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现在出国读统计学的学生越来越多，主要的原因是大家意识到如果想在国内就业，必须有就读过硬的专业，而统计学就属于过硬的专业。

统计学（Statistics）是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考对数据的研究和分析。统计学用到了大量的数学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。

美国的统计学教育非常发达，在本科阶段，很多大学有统计学专业本科。一般是4年的课程，中国高中毕业生可以直接申请，需要提交托福或者雅思的成绩，著名大学需要有SAT。美国的统计学研究生教育也是世界上最发达的，但有些学校只提供统计学的博士，而不提供统计学的硕士学位。

一、课程设置

统计学需要的先修课程一般有：微积分（数学系学三个学期、理工科与部分学校商科会学两个学期）、线性代数、概率论。也就是说，除了数学系的同学，其他专业的同学如果想要转专业申请统计学，这几门课是不可少的。

统计学硕士课程一般涉及：

1.Multivariate Stat Inference（多元统计分析）

多元统计分析是一种综合分析方法，它能够在多个对象和多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律。主要内容包括多元正态分布及其抽样分布、多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验、多元方差分析、直线回归与相关、多元线性回归与相关(Ⅰ)和(Ⅱ)、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、Shannon信息量及其应用。

2.Time Series Analysis(时间序列分析)

时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。它包括一般统计分析(如自相关分析，谱分析等),统计模型的建立与推断，以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。

3.Stochastic Processes（随机过程）

随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述。研究随机过程的方法多种多样，主要可以分为两大类：一类是概率方法，其中用到轨道性质、停时和随机微分方程等；另一类是分析的方法，其中用到测度论、微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等。实际研究中常常两种方法并用。研究的主要内容有：多指标随机过程、无穷质点与马尔可夫过程、概率与位势及各种特殊过程的专题讨论等。

二、申请人特质

（一）逻辑思考能力

学统计学意味着你要用统计语言来处理大量数据。编程是一个对逻辑思维能力要求比较高的工作，统计学中的编程也是这样。在你运用R语言或者SAS处理数据的时候，你所编写的程序不能有任何逻辑错误，否则，就会失之毫厘谬以千里。

（二）统筹管理能力

指对数据的统筹管理。数据也分很多类型，比如图像、视频、日期等等。拿到一组数据，能很好地把它们管理起来，对于工作效率的提高也有很大帮助。其实无论什么专业，统筹管理的能力强，都能达到事半功倍的效果。

（三）对数字敏感

你需要在拿到一堆数据时，在头脑中能对它们有个基本的认识基本的分析。

（四）静得下心耐得住寂寞

选择了统计学，意味着你以后工作的时候，每天都要面对大量的数据。如果你是一个性格活泼热爱交际的人，那么整天面对一堆枯燥的数据这样的工作可能不适合你。如果你本来就喜欢独处，喜欢安静，那么，你就更容易适应数据处理这样的工作。

三、专业设置

（一）未细分专业分支

大多数统计硕士项目都是这种情况。由于统计学被广泛的运用到各行各业，所以有些学校的统计项目允许学生在一定程度上选修其他院系的课程，以增加学生对其他专业的了解。比如哥伦比亚大学的统计学硕士项目，学生不仅可以选修统计的选修课，还可以选修公共卫生、数学、经济学、计算机等其他专业课程。

（二）将数据科学或者生物统计学列为分支

数据科学或者生物统计学是统计学的衍生学科，与统计学有着不可分割的联系，因此，有的学校直接将这两个专业列为统计学下面的分支，比如斯坦福的数据科学就是统计硕士的一个分支。弗吉尼亚大学的统计系也设有数据科学和生物统计学这两个分支。学生只要修满一定学分的选修课就可以获得对应分支的学位证书。但是大多数情况下，这两个专业都是被单独拿出来的作为其他项目的。

四、就业情况

回国就业看名气，国外就业看个人。

统计专业在美国就业也是很难的，很多工作都是只招绿卡持有者。找工作的时候，一般都是技术面，比如找数据分析的工作，会问你一些统计相关问题以及布置一些任务给你回家完成。所以说，国外就业还是看个人能力。

无论找什么工作，首先cv肯定是要好好准备的。这份cv跟留学申请时候的cv还是有很大不同的，因为是针对找工作的，所以要突出自己的相关经历。其次，找别人帮你内推。内推相当重要，没有内推你可能在简历这关就被筛掉了。当然，在整个找工作的期间，基础知识要复习得扎实。

大部分同学采取的都是海投策略，可能投出去100多份简历，拿到面试的就5、6个。所以目标公司的选择不要太高，统计毕竟是万金油，各行各业都可以着眼。如果抱着一定要留美工作的信念，那就降低自己的期望吧。当然也不是说不要投那些好公司，梦想还是要有的，万一实现了呢。

五、选校指南

（一）看学校：排名、校友资源、地理位置等

大部分学生选校的第一步就是找一份最新的USnews排名，一个排名好的学校能给你提供的资源也多。但是还是提醒大家，在选校的时候，不能盲目追求排名，还要考虑其他的一些因素。对于想要留在国外工作的同学来说，校友资源和地理位置是很重要的因素。校友多，内推的机会也多。比如卡耐基梅隆大学有很多校友在各种IT公司工作，那么它的学生想找内推也就容易一些。地理位置好意味着机会多，面试的机会成本低。当然，在选校的时候也要考虑学校是否安全的问题，比如经常看到新闻说南加大发生枪击案，或者有人因为纽约大学理工学院在布鲁克林而不敢去。所以，还是尽量选择安全一点的学校吧。

（二）看个人：是否回国、职业发展

如果想要回国工作，那么在选校的时候就尽量选名气大的；如果暂时没有回国的打算，那么就选择地理位置好的学校。同时，也要兼顾自己的职业目标。比如说你以后想要从事咨询的工作，可是某个学校的某个项目虽然其他各方面都很好，但是毕业生大部分从事了其他的工作，很少人从事咨询的工作，那么你就要考虑考虑这个工作适不适合你了。

当然还有很多其他因素这里没有列出来，大家在选校的时候可以多角度考虑考虑。

六、学校推荐

推荐院校：斯坦福大学，哈佛大学、UCB、华盛顿西雅图、芝加哥大学、约翰霍普金斯大学、弗吉尼亚大学、匹兹堡大学、波士顿大学

七、申请技巧

（一）背景提升

GRE和TOEFL

不同的学校对于分数有不同的要求，建议至少刷到GRE 320+，TOEFL 100+。对于文科商科背景的转专业申请的学生来说，能刷到GRE 325+， TOEFL105+最好。

课程问题

数学课，至少要修的课程包括两个学期的微积分、一门概率论或统计学相关的课程、一门线性代数。但是这只是最低的要求，所以，你还要尽量去修一些其他数学系的必修课，包括常微分方程、偏微分方程、随机过程，在修完这些课程之后，在确保还有时间精力的情况下，可以修些其他数学课，比如多元统计分析等统计相关课程。另一方面是计算机课。

研究

大作业和参赛经历也算科研，当然，如果能发表论文相对来说更有优势一点。但是，对于申请硕士来说，论文发表差不多只是锦上添花的作用。对于大三大四转专业申请的学生，没有时间来准备纯统计的研究，就想方设法把已有的经历往统计上面靠。比如对参加过数学建模比赛的同学来说，这就是一段很好的经历。

实习

实习对于统计的申请来说，可有可无。转专业的同学如果你有本专业相关的实习，想想自己在实习中有没有冒出对统计相关内容的感悟的，这个可以成为你申请统计的初衷写在ps中；有没有在实习中运用到统计的，比如用excel处理了数据，这也算是统计相关的实习。

（二）申请规划

关于选校，不同的专业遵循的原则与步骤其实都一样的。基本原则就是冲跟保。首先，可以准备三份排名，USNEWS美国高校的综合排名，USNEWS世界高校的综合排名，一份专业排名。之所以准备USNEWS的两份排名是因为，这两个榜单考虑的因素不同，所以有的学校在USNEWS美国高校上的排名或许没那么高，但是放到世界排名中就很高了。印象比较深的是华盛顿大学，USNEWS 全球排名11，但是美国的那个排名上面是52名，而且这个学校的录取难度还是比较大的。建议使用excel为统计初步选出的20所学校的信息，比如地理位置，项目时长等基本信息，后来有更多了解之后也方便补充。

确定选校的时间点也很微妙。如果大一大二就有了自己的目标，那么可以拼命往录取标准上努力。如果是申请季开始了才急急忙忙进行选校，那很有可能出现选校失误，要么就是过于保守，要么就是过于激进。

如果极其想要留美工作，那么选校的时候，学校的地理位置还是很重要的。大城市的就业机会多，面试的时候也就更加方便，机会成本低的多，不然坐飞机坐高铁都很费钱的。

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