像识别、自然语言处理等。
时间序列分析： 分析随时间变化的数据，比如股票价格、天气预报。你需要学习如何识别数据中的趋势、季节性和周期性，并进行预测。
贝叶斯统计： 一种与传统频率派统计学不同的思考方式，它允许我们结合先验知识来更新对事件的认知，在很多领域都有广泛应用。
数据可视化： 如何将复杂的数据以直观易懂的方式呈现出来，这是统计学家必备的沟通能力。学习使用Tableau, Power BI 等工具，或者用代码生成精美的图表。
专业方向选修： 很多学校会开设诸如生物统计、经济统计、风险管理、金融工程、计算统计等方向的选修课，你可以根据自己的兴趣进行选择。
对你今后最大的影响是什么？
选择统计学，对你未来的影响是深远且多维度的，我认为最关键的有以下几点：
1. 培养一种“数据驱动”的思维模式： 这是最根本的改变。你将不再凭感觉或直觉做判断，而是习惯于寻找数据支撑，用数据说话。你会学会质疑那些未经证实的说法，会主动去分析信息背后的含义。这种思维模式无论在哪一行都会让你变得更理性和有条理。
2. 掌握分析复杂问题的能力： 世界是复杂的，充满了不确定性。统计学教会你如何将复杂的问题分解，用数学和逻辑工具来量化和分析，找出其中的关键因素和关联性。这让你在面对挑战时，能更有效地找到解决方案。
3. 开启广阔的职业前景： 这是最直接的益处。统计学人才的需求在全球范围内都是巨大的，而且只会越来越大。
科技行业： 数据科学家、机器学习工程师、算法工程师。
金融行业： 量化分析师、风控经理、精算师。
医疗健康： 生物统计师、临床试验分析师。
互联网行业： 用户行为分析师、产品经理（数据分析方向）。
咨询行业： 商业分析师、市场研究员。
学术研究： 在大学和研究机构从事统计学、数学、计算机等相关领域的研究。
可以说，任何需要从数据中提取价值的行业，都对统计学人才趋之若鹜。
4. 提升解决实际问题的能力： 统计学不仅仅是理论，它提供了解决现实世界问题的强大工具。你会发现，你所学的知识可以直接应用于改进产品设计、优化营销策略、预测市场趋势，甚至帮助政府制定公共政策。
5. 培养批判性思维和逻辑严谨性： 在学习统计学的过程中，你需要时刻保持批判性的眼光，审视数据的来源、收集方法和分析过程是否存在偏差。同时，严谨的数学推导和逻辑推理会让你受益终生。你会变得更能辨别信息的真伪，更能独立思考。
6. 学习与时俱进和持续学习的能力： 数据科学和统计学是发展非常迅速的领域。新技术、新方法层出不穷。这会迫使你不断学习新知识，适应新工具，培养一种终身学习的习惯。这种能力在快速变化的现代社会尤为宝贵。
一些需要你提前做好的心理准备：
数学要求不低： 如前所述，数学是基础，如果你对数学有畏难情绪，可能需要付出更多努力去适应。
需要动手实践： 光看理论是不够的，你需要大量地用代码操作数据，解决实际问题，这需要耐心和毅力。
可能需要跨学科学习： 统计学本身是通用的工具，但要发挥最大价值，往往需要结合具体的应用领域知识。例如，想做生物统计，就需要了解生物学；想做金融统计，就需要了解金融知识。
总而言之，选择统计学，你选择的不仅仅是一个专业，更是一种认识世界和解决问题的方法。它会让你成为一个更具分析力、更受市场欢迎的人才，为你打开通往无限可能的大门。如果你对数据有好奇心，喜欢用逻辑和数字去探索未知，那么统计学绝对是一个值得你倾注热情的好选择！
统计学专业到底学什么？
简单来说，统计学是一门关于数据的科学。它教你如何收集、整理、分析、解释和呈现数据，从而从中发现规律、做出预测、评估风险，并最终支持决策。你可以想象成一位侦探，数据就是各种线索，而统计学的方法就是你破案的技巧。
具体到课程设置，你的大学生涯会经历这样几个阶段：
基础打底阶段（大一、大二）：
数学是基石： 你需要打牢数学基础，这包括高等数学（微积分）、线性代数、概率论。这些课程是理解统计学方法的核心，它们提供了一种严谨的逻辑框架和计算工具。别怕数学，统计学里的数学是为了服务于你对数据和规律的理解，而不是为了让你成为纯粹的数学家。
统计学入门： 会开始学习描述性统计，学习如何用平均数、中位数、方差等描述数据的集中趋势和离散程度；学习一些基础的概率分布，比如二项分布、正态分布，理解随机现象的规律性。
程序设计： 像Python或R这样的编程语言会是你重要的伙伴。它们是用来处理和分析大量数据的利器。你会学习如何用代码实现统计分析方法，这门课会让你觉得自己的双手真的能“驾驭”数据。
深入探索阶段（大二、大三）：
推断性统计： 这是统计学的核心之一。你会学习如何从样本数据推断总体特征，例如假设检验（判断某个结论是否成立）、区间估计（估计一个参数的可能范围）。你会接触到各种检验方法，比如t检验、卡方检验等，学会根据数据情况选择最合适的工具。
回归分析： 这是用来研究变量之间关系的强大工具。你会学习如何建立模型，预测一个变量如何随着其他变量的变化而变化。比如，你想知道广告投入多少会影响销量，回归分析就能帮你找到这个关系。
实验设计： 学习如何科学地设计实验，以获取有效、可靠的数据，避免偏差。这在科学研究和商业决策中都至关重要，想想你想测试一种新药的效果，就需要周密的实验设计。
多元统计： 当数据不再只有两个变量时，你需要学习如何处理多维数据，比如主成分分析、因子分析等，这些方法能帮助你从海量信息中提取关键特征。
专业细化与应用阶段（大三、大四）：
机器学习与数据挖掘： 这个领域是统计学在现代社会的最佳体现之一。你会学习如何让计算机从数据中“学习”规律，并做出预测，比如推荐系统（淘宝、抖音的“猜你喜欢”）、图像识别、自然语言处理等。
时间序列分析： 分析随时间变化的数据，比如股票价格、天气预报。你需要学习如何识别数据中的趋势、季节性和周期性，并进行预测。
贝叶斯统计： 一种与传统频率派统计学不同的思考方式，它允许我们结合先验知识来更新对事件的认知，在很多领域都有广泛应用。
数据可视化： 如何将复杂的数据以直观易懂的方式呈现出来，这是统计学家必备的沟通能力。学习使用Tableau, Power BI 等工具，或者用代码生成精美的图表。
专业方向选修： 很多学校会开设诸如生物统计、经济统计、风险管理、金融工程、计算统计等方向的选修课，你可以根据自己的兴趣进行选择。
对你今后最大的影响是什么？
选择统计学，对你未来的影响是深远且多维度的，我认为最关键的有以下几点：
1. 培养一种“数据驱动”的思维模式： 这是最根本的改变。你将不再凭感觉或直觉做判断，而是习惯于寻找数据支撑，用数据说话。你会学会质疑那些未经证实的说法，会主动去分析信息背后的含义。这种思维模式无论在哪一行都会让你变得更理性和有条理。
2. 掌握分析复杂问题的能力： 世界是复杂的，充满了不确定性。统计学教会你如何将复杂的问题分解，用数学和逻辑工具来量化和分析，找出其中的关键因素和关联性。这让你在面对挑战时，能更有效地找到解决方案。
3. 开启广阔的职业前景： 这是最直接的益处。统计学人才的需求在全球范围内都是巨大的，而且只会越来越大。
科技行业： 数据科学家、机器学习工程师、算法工程师。
金融行业： 量化分析师、风控经理、精算师。
医疗健康： 生物统计师、临床试验分析师。
互联网行业： 用户行为分析师、产品经理（数据分析方向）。
咨询行业： 商业分析师、市场研究员。
学术研究： 在大学和研究机构从事统计学、数学、计算机等相关领域的研究。
可以说，任何需要从数据中提取价值的行业，都对统计学人才趋之若鹜。
4. 提升解决实际问题的能力： 统计学不仅仅是理论，它提供了解决现实世界问题的强大工具。你会发现，你所学的知识可以直接应用于改进产品设计、优化营销策略、预测市场趋势，甚至帮助政府制定公共政策。
5. 培养批判性思维和逻辑严谨性： 在学习统计学的过程中，你需要时刻保持批判性的眼光，审视数据的来源、收集方法和分析过程是否存在偏差。同时，严谨的数学推导和逻辑推理会让你受益终生。你会变得更能辨别信息的真伪，更能独立思考。
6. 学习与时俱进和持续学习的能力： 数据科学和统计学是发展非常迅速的领域。新技术、新方法层出不穷。这会迫使你不断学习新知识，适应新工具，培养一种终身学习的习惯。这种能力在快速变化的现代社会尤为宝贵。
一些需要你提前做好的心理准备：
数学要求不低： 如前所述，数学是基础，如果你对数学有畏难情绪，可能需要付出更多努力去适应。
需要动手实践： 光看理论是不够的，你需要大量地用代码操作数据，解决实际问题，这需要耐心和毅力。
可能需要跨学科学习： 统计学本身是通用的工具，但要发挥最大价值，往往需要结合具体的应用领域知识。例如，想做生物统计，就需要了解生物学；想做金融统计，就需要了解金融知识。
总而言之，选择统计学，你选择的不仅仅是一个专业，更是一种认识世界和解决问题的方法。它会让你成为一个更具分析力、更受市场欢迎的人才，为你打开通往无限可能的大门。如果你对数据有好奇心，喜欢用逻辑和数字去探索未知，那么统计学绝对是一个值得你倾注热情的好选择！
网友意见
国内大多数(如果不是全部)统计学专业的培养计划是落伍的, 张志华老师认为应该增加计算/应用/机器学习的内容.
如果设置在数学系下面, 或许可以补充一下渐近统计和高维统计的内容. 另参看统计学是什么样的学科？有什么学习的方法？ - 知乎
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