问

统计学是天坑专业吗？

答

这问题主要看怎么定义天坑专业。

大家诟病生化环材是天坑，是一则本科毕业很难就业，二则即使读了博，不走学术路线还是很难就业。那如果拿这个标准去衡量统计专业，如何呢？

统计学的发展前景国内大部分数学学院，传统的三个专业：数学与应用数学，信息与计算科学，统计学。本科而言，作为数学专业的分支，统计专业是三个专业里面最好就业的了。当然，现在大环境不比之前几年，就业都难，你要是说都不好就业，那也没错。

回答算不算天坑专业我们从本硕博各个方向来和生化环材横向对比吧。

本科

很多大学数学学院三个专业加起来一届毕业生也就200多人，可能都比不上很多大学的生命科学学院一个系的毕业人数。

确实，如果本科学校一般，毕业后除了当老师和转行，就业不是很好。但是和生化环材比，即使现在教培行业不景气，对于初等教育，数学老师的需求依然比生化环材要多。

除此之外呢？大家不要忽略了，统计专业可以考公考编啊，包括：税务局，统计局，人民银行，金融监督管理局（以前的银保监会），证监会，各个交易所，各种国有银行，银联，部分国企等等。试问以上列出的单位，有多少生化环材可以报考的？

硕士

本科专业学得还行，考研/出国选择方向：金融数学/工程，经济/金融，通信，数据科学/AI，计算机我都见过，并且现在发展也都不错。

硕士学历，基本是很多人觉得统计专业比较香的主要原因。有人说数学系/统计专业就业，基本都得靠编程能力，所以不如学计算机的，这话前半句没错，试问现在很多理工科背景的，有多少找工作不靠编程能力呢？但是编程能力，又试问多少人是靠在大学学出来的？确实有些课程有一些小项目的训练，但是拿到业界不够看，也不够用啊。

很多计算机专业普通毕业生，能看懂代码，但是编程能力不一定比其他专业强很多，因为这玩意儿靠练啊，你自己代码写得多，项目做得多，编程能力慢慢都提高了。你去问问身边的码农，谁没写过几年后来看起来就是垃圾的代码？现在有很多岗位主要要求，只是列出理工科背景，会一到三种编程语言，为啥？因为实际上很多工作，你学过微积分，线性代数，概率论和数理统计，懂点数据库的知识，编程能力过关，入门级的岗位，基本都能做。但是你要个纯文科背景的，比如中文，新闻，法律等本科，没学过高等数学的人去编程，那就强人所难了。而对于生化环材，我见到过一些硕士/博士，数理功底和编程能力都是比较差的，也就意味着这些专业想转偏技术性背景的岗位是很难，需要花费更多的时间精力。

所以，自己愿意花时间提升编程能力，统计专业硕士就业不会太差，上面说的本科可以去做的方向，硕士都可以去，并且根据自己背景往省会/总部去竞争了。

这个层面，统计比很多理工科专业在理论层面反而更强。因为除了纯数学的课程，像微分几何/抽象代数/实变函数/拓扑等这些纯数学的课比数学系学的少点儿，统计专业也是数学分析和高等代数的底子啊。而很多其他理工科虽然也学高等数学，但基本就是套公式会计算的层面，对于一些定理并不太了解，这玩意儿如果你只看微积分/线性代数/概率论这些好像没啥影响，但如果因工作需要要去补其他数学的专业课，差异就会越来越明显，因为自学的话会更吃力。

为啥要硕士以上学历才多一些机会呢？因为现在就业环境不好，卷啊，十多年前，你本科学校还行，编程能力马马虎虎，互联网行业也不难进啊，金融行业那会儿就有门槛，但是也没现在那么高。

博士

博士来讲，统计也是个不错的方向，留高校是个几乎所有大学都有的研究方向，这些年随着数据科学和AGI的大火，统计的多个研究方向也是很热门。当然，有人说AI主要是计算机的研究领域，你要说现在大语言模型的训练靠的就是硬件上的烧钱，那你说得对吧。但是从算法的角度，AI很大部分还是属于数学以及统计范畴，应该也没啥争议的。

去业界，主要是金融行业，科技公司，生物制药公司加上现在落地各个领域的数据科学岗位，选择不少。比如quant，data scientist，biostatistics这些都是比较常见的出路。多说一句，data scientist国内很多公司都归为码农，这个未来也许会有变化，据我所知，欧美很多公司做data science算法部分和建立和维护数据库的developer岗位是分开的，我们目前市场基本是归为一类的岗位，恨不得全栈工程师啥都干。

综上，从本硕博各层次的学历对比来看，统计都比生化环材的出路更多，甚至可以说比金融/经济方向的部分子专业，就业都还是好一些的。这你要觉得就业不如计算机的都是天坑，那就是吧。

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