本文摘要：随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。现如今人们使用手机的频率越来越高，越来越多的设备接入了互联网，它们大量收集客户的使用模式和产物性能数据。不管是产物的开发和运营效率，还是智能分析和用户体验，大数据的使用无处不在，可以资助公司轻松处置惩罚种种业务。

简而言之，在大多数情况下，大数据处置惩罚就是从收集原始数据开始，对数据集举行分析，以掘客有价值的信息，而且举行有效使用。　　而统计学就是大数据分析的两种主要方式之一，主要应用在分析领域。

虽然统计学自己的理念与大数据还是具有一定区此外，但从另一个角度来说，统计学知识却又是举行大数据分析的理论基础。现在有越来越的学生对数据分析感兴趣，市场的需求量也很大，因此我们今天就来聊一聊统计学专业主要的学习内容是什么，与数学或精算专业又有什么差别？　　什么是统计　　统计学是应用数学的一个领域，它在很大水平上依赖于盘算机。统计学专业主要学习如何收集、分析息争释数据，造就学生使用数据来解决现实世界的问题。选择这个专业的学生可能会对某些领域的职业生长感兴趣，好比政府、银行或金融。

通过学习如何收集和剖析庞大的信息，可以资助统计专业的学生为公共政策、商业决议等做出孝敬。　　好比说最近备受关注的美国总统选举问题，在效果出来之前就有很是多人针对“谁将赢得下一届总统选举”作出预测。那么为了找到谜底，你可以问每一个注册的选民他们计划给谁投票。

可是全美国有那么多的选民，是不行能对每一小我私家举行直接询问的。　　而这就是统计数据发挥作用的时候了。我们可以举行民意观察，通过选择合理的样本群里(即只询问一小部门注册选民)，使用统计学知识对效果做出预测。

虽然使用一小群人的谜底做出一个涉及全国数百万人的预测效果一定会有偏差，然而只要选取样本的历程合理，摒除大部门的滋扰因素，这个偏差可以降到最低。　　除此之外，统计学的理论焦点被广泛应用于人类学、天文学、生物学、商学、化学、盘算机科学、经济学、教育、工程、情况科学、盛行病学、金融、政府、历史、执法、语言学、医学、物理学、心理学、社会学等领域。《纽约时报》(New York Times)的一篇文章指出，对统计学家的需求正日益增长，文章的标题是：“对于今天的结业生，就一个词：统计学”。

　　统计专业需要学习哪些科目？　　美国统计协会(American Statistical Association)表现，统计学的学生应该相识微积分、线性代数和概率，以及它们与统计学的联系和关联。以加州大学伯克利分校的统计专业为例，要想进入统计专业学习，还需要先完成以下先修课程：　　MATH 1A&1B CALCULUS 微积分1&2　　该课程研究函数的微分(Differentiation)、积分(Integration)以及有关观点和应用的数学分支。

它是数学的一个基础学科，内容主要包罗极限、微分学、积分学及其应用。微分学包罗求导数的运算，是一套关于变化率的理论。

它使得函数、速度、加速度和曲线的斜率等均可用一套通用的符号举行讨论。积分学，包罗求积分的运算，为界说和盘算面积、体积等提供一套通用的方法。　　MATH 53 Multivariable Calculus 多变量微积分　　该课程主要解说参数方程和极坐标，二维欧几里得空间和三维欧几里得空间中的向量，偏导数，多重积分，向量微积分，格林、高斯和斯托克斯等数学定理。

　　MATH 54 Linear Algebra and Differential Equations 线性代数与微分方程　　该课程解说了基本线性代数，矩阵运算，和行列式。同时先容了向量空间，内积空间，特征值和特征向量，正交对称矩阵；以及线性二阶微分方程，常系数的一阶方程组，傅里叶级数等内容。　　在保证总GPA凌驾3.2，而且顺利完成以上四门课程的情况下，学生才可以进入统计专业举行专业课程的学习。其中包罗了3门必修课和三门选修课。

其中3门必修课为：　　STAT 133 Concepts in Computing with Data 数据盘算的观点　　本课程先容了麋集盘算的应用统计学，主题包罗：数据库的组织和使用，可视化和图形，统计学习和数据挖掘，模型验证法式，以及效果的展示。　　STAT 134 Concepts of Probability 概率的观点　　该课程涉及概率论的先容，强调了统计观点和应用。

包罗的内容有条件期望，独立性，大数定律；离散随机变量和一连随机变量；中心极限定理。而备选的主题有泊松历程，马尔可夫链，以及特征函数。　　STAT 135 Concepts of Statistics 统计的观点　　这门课为统计理论与方法的综合概论课程。

主题包罗形貌统计、最大似然预计、非参数方法、最优性先容、拟合优度磨练、方差分析、bootstrap和盘算秘密集方法以及最小二乘预计。此外，实验课涉及内容为盘算机的数据分析在科学和工程方面的应用。　　在必修课之外，统计专业的同年学们还需要在以下课程当中选择3门作为选修课程，详细的选择则可参照每位同学自己的兴趣偏向。　　课程偏向　　通过伯克利大学统计专业的这些课程的先容可以看出，学习统计确实需要比力牢靠的数学基础。

伯克利大学的课程设置更贴近通识性统计学偏向，比力适合还没有明确偏向而且未来有可能往差别领域生长的同学。除此之外，也有一些院校的统计专业设置有越发细致的分类。以哈佛大学为例，他们的统计专业有四个学习偏向：　　1. Gen。

本文来源：威九国际真人-www.dididudidi.com