統計學vs資料科學與大資料技術，有什麼區別和共同點？就業發展如何
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資料科學與大資料技術專業適合女孩學習嗎？未來就業方向是什麼？
有同學問到，統計學和資料科學與大資料技術這樣的專業，他們之間有什麼樣的關係呢？就業發展都怎麼樣呢？
如何去選擇呢？
什麼是統計學？
統計學是透過搜尋、整理、分析、描述資料等手段，以達到推測所測物件的一個本質，甚至預測物件未來的這樣的一個學科。簡單的說，其實他就是獲取資料之後，從資料中獲得資訊，得到結論。
統計學它是應用數學的一個分支，
他就要利用機率論來建立數學模型，收集所觀察系統的一個數據，然後進行量化的分析，然後進行推測，預測未來的趨勢發展的學科。
可以說統計學很大程度上就是對資料的一個挖掘，資料的一個處理，他是屬於理學的門類當中統計學的一級學科，下設了統計學和應用統計學，授予的是理學的學士學位。
經濟統計學它是設在了經濟學門類下的學科，
它屬於應用很廣泛，一開始統計學是面向政府來培養人才的，之後發展到了各個領域，小到一次考試優秀率的統計，班級幹部的投票統計。大到為整個國家的基本執行狀況制定各種政策法規。
包括統計資料都可以提供這樣的參考依據，物價水平、國民生產總值、人口普查等等都是這些領域的一個應用，網際網路領域、醫學、政府決策、金融領域、精算工作都要涉及到統計學的知識，所以他是個很重要的學科。
這兩年有一個專業叫作資料科學與大資料技術專業非常非常的熱門，很多院校都開辦了。家長也問到我，像這個專業來講，究竟適合不適合女孩子來進行學習？
而且他學習的內容是不是以這種理學當中的統計學為主要的方向？
什麼是
資料科學與大資料技術？與統計學的區別和聯絡
首先大資料這個專業，它確實和統計學會有一定的關聯，也會學習到很多數學方面的知識。但是這個專業我們首先要了解，它未來的就業方向其實不僅僅是這種統計類方向，我們可以看到一些理工科的院校開設這個專業，
而像一些財經類的院校也會開設這個專業。
這兩型別院校它開設這個專業，本身從教學的方向上來講是不太一樣的。
你比如說理工科院校開設大資料專業的話，它更多的是以資料技術的收集以及它的儲存為它的主要方向，它是偏計算機方向的。
而像財經類院校的話，它開設這個專業，它是以資料的整理以及透過資料分析得出資料結論，最終指導應用以這個方向為主要的方向。
作為一個女孩子來講，
我們傳統意義上覺得，女孩子可能學習工科是不是會困難一點兒？那麼如果要學習這個專業的話，我非常建議女孩子去考取財經類院校資料科學與大資料技術這個專業。
未來可以發揮女孩子相對來講心思比較細膩，比較仔細的優點，而且從這種資料分析上來講，有比較好的天賦的先天性的優勢，這個專業還是比較適合女孩子來進行學習。
資料科學與大資料技術這個專業其實是統計學、數學、計算機的一個結合，
用到了統計學處理資料的基礎，所以說對於統計學的發展而言，網際網路越發達，資料的獲取，資料的有效分析就更重要，所以說我們這個專業它是一個應用性很強的一個專業，就業也是比較不錯的。
學習統計學對數學的要求高不高，數學難不難？
可以說用的比較多，
所以說你的數學不能太差，
但是你也不用擔心，統計學是數學課程當中的一門，統計只是用到了數學的基礎的理論的一些基礎知識。
但是數學和統計學還是有很大的區別的，
數學是一個很嚴謹的學科，一是一二是二，統計學就沒有那麼的嚴格，他在於統計大機率事件，百分之多少的人來支援這件事情，研究的是相關性，而非因果性。
以說市場調研為例，一個超市奶粉賣得好的時候，雨傘賣的也好，我們統計需要了解資料，然後進行補貨，統計學有這樣的應用。還有就是考研的時候，比如說數理統計、應用統計、生物統計，這都是比較好就業的一些方向，大家可以記得記一下。
在考研的難度上，比如說學碩人大的統計學，他就是考試數學二，首都經貿的數理統計考數三，所以說對數學的不同要求，大家要提前瞭解。
就業首先是政府部門、統計局等等，之後就是進入到
銀行、保險、證券公司
，在包括網際網路領域從事資料分析師、資料探勘工程師等等的工作。
其實統計學未來就業從事和大資料相關工作還是比較適合的。
考研也可以向這些領域去發展，也是建議大家考慮考研的。
大資料技術專業就業前景分析
資料科學與大資料技術，它是以大資料為研究的核心物件，進行大資料的發現、採集、處理、運算、分析、應用。剛才說了數學、統計學、計算機的三個專業的交叉性學科，
屬於計算機大類。
當然也用到了許多統計學的統計理論方法，順應時代的專業需要很多的人才儲備，大資料它最牛就是能夠判斷和分析出，即便是我們憑著很多的經驗也未必能夠洞察出來的商機和機會。
而且大資料可以做全樣調查，以前因為成本、技術一些原因，咱們只能做抽樣調查，但是現在我們可以利用大資料技術進行全樣調查，而且效率非常的高，速度很快，
很多都是秒級決策。
比如說你搜北京大學怎麼樣，一瞬間成千上萬條答案就出現了，當然哪一個有效的我們自己判斷，再有就是分析剛才提到的相關性而非因果性。
大資料產業的不同板塊，資料獲取、資料管理和資料應用。他這個獲取是最基礎的，比如說收集天氣資訊分析之後，我們可以利用到各種領域，
比如說農作物的種植、航空系統等等。
獲取了很多的資訊比如影片、音訊，我們就要把它進行一個管理儲存，單臺電腦沒有辦法完成這麼大的一個數據量。所以說這裡要涉及到一個大資料的核心概念，叫分散式儲存，整體要把網路裡面儲存裝置都調動起來。
同時叢集化來進行一個處理，一個大資料的服務中心運算這些資料是需要幾千臺幾百臺裝置都參與其中的，現在應用也是非常廣泛的，
最早使用大資料領域進行營銷的可以說是電商領域了。
分析資料得出消費者的一個購買習慣，然後提前進行生產資料的一個準備，在包括各科領域、市政交通、醫療領域、金融領域的方方面面。
就業在網際網路企業、金融機構、科研院所從事大資料分析、挖掘、應用、研究這樣的工作會比較多一些。具體比如說做大資料架構師，他是偏技術的，
要熟悉底層架構的開發平臺。
在包括大資料演算法工程師，這個開發演算法對人的學歷要求就比較高了，再有就是大資料運營維護工程師，再包括資料分析師、挖掘師，這些是偏業務的，要求你有很強的溝通能力。
整體來說這個領域的薪資是不低的，工作三年以上，月薪上萬是很正常的，
五年之後月薪2到4萬之間也是很多的，
建議考研越是高階的人才需求量就越大，而且整體的發展會越來越好。
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