统计学毕业之后的工作去向是什么

安小主

统计学毕业之后的工作去向是什么

Sovia

统计学的毕业生最常见的就业方向有:医药企业、IT 企业、 金融投行、信息咨询公司等。
统计学是非常热门的学科，尤其是在大数据当道的今天。
具体统计学在美国或者国内的找工作情况，主要是看典型想招的人。国外（比如美国），我了解到的，更像是找那些统计背景的人来做分析。

国内的话，那些算法岗面试的内容，主要是考察coding，比如偏向一些数据结构的部分，问题一般问的都是Deep Learning各种算法，让你手推一下，或者有一些中心极限定理，让你证明一下这种。其实在我看来国内这种算法岗，更会target那些cs专硕，基本上代码要过硬，然后会统计、机器学习这些。国外的统计学也会学coding，数据结构，deep learning和machine learning的各种算法这些内容，看选课情况。

你如果想要毕业走算法， 就可以专门选一些coding的课，然后去刷leetcode。但是也有很多统计学的学生，是想要夯实基础，然后继续读phd做研究的，比如他们在选课的时候会更专注一些基础的理论课，未来致力于改进算法，以及研究high-dimensional data等等。

那么，由于我们学校的统计学又细分为，data science，生物统计，以及金融。那么我分情况来介绍一下。

首先，如果是偏向于data science方向的话，IT 企业是 DS 运用的前沿，也是 DS 毕业生最重要的就职选择。根据称呼的不同能看到 DS 在 IT 企业的运用。Data Scientist 这个 title 多见于大型 IT 企业，比如 Microsoft, Baidu 等。他们搞的是比较前沿的深度学习，平常会读大量 paper，可能自己也会发;偏向于 data creative 的也比较多，各种企业都会储备，这种岗位需要会 ETL，懂模型、懂行业，会展示沟通，比较能够创造直接的价值。

偏向于 data developer 的也有但是很少，他们不懂模型，只要给他们算法公式，他们就能用编程语言帮你实现。Data Analyst,低于 Data Scienctist,主要是运用 Python, R, Java 等语言做数据处理和基于算法做简单的小规模数据分析。 Data Analyst这个也相对来说是统计学最对口的一个职业。


今年的疫情确实是让很多人失业，但我还是觉得，大数据时代是个不变的走向。做数据处理分析，机器学习等这种数据相关的行业都是非常有前途的。

Sonnet

统计学的就业前景有：Data Scientist(数据科学家)，Environmental Statistician (环境数据统计师)，Biostatistician(生物数据统计师)。
当然，还有常见的金融领域，做数据分析、咨询等等工作啦！

希望帮到你～

哦对了！根据美国劳工局2018年中公布的数据（目前最新），在美国约有大概4万人从事统计工作，主要集中在研发领域(89%)，联邦政府(22%)，管理咨询公司(22%)，学校及州或地方单位(12%)，医疗以及外科医院（5%）等领域，平均年薪达到$87,780。

真的推荐攻读统计学专业，回报率高高哒！

Sonnet

我继续补充一点啦！


如果是想要做statistician基本都是phd，因为需要一些更高级的理论知识，美国小公司还是有很多在做数据分析的，这也是统计学毕业生的一个主要的走向。而且基本做数据分析的都是在比较大的城市，相对来说跳槽的机会也多。大家毕业之后，可能都是先去一个相对没那么大的厂做一个跳板，积累经验进谷歌。代表企业我觉得不用多说，大家都知道flag是留学生心目中的梦想之地hh

生物医学和医疗卫生领域，就是 Biostatisitcs。但药厂也是，由于对职位的要求，基本都是phd。毕竟是生物制药行业，对于专业要求度比较高，需要一些高级的专业理论知识铺垫，单纯的硕士生可能无法达到他们的要求，而且其实在美国，搞生物统计，生物信息学这种药厂相关专业的phd很多，而相对来说他们招收的人又不如ds这个行业这么多，僧多粥少也可能是要求phd的原因之一。那么美国比较有名的药厂，举几个例子，有辉瑞、葛兰素史克、莫克、强生、阿斯利康、安进、诺华、赛诺菲-安万特、礼来、惠氏等等。

其次，如果想要走金融向，可以考虑金融行业。大数据在金融领域的应用，一般认为有精准营销和大数据风控两个方面。精准营销，即基于行为数据去预测用户的偏好和兴趣，继而 推荐合适的金融产品。这个很好理解，比如目前非常火的推荐系统。 或者比如 ZestFinance 在美国 FICO 公司建立的基于逻辑 回归的信用评分系统基础上建立的个人信用评分和风险控制体系、 支付宝的信用积分等，都是用 DS 技术代替信贷员，通过分析用户购买行为等海量数据，基于决策树、随机森林、神经网络等新的数据科学技术，建立欺诈模型，预付能力模型，还款意愿模型、稳定性模型等等。就我们学校而言，哥伦比亚大学的地理位置，很受金融欢迎。我周围的同学，一般都是先投纽约的 中小finance related公司，或者一些中国的银行纽约分部，被录用的人也不少。

总的来说，关于就业比例的话，大多还是会以data science和金融为主，从事生物统计学行业的人相对少一点。