前景广好就业！美国顶尖统计学本科项目，读了的孩子都说香！

2023-08-06 13:08

作者：Stoooges

转载：Stoooges三士渡

【写在开头】

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正文

统计学是一门独具魅力的跨学科专业，处于数学、科学和哲学的三重结合点。

同时它也是传说中的「万金油」专业。不论是理工科还是人文社科领域的学术研究，都需要你掌握一定的统计思维和定量分析能力。

找工作更是方便至极，金融分析师、商业分析师、精算师、软件工程师、数据科学家...只要跟数据相关的高薪行业，统计学专业都能搭上边。

美国大学开设的本科统计专业与时俱进，会跟数据科学、生物学等领域相结合，或者鼓励学生双修或辅修一门专业，跟统计学搭配着学习。这样对于后续你攻读博士学位，或是直接工作都是大有裨益的。

今天，菌菌给大家带来了四个顶尖的统计学本科项目。如果你对统计学感兴趣，希望用数据解决现实问题，那么这期介绍你可得看仔细了！

04华盛顿大学 University of Washington

U.S.News世界排名第6的华盛顿大学科研能力出众，它的统计系闻名全球。本科生可选择两个统计相关的专业：统计科学理学士学位（B.S.）和应用与计算数学科学（ACMS）的理学士学位（B.S.）。统计学的学生可选择数据科学方向，该方向强调计算和数据管理。

根据华大的规定，学生需要修满 180 个学分才能毕业。统计科学专业的学生至少得修满68个学分的专业课程。应用与计算数学科学专业的学生需要修完38-39个学分必修课程，并在生物、数据科学、离散数学、经济学与定量金融、社会与行为科学等领域中选修27-30个学分的选修课。

实践是该专业课程体系中相当重要的一环。你可以申请CPT，在华大的学习期间参与到实习、带薪实习课程（Co-op）中。你也可以加入统计与概率协会（S.P.A），与不同背景的学生social，获取求职资源；或是加入STAT COM，成为非营利组织的统计顾问，为西雅图地区提供服务。

03康奈尔大学 Cornell University

康奈尔统计与数据科学系提供两个统计相关专业：第一个是统计科学的文学士学位（B.A.），第二个是生物统计学的理学士学位（B.S.）。统计科学专业综合了统计科学的三大主题：数理统计、应用统计学、计算统计学，帮助你在统计专业领域打下坚实的基础。

生物统计学是将统计、数学、计算和其他定量方法应用于生命科学现象和问题的学科。学生将在课程中学习如何使用统计、数学、计算和其他方法来解决不同领域的问题。康奈尔大学认为，生物统计学更适合有较强数学背景的学生。

康奈尔近几年非常重视学生的求职。CALS、CIS和Cornell求职中心在简历准备、求职策略方面提供了专业的指导，你可以通过CUE Links与校友取得联系。不少统计相关的本科实习面向康奈尔学生开放，包括：Visa Inc、AIG投资、NERA经济咨询、摩根大通技术分析计划等岗位。

02卡内基梅隆大学 Carnegie Mellon University

卡内基梅隆大学的人文和社会科学学院与计算机学院联合推出了「统计学和机器学习」专业，你将学习计算、数学、统计理论和复杂数据解释方面的课程。除了统计专业（StatCore）本身，CMU还提供了统计学与机器学习、经济、数学和神经科学等领域的联合专业。

统计专业涉及两条主线：统计理论和数据分析。前者建立和分析数学模型，设计出有效预测和决策的方法。后者涉及从复杂数据中提取见解的技术、精确测量、设计以及检查理论假设有效性的方法。课程遵循这两条主线，帮助学生发展所需的互补技能。

统计系大量的科研机会都包含在CMU的课程中，比如大三/大四学生可选修各种顶点课程（Capstone Course），获得真实客户项目的实战经验。毕业生中，25%的人继续攻读高级学位，剩余75%进入行业工作，雇主包括：亚马逊、微软、Capital One、脸书等公司。

01加州大学伯克利分校 University of California, Berkeley

加州大学伯克利分校拥有全美第一的统计系。本科专业为统计学和概率论提供了全面系统的基础。统计学专业隶属于文学与科学学院（College of Letters & Science），学生除满足专业要求外，还必须满足学院的学术要求。

UCB认为，学习统计学为的是回答现实世界中令人兴奋的重要问题。因此，统计专业很看重实践，要求学生根据兴趣，选择一个领域，设计自己的课程群（Course Cluster）。许多学生都会把统计和另一个学科结合起来学习，UCB该专业50%的人修了双专业/三专业。

UCB的科研资源非常丰富。本科生研究导师计划（URAP）让你在博士生、博后、教授的项目获得研究经验；暑期本科生研究奖学金（SURF）为你的暑期研究提供5000美元的资金支持；伯克利数据科学研究所（BIDS）承载着统计专业的数据密集型研究，你能在此享受到无穷无尽的科研乐趣。

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