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[申请咨询] 统计学毕业之后的工作去向是什么

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发表于 2020-12-3 14:52:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
统计学毕业之后的工作去向是什么
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发表于 2020-12-4 14:03:08 | 显示全部楼层
本帖最后由 Sonnet 于 2021-3-12 20:42 编辑

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。



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发表于 2020-12-30 15:30:02 | 显示全部楼层

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!


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发表于 2021-3-12 20:42:52 | 显示全部楼层
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。
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