统计与大数据分析专业学什么?

1. 统计与大数据分析专业学什么?

需学习数据采集､分析､处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识､有数据思维)｡
统计与大数据技术专业属于交叉学科，以统计学､数学､计算机为三大支撑性学科;生物､医学､环境科学､经济学､社会学､管理学为应用拓展性学科｡

以中国人民大学为例:
基础课程:数学分析､高等代数､普通物理数学与信息科学概论､数据结构､数据科学导论､程序设计导论､程序设计实践｡
必修课:离散数学､概率与统计､算法分析与设计､数据计算智能､数据库系统概论､计算机系统基础､并行体系结构与编程､非结构化大数据分析｡
选修课:数据科学算法导论､数据科学专题､数据科学实践､互联网实用开发技术､抽样技术､统计学习､回归分析､随机过程｡

2. 统计与大数据分析就业前景

统计与大数据分析就业前景是越来越好，持续增长。
主要面向统计行业，在统计、调查、分析及管理岗位群，从事调查方案、图表、问卷设 计的制作，统计调查分析信息采集、处理、展示，数据分析、引用、预测等工作。
随着网络和信息技术的不断普及，人类生产生的数据量正在呈指数级增长。大量的新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些海量的数据已经远远超出人力所能处理的范畴，怎么管理和使用这些数据，让他们发挥应有的作用？这样大数据概念就应运而生。

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。
2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新的文化氛围与时代特征。大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

3. 统计学专业与大数据有哪些不同？统计学就业前景怎么样？

统计学专业与大数据专业会有一些不同，但总体上是有相同之处都跟网络有关系统计信息数据的。同济学就业前景比较广阔，从事的岗位也比较多，可以从事计算工作，也可以从事销售工作，也可以去银行工作，这些岗位都是能够提供的。

很多学生在填报志愿的时候会选择统计学专业，在近几年这个专业的发展比较好，主要的就业方向就有很多，可以当数据分析师可以去保险公司上班进入银行，这几个工作是非常常见的。通气学现在的就业前景是比较可观，而且专业领域的影响人物是比较多的，都得到了惊人的成绩，所以这方面的人才需求量变大。统计学主要的学习内容就是认识客观现象的总体数量，根据这些总体数量的特征以及数量关系，通过科学有效的方式进行收集整理，最后进行分析能够认识到客观现象的规律性，这是非常好的一种科学方式。

也会发现统计学研究具有客观性，而且可检验准确性比较高，这是因为有这些特点，所以对这方面的人才需求量越来越大。攻击方法也是实证研究中最重要的一种方法，不仅适用于自然，也适用于经济社会科学等各个技术领域，有着分析研究的作用。但专业毕业的学生工作非常好找。

因为市场的发展在不断完善，而且中国传统贸易化的发展越来越快，统计学工作的相关人员需求量越来越多，需要提供准确的消息，现在是大数据时代，如果统计学学的非常扎实。可以从事的工作也有很多，可以当数据分析师也可以从事银行金融类证券公司的工作人员。所以这个专业的毕业生需要有很强的技术能力才能有更好的发展，在校学习的知识也会增多。

4. 学大数据有哪些就业方向？

大数据领域岗位类别大致分为两类：技术类岗位：技术类岗位主要是围绕大数据平台框架进行系统开发应用类岗位：应用类岗位主要专注于用大数据去解决一些业务问题，需要学会如何对数据进行分析和挖掘，如何找到数据中蕴含的业务规律和特征以支撑业务决策。大数据领域四大岗位职责和岗位要求一、大数据分析师岗位职责：1.从数据分析和数据挖掘角度为业务改进和提升提供建议2.构建数据产品，负责各类算法的开发、应用、监控优化，保证数据产品的实用性及可衡量性3.开展数据挖掘分析算法、工具研究工作，研发创新方法解决业务问题岗位要求：第一、对行为分析感兴趣，喜欢从数据中发现规律第二、熟悉掌握R、Python等编程语言第三、熟练使用SAS、SPSS等建模工具第四、较强的需求分析、数据建模以及IT架构设计能力，能够完成单个业务领域的IT架构设计工作，有大中型项目IT架构、IT方案设计方面的成功经验优先二、数据管理专家岗位职责：1.研究大数据及数据管理领域业务发展趋势和商业创新模式，进行大数据及数据管理领域的研究与规划，进行业务创新和业务拓展2.独立或指导团队成员将银行的需求转化为系统可实施业务需求，根据搜集与定义的客户业务目标、业务规则、业务流程，将获得的需求清晰、准确的形成业务需求说明书，并完成与客户的确认过程3.牵头与业务部门对接业务需求，分析业务需求实施方式及实施方案，在业务架构、应用架构、开发中心等团队的支持下，牵头或指导团队成员编写立项材料，推动项目立项工作4.在项目实施阶段，针对业务需求，牵头或指导团队成员配合设计人员、开发人员、测试人员进行系统设计、用例编写、集成测试等工作岗位要求：第一、对数字敏感，逻辑思维强，具有较强的语言表达和人际沟通能力第二、要有数据分析或用户研究的工作经验第三、熟悉SAS、SPSS等至少一种统计分析软件第四、熟悉 SQL，数据挖掘的常用算法第五、 拥有海量数据处理和挖掘经验者优先。三、大数据算法工程师岗位职责：1．深入理解B端业务，准确分析问题，研发适合的算法与策略，不断优化算法效果和性能2．熟悉滤波算法及随机过程，使用不同算法对时序数据分析建模3．学习时序、NLP领域的先进技术并开展相关研发工作岗位要求：第一、熟悉时间序列和机器学习的理论基础，有海量数据挖掘研发经验优先第二、精通数理统计，数据逻辑清晰，沟通能力强，业务理解能力强第三、具有优秀的编程能力，精通Python等常用脚本语言第四、 责任心强有良好的沟通能力和团队合作能力四、数据产品经理岗位职责：1.负责发布系统的数据规划、数据梳理、埋点等工作，提供完整的数据产品能力2.确立指标，搭建评估体系，全面衡量发布相关的情况，发现并归因问题3.数据驱动，通过数据分析和挖掘等手段，辅助各平台策略优化和迭代4.参与数据相关产品的搭建，为产品质量和体验负责岗位要求：第一、有数据体系或数据产品的搭建的经验第二、优秀的逻辑思维，对数据敏感，较好的沟通能力，具备发现并解决问题的能力第三、 自驱力强，性格坚韧，能快速成长

5. 大数据分析有哪些就业方向?

一、偏向产品和运营，更加注重业务
比如数据分析/数据运营/商业分析，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。这类岗位的职位描述一般是：
负责和支撑各部门相关的报表;建立和优化指标体系;监控数据的波动和异常，找出问题;优化和驱动业务，推动数据化运营;找出可增长的市场或产品优化空间;输出专题分析报告。
需要掌握Excel+SQL/hive，了解描述统计学，知道常见的可视化表达，了解一些Python编程，足够完成大部分任务。
二、更注重数据挖掘技术，门槛较高
比如数据挖掘工程师/算法专家，数据挖掘工程师，往后发展，称为算法专家。要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧，需要扎实的算法能力和代码能力。
除了掌握算法，必须精通SQL/Hive，需要编程能力，Python、R、Scala/Java至少掌握一种，往往也要求Hadoop/Spark的工程实践经验。因为要求高，所以平均薪资高于数据分析师。
关于大数据分析有哪些就业方向，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

6. 学大数据的就业方向

关于学大数据的就业方向内容如下：
数据分析师应该是当下大家听到过最多的大数据岗位，这个工作指的是不同行业中，从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析数据，实现数据的商业意义。

因此，作为一名数据分析师，你需要掌握SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析工具以及数据分析的营销思维。根据各大招聘平台的统计，数据分析师的月薪一般在10K多点。
数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。
从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，赂大容事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如ETL、报表开发,熟悉Hadoop,Hive等 系统并有过实战经验。

数据挖掘工程师。这个工作一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，尤其是要具备深厚的统计学基础，需要熟悉R、SAS、 SPSS等统计分析软件。数据下机器学习和算法实施相关经验，熟悉hadoop, hive, map-reduce等。总的来讲，这也是一份比较高薪的工作，月收入在20K~30K。
数据算法工程师。在企业中负责大数据产品数据挖掘算法与模型部分的设计，制定数据建模、数据处理和数据安全等架构规范并落地实施。数据算法工程师需要具备的知识有扎实的数据挖掘基础知识，精通机器学习、数学统计常用算法，掌握常见分布式计算框架和技术原理，

7. 学大数据的就业方向

学大数据的就业方向有：

1、数据工程方向
可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。
2、数据分析方向
可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

大数据就业方向分析：
如果学习者具有一定的计算机基础，那么可以选择大数据应用开发方向。
如果学习者的基础比较薄弱，那么可以从数据整理开始学起，数据整理可以通过很多工具来完成。

8. 学大数据的就业方向

大数据就业方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。

       1、Hadoop大数据开发方向

　　市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。

　　对应岗位：大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

　　2.、数据挖掘、数据分析&机器学习方向

　　学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。

　　对应岗位：数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

　　3.、大数据运维&云计算方向

　　市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科

　　对应岗位：大数据运维工程师

　　当下，大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。