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什么样的专业比较适合做数据岗位？
计算机和大数据带来了广阔的市场前景，带火了统计学和数学专业，尤其是统计学的热潮已从研究生蔓延到本科，很多留学生纷纷报选。
可另外也有人说统计学水很深，不好就业，真的是这样吗？
很多想走数据方向的小伙伴选择了统计学专业之后，不明白统计学到底是什么、与数学有什么区别？未来就业前景到底如何呢？读这个专业之后真的能做数据吗？
你要先知道什么是统计学
你真的了解统计学吗？
统计学是一门研究如何收集、组织、分析和解释数据，利用数据做出决策的科学。
与数学不同，数学的证明是基于公理和假设的，证明的过程依赖的是演绎推理，得到的结论是必然成立的。
统计学强调的是数据产生的背景，根据背景寻找合适的抽象方法和推断方法，推理的过程依赖的是归纳推理。
如果进行细分，统计学可以分为四个分支：
① 金融统计：
■ 进投行做风险管理，利用强大的统计能力分析瞬间万变的金融市场，以监测和分析市场风险；
■ 做金融数据分析相关工作，根据交易平台数据进行分类分析，给出建议；
■ 做量化分析，根据财务指标、历史价格等数据来建立金融量化交易模型。
② 数理统计：
应用概率论的分析结果，更加深入地研究统计资料。
③ 应用统计：
可以在互联网、科技等领域从事数据挖掘、数据库分析和反馈相关的工作。
④ 生物统计：
负责生物学的实验与研究的设计、取样、分析、资料整理与推论等。
那么，统计学能给予你什么技能呢？美国各大学课程设计一般都包含数学、计算机、统计三个方面的内容。
1. 数学技能
解析几何和微积分、数学逻辑、基础微分、矩阵代数及其应用、实分析、线性代数。
2. 计算机技能
JAVA、R语言（统计学最重要工具）、Matlab、LaTex、SAS、SQL等。
3. 统计学
应用统计分析、统计计算、随机分析、现代概率论等。
接下来还要知道你能做什么
总有一条路线你可以走
学完统计学可以做什么呢？
我们在分析任何专业的时候都会考虑就业问题，那学完统计学可以做什么呢？
根据岗位所需要的不同能力，以及不同的级别，统计方向的细分岗位大致有10个，如上图。当然，如果加上行业属性，种类肯定不止这么多。
几年前，数据科学（Data Science）还没有一个细致的岗位分类，然而一眨眼的工夫，这个行业领域的从业者就已被誉为“今后十年IT行业最重要的人才”了。
根据美国企业点评和职位搜索社区Glassdoor的最新数据，数据相关类岗位的平均年薪高达13W美金。
麦肯锡等咨询大佬也适时地发出多份详细的数据行业研究报告，数据相关类的岗位需求仅在美国就突破了20W。
想走数据方向的小伙伴们是不是一下子就看到了希望的曙光？
数据科学类岗位有哪些？
快看看有没有喜欢的工资水平！
数据分析师 Data Analyst
数据分析师涵盖了商业分析师（Business Analyst）和市场分析师（Marketing Analyst）的职责内容。
数据分析师在工作中需要大量运用基础数理，统计知识，商业模型以及数据管理来对特定的商业问题提供以数据为导向的解决方案，相比DS和DE他们更关心的是数据的业务含义。
Skillset: Excel\SPSS\SAS\R\SQL\Tableau等
适合专业：商科\统计\经济
热门招聘行业:咨询\金融\快消\互联网等
热门工作地点: New York City \ Washington DC \ Chicago
数据工程师 Data Engineer
通过应用层和平台之间的数据管道进行数据库或大型处理系统的开发，测试，维护和处理大规模的大量数据。
Data Engineer通常对Coding能力有较高要求，从Python到Java等各种各样的编程语言都是日常工作中频繁运用的工具。
Skillset:Java\Scala\C\Spark\Python\MapReduce\NoSQL等
相关专业：CS\EE\物理\信息系统
热门招聘行业：软件\互联网\航空\信息技术等
热门工作地点：San Francisco\New York City\Seattle
数据科学家 Data Scientist
数据科学家是这个行业中最高精尖的岗位。这个职位的工作主要是通过建立模型，做一些预测和推荐。
对于大部分公司来说，Data Scientist的工作都是与公司利益直接挂钩的，因此招人的要求非常高，几乎只有数学、统计或者机器学习背景的PhD可以上岗。
Skill set:Python\R\Stata\SQL
Matlab\Tableau\Rapidminer等
相关专业：数学\物理\经济\CS
热门招聘行业：互联网\金融\医药等
热门工作地点：San Francisco\New York City\Seattle
