统计学和数据科学哪个专业好啊?

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当今时代,数据大爆炸,需要借助统计学或数据科学来分析数据,找出问题的本质,预测未来趋势,为决策提供依据。虽然两门学科都强调数据分析处理,但是统计学数据更侧重于理论,需要学习大量的数理统计公式、原理等,数据科学则是从问题出发,先确定分析的目标,再有针对性地选择合适的数据分析方法。

以就业为导向的话,数据科学更值钱。时下最热门的职业之一就是数据分析师。据前程无忧官网2016年5月的统计,该职位平均月薪达到12792元,年薪达到15.3万元,而有51%的数据分析师薪资收入超过20万元,36%的分析师拥有2到7年的从业经验,34%的分析师拥有本科或学士学位,26%拥有硕士或博士学位。可见,数据分析师是个相当抢手的职位。

而担任数据分析师,需要掌握比较全面分析方法与技能。在利用统计学方法进行数据分析时,需要拥有从原始数据提取、清理和转化等的能力;需要理解数据的特征及产生数据的成因;需要了解数据的处理方法包括查询、提取、转换等;基于业务理解,对数据进行分析,得出分析结论,并构建数据模型;需要熟悉常用统计分析方法及其适用条件;能够使用SQL进行数据库查询及数据维护;需要掌握基本统计分析方法如描述性分析、推断性分析等等;需要具有解决复杂数据分析问题的能力;需要具有跨团队合作经历及良好沟通能力。

可见,数据分析不仅要懂统计,更要熟识经营战略、营销知识、信息系统、管理决策等方方面面。而在北大核心期刊《科学社会》2016年第4期摘要里,也对数据分析师的社会角色进行了解读:他必须是对数据有极强的敏感性,对业务理解很深入,同时能够跳出常规思维框架,发现新规律、新方向。

而统计学更注重理论,研究如何用样本数据来推断整体情况,分析数据背后的规律性,是研究“是什么”的问题。所以毕业生需要掌握概率与统计相关的理论与方法,例如抽样调查、参数估计、假设检验、相关分析、回归分析等等,熟悉常用的统计软件,如R, SPSS 等。

如果擅长数理分析,具有严格的研究习惯,善于进行长时间的思考,乐于探究事物的本质,热衷钻研、勇于挑战、富有激情和抗压能力,那么可以考虑选择统计学。

如果希望能将数据分析应用在现实之中,解答现实生活中的困惑,改善或取代现有的决策流程,同时兼顾理论挖掘和数据可视化,用数据讲故事,吸引非技术受众,那么可选择数据科学。

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