想從事統計 數學建模的工作。都有哪些領域的工作?學哪些軟體好找工作呢

2021-04-18 08:06:47 字數 5306 閱讀 1457

1樓:匿名使用者

金融行業,如銀bai行、保險公司,du這類金融類公zhi司對專業技能有一定dao的要專求外,需要你懂得金融的屬很多相關業務知識,這比技能更重要,因此都不太好進;

電信行業,這是大資料的真正陣地,需要你有完善的統計分析基礎知識,並且懂得專業處理軟體,如sas,對業務知識要求沒有太嚴格;

零售類,對技能要求不高,主要是行業經驗,平常excel就足夠用了,但要做好也不容易。

至於建模應用的領域太多,誰也不能說清楚哪個地方會用到它,其實大部分建模工作者都是技術男,如果你要走這條路線的話也可以,真正要做資料的,不一定要建模,主要還是在分析,用到的軟體主要有:excel的自動化、spss molder、sas、eviews、matlab、r等軟體,其實都是大同小異,主要是思想。。。。

2樓:匿名使用者

spss matlab sas r

數學建模主要也是這些,當然還有lingo之類的

3樓:匿名使用者

matlab經常用吧

統計學和應用統計學有什麼區別?

4樓:匿名使用者

1、課程不同

統計學一般來說分為數理統計和經濟統計,而應用統計則偏向於實際操作,比如數學建模,軟體操作。

2、發展方向不同

統計學主要發展方向是經濟統計,而這裡的統計學和應用統計學又是將經濟統計具體化,統計學偏向於學術研究,適合考研。而應用統計學應該是偏向計算機軟體的學習,包括如何使用計算機軟體。更偏向實際,適合職場。

3、範疇不同

應用統計學屬於統計學的一個範疇,統計學是一級學科,應用統計學強調運用統計知識來應用於實際生產生活。

5樓:飛翠曼劉雲

統計學和應用統計學區別:統計學一般來說分為數理統計和經濟統計,作為財經類學校,主要發展方向是經濟統計,而這裡的統計學和應用統計學又是將經濟統計具體化,統計學偏向於學術研究,適合考研。而應用統計則偏向於實際操作,比如數學建模,軟體操作,更適合求職。

應用統計學應該是偏向計算機軟體的學習,包括如何使用計算機軟體.經濟統計學也要學習軟體但是不多,主要還是經濟學,統計只不過作為一個工具...具體就是應用統計學的課程有些像是數學系的專業。

應用統計學屬於統計學的一個範疇,統計學是一級學科,應用統計學強調運用統計知識來應用於實際生產生活。

統計學是應用一級學科應用經濟學下面的二級學科,與國民經濟學、產業經濟學、區域經濟學、數量經濟學、國防經濟學、金融學等專業並列。在研究生報考的受歡迎度方面看,統計學並不受歡迎,很多學校該專業的研究生都是調劑過去的。在就業方面,一般都能找到工作。

6樓:丙紅葉淡冰

應用統計學是統計學的一個分支,兩者不構成

對比關係。

應用統計學比較偏向於對於統計方法的運用,最關鍵的是用統計軟體(比如r/sas)跑程式,然後從結果中得到一些需要的資料,代入已知的公式或者理論得出相應的結論。而數理統計不包含實踐的內容,僅限於在理論範疇**統計學的問題,主要工具是測度論(泛函分析的知識),主要研究物件是隨機變數。

作為專業的名稱,只有「統計學」是正規的,也是唯一的。數理統計和應用統計都是統計學專業的必修課。

統計學專業該如何就業?

7樓:w阿斯巴甜

我說的概括一些吧,統計學和數學一樣是一個服務類學科,並沒有所謂的「對口就業」。 只要出現資料的行業,都需要統計學。

因為本來這個行業裡面的人他們的專業範圍是得到(產生)資料,比如說銀行、保險、零售、公共衛生、製藥等等,而分析資料就已經超出了這個行業內人員的專業範圍了。

舉個例子,比如製藥,藥學或者生物學的科研人員可以提出新藥的配方,但是新藥臨床實驗怎麼設計?結果到底能不能說明新藥比舊藥效果好?結論的可信度是多少?

有些參加實驗的病人沒有完成實驗就退出了或者死亡了,出現了資料空缺,這些樣本怎麼處理?

這些問題不是肉眼觀察或者簡單地加減計算能夠回答的。這個時候就需要運用統計學的方法來處理。

的確,銀行、保險、醫藥好像感覺就業比例較多,那是因為這些行業對資料分析的依賴程度已經比較高,但是隨著各行各業的發展,越來越多的行業開始需要資料分析這一個職業。不需要擔心對口,如果用人方的需求是統計學人才,你去就能用上學的東西。

我記得我一個老師說他有個學生去波音修發動機了,學統計的,利用發動機發出的震動資料(時間序列),快速判斷是否出現故障,再交給工程師開啟具體檢查(記得不清楚了,反正就是類似這樣的工作)。

不管出國還是考研,我覺得還是讀到研究生比較好,沒有就業壓力,就先讀書。你會發現本科學的很多東西都太理想了,研究生才能學到一些「高超的技術」,來應對現實中的情況。

軟體方面r和sas選一個精通就可以了。

8樓:小熙雅

本人是**財經大學統

計學專業的學生,今年6月畢業,對於統計學就業有更深刻的理解,隨著大資料的發展,資料可獲得性的增強,統計學專業「前途」挺光明的,下面簡單談一下統計學的就業情況~

1.資料分析師(雖然很多公司第一年會讓你當資料分析助理)。這個崗位應該是統計學專業學生就業時最常見的選擇,很多大公司,如中國平安等都在招聘資料分析師的崗位,隨著網際網路的發展,很多資料可以在網路上獲得(在法律允許範圍內),很多公司對於分析資料有更高的要求,所以本科階段一定要熟練掌握r或者python等與統計學有關的軟體,相關演算法也要掌握,數學建模常見的模型也要掌握。

因為中財是財經類院校,本人本科階段學過一些經濟學和金融學課程,比如金融學和計量經濟學等,這些基礎性的經濟和金融課程對於入職有很大幫助,因此建議本科可以多瞭解這些基礎性課程。許多研究機構和研究中心也招聘資料分析師的,這個崗位工資都比較高,但是寫**爬取資料也比較辛苦。(下圖附上平安的招聘崗位)

2.演算法開發師

(比資料分析師有更高的要求)。很多網際網路公司不僅要求會分析還想完善公司旗下的開發軟體,對於演算法開發要求更高,對於更多原理性知識和定理要求更高,要求深入理解統計學相關知識,這個崗位個人覺得本科生很難勝任,很多公司要求都是碩士及碩士以上學歷。(下圖附上中國平安招聘的演算法開發師)

此外,還有一些金融、投資等行業也有商業分析的要求,可以利用身邊資源涉獵一下這些課程,多學無害(下圖為金融學教材)

總之,統計學在網際網路時代就業前景是光明的,但是對於知識要求較高,如果想本科出來直接工作的話,本科階段要好好學習!多學點東西!希望我的回答可以幫助到你~

9樓:匿名使用者

我是一名統計學專業的大四學生,身邊也有許多朋友正在找工作,所以想根據身邊的情況來回答你,希望能夠幫助到你~

首先就我身邊的情況而言,統計學就業狀況還是很好的,在這裡,我將列出目前統計學就業比較熱門的幾個方向羅列下來。

1、數學分析師崗位

隨著目前大資料、人工智慧的興起,資料分析師崗位成為了眾多網際網路公司和大型公司需求量極大的一項新興崗位,而我的許多朋友也都前往了不同的公司擔任資料分析的工作。數據分析崗位需要統計基礎較強的人才,同時也要具有較強的統計軟體運用能力,例如深度學習、機器演算法等,而這些能力在大學四年中統計專業的學生都有系統學習過,所以也是同該崗位非常對口。

2、同其他專業結合的崗位

由於我是位於一所財經院校,雖然我是統計學專業,但是我們專業也會學習許多金融、經濟類知識,因此我的一些朋友也會選取一些同其他專業相結合的崗位,例如財會類的分析崗位,這類崗位將統計學作為一個工具,但是相應的,所需要的統計專業知識也會少一些。同時目前統計也與其他許多學科有結合,例如生物統計等,這些崗位也是非常具有發展前景的。

3、前端開發崗位

嚴格來說,前端開發人才更青睞於計算機、軟體專業的學生,但是我也有一些統計專業能力極強的朋友前往一些網際網路公司前後端開發崗位任職。這類崗位不僅要求較強的統計學基礎,也需要對於各門軟體比較精通,因此也是要求比較高,但同樣薪資也很高的一項工作

10樓:匿名使用者

此處是一名正在讀應用統計專碩研究生一年級的學姐,並且馬上面臨秋招,所以在這個問題上想發表一下自己的看法~

統計學專業的學生畢業之後的方向有網際網路公司、銀行國企、資管券商、公務員等,因為本人比較偏統計一點,對金融方面的知識也不是很瞭解,所以在這裡重點介紹一下網際網路公司

網際網路公司:在大資料的浪潮之下,這應該是比較火熱的行業了,雖然有著被大家議論紛紛的「996」,但是活力、自由的工作氛圍,新鮮有趣的工作內容以及比較高的薪水實在是很吸引人。統計專業的學生可以在網際網路公司選擇的職業主要有:

演算法工程師、資料探勘師、資料分析師、產品經理等,但如果分下來的話就可以說是搞演算法、分析、產品、運營等,不同職業的選擇可以根據招聘資訊上的要求,match一下自己的能力,其實大致就能有所選擇

一、演算法工程師:業內較高階的職業了,門檻和技術要求是最高的

1. 技術上:需要熟悉 linux 開發環境, c++,python等開發語言

2. 演算法知識上:要有紮實的資料結構和演算法功底,熟悉深度學習、機器學習、自然語言處理、資料探勘、分散式計算等多項技術,

二、資料探勘師:相比於演算法工程師而言,對開發、測試能力的要求會弱化一點,側重於對資料進行深度的建模和分析

1.  技術上:需要掌握shell/c(c++)/php/python/等指令碼語言的一種或多種,**能力要紮實

2.  專業知識上:要熟悉常用的資料探勘演算法、邏輯迴歸、貝葉斯、隨機森林、聚類演算法等

3.  業務上:瞭解網際網路相關知識,一般需要對所入職公司的業務線有所瞭解

三、資料分析師

1.  技術上:至少需要熟練掌握sql(用於提數),如果會用報表軟體power bi、tableau會有加分(用於分析,但大部分都會用excel的透視表)

2.  專業知識上:對資料挖據演算法的要求比前兩個崗位的低,需要具備一定的資料分析能力,需要有良好的資料敏感度、清晰的分析邏輯(分析框架和思路十分重要!!)

3.  業務知識:對網際網路運營模式有比較深入的瞭解,能夠知道資料分析的目的是解決產品問題,最終推動資料產品落地

四、產品\運營經理

1.  技術上:和資料分析師差不多,至少需要熟練掌握sql(用於提數),如果會用報表軟體power bi、tableau會有加分(用於分析,但大部分都會用excel的透視表)

2.  專業知識上:需要對網際網路產品有深入的理解,能快速理解產品的需求、洞察產品的表現,懂使用者行為研究的方**

3.  業務知識:對網際網路運營模式有比較深入的瞭解

以上是我對於統計專業在網際網路公司的主要去向的瞭解,希望能夠幫助到大家!

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