大数据就业前景怎么样

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本文目录一览：

• 1、统计学专业大学排名
• 2、国内哪所大学的统计学专业比较好？
• 3、大数据就业前景怎么样

统计学专业大学排名

统计学专业大学排名如下：

截止目前，全国大学统计学专业排名前十为北京大学、中国人民大学、华中科技大学、北京师范大学、复旦大学、南开大学、同济大学、武汉大学、浙江大学、上海交通大学。部分大学统计学专业简介如下：

北京大学统计学专业是中国最著名的统计学专业之一，属于北京大学数学科学学院。北京大学统计学专业有许多知名的教授和研究员，在概率、数理统计、应用统计和机器学习等领域都有着非常出色的研究成果和学术声誉。

中国人民大学统计学专业在国内统计学领域中也具有很高的声誉和地位。中国人民大学统计学业有一批国内外知名专家，包括何祚庥院士、袁国勇教授等，在数理统计学、模型建立、多元统计等方面都有很高的研究成果和学术水平。

华中科技大学统计学专业也是国内统计学领域中备受尊重的专业之一。华中科技大学统计学专业注重理论与实践相结合，为学生提供坚实的理论基础，并以大数据处理和实际统计分析为应用背景，选取典型应用案例，并提供严谨的统计学描述和分析方法。

复旦大学统计学专业在国内和国际统计学学术界有着很高的声誉和地位。在学术教育方面，复旦大学统计学专业注重培养学生基础知识与特色应用技能的强化；在统计实践方面，专业注重实践能力的培养，为学生提供海量数据的处理、统计分析、实验设计等实际问题的解决方案。

统计专业的介绍：

统计学专业主要研究数据分析的方法和理论，涵盖了概率论、数理统计学、应用统计学等方面，是现代数据科学的重要组成部分。

在统计学专业中，学生将学习如何设计和实施实验、如何收集和处理数据、如何分析和解释数据，并从中推断出结论和预测。

统计学专业涉及概率论和数学统计学、应用统计学和数据科学、统计计算和计算机编程、研究方法和实验设计、数据可视化和报告编写等。

统计专业的毕业生通常能在各种领域中找到工作，如金融、医疗保健、营销、政府、科学和技术等领域。

国内哪所大学的统计学专业比较好？

说起统计学非常厉害的学校就不得不说中国人民大学了，他们的统计学专业在中国所有的大学中是最好的。

特色是最优情况能拿两个博士，在中国的两年学分可以转，资格考tamu那边也认可，免GRE成绩。直博按导师组招生，经过一年级学习后再选导师。

优势是学院老师学术水平都很高，全都发过顶刊。课程设置难，要求高，经过几年调整教学质量有保障。19级开始分为数据科学和人工智能两个方向，有理论同时也有应用。本身人大统计招牌就不错，学位含金量不会低。

图为中国人民大学统计学院院长赵彦云做客人民网。

还有一个很好的选择是东北师范大学，东师的统计学是东师6个双一流学科之一（数学也是），2017年教学评估A，次于北大、人大。如果看就业率的话，数学与统计学院应该是常年100%的。

清华大学的统计学也是非常棒了，老师基本上都十分nice，备课也十分认真，用的基本都是各方向的经典教材，认真学的话基本都是干货满满。

学统计必然还是有一些压力的，毕竟是数学课，期中、期末和每周or每两周的作业基本都是逃不掉的，因此还是得根据自己的时间和精力量力而行。

不过要注意的是有些选修课可能两年甚至三年才开一次（比如随机过程就一直没有开出来），因此极有可能出现过了这村就没这店的情况，因此看到心仪的选修课，可能需要咬咬牙也要跟着上。

大数据就业前景怎么样

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大数据技术加速应用落地，呈现出十大爆发点 瓜准网

人工智能的崛起，加速了大数据技术的应用落地。国内大数据企业年营业额4000万人民币以上的已经超过40%，这意味着，这些企业已经度过生存期，开始进入应用落地和品牌推广阶段，那么大数据产业十大爆发点会在哪呢?

大数据行业市场规模分析预测

从2011年开始，大数据行业开始进入发展快车道。据 前瞻产业研究院 发布的《 大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告 》统计数据显示，2016年中国大数据行业市场规模148.9亿元，截止到2017年也将保持较高增长，市场规模达到约207.4
亿元，未来两年也将保持35%以上的市场增长率。预计2018年国大数据行业市场规模将达283.7亿元。总体来看，我国大数据行业市场规模量级为百亿级，远未达到一个时代的行业所具备的市场价值空间。

2011-2019年中国大数据行业市场规模统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

大数据产业十大爆发点分析

1、工业企业上云引爆工业APP市场。2017年以来，伴随着工业互联网概念的提出，工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低，在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力，工业企业上云处于爆发前期。

未来，随着国家上云政策的细化和分解(如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等)，以及各地政府对工业企业上云策略(如企业上云评估、诊断和实施路径等)的落地，对工业数据的分析需求会快速上升，引爆各类工业APP应用的开发，诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。

2、前端智能将广泛应用在城市安防和设备设施监测维护领域

2017年以来，伴随着工业互联网概念的提出，工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低，在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力，工业企业上云处于爆发前期。

未来，随着国家上云政策的细化和分解(如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等)，以及各地政府对工业企业上云策略(如企业上云评估、诊断和实施路径等)的落地，对工业数据的分析需求会快速上升，引爆各类工业APP应用的开发，诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。

3、智能投顾开辟金融市场新蓝海

新兴的智能投顾公司在国外发展迅速，主流财富管理领域已经认可智能投顾并积极投入其中。目前，国内的一些公司也推出了类似的产品(如投米RA、积木盒子、嘉实基金和弥财等)，但整体而言仍然处在非常早期的阶段。

国内的智能投顾业务将推动投资理财走向普惠化，改变财富管理市场格局，开辟中国金融市场新蓝海，未来市场发展潜力巨大。

4、网络营销向线下渗透，场景营销成破局利器

营销大数据的本质是，通过把握企业或个人的特征，挖掘识别其需求，并据此将正确的产品和服务推送给有需求的客户，并从中收取费用，最终达成三赢的效果。在用户注意力资源开发已经饱和的现状下，传统网络营销业务增长乏力。基于线下场景的营销，提供了破局制胜的突破口。线下场景数据由于自带精准性的特征，当前已成为营销大数据企业关注的重点。常用的线下场景则包括各大商场、汽车4S店、滑雪场、机场和高铁站等。

5、“数据铁笼”开启政务监管新市场

“数据铁笼”通过应用大数据分析方法，对行政权力的运行开展全面而高效的监督。数据铁笼的建设，首要的是树立开放共享的思想理念，规范权力体系。在此基础上，搭建融合跨界的大数据平台，通过大数据融合分析，支撑权力运行流程的再造和优化，实现精准有效的权利监管。典型的数据铁笼细分应用场景包括：酒驾治理流程化、交通建设工程项目流程化、道路运输管理流程化、纪委监督数据化、公检法案件审判精准化等。

6、BD+ABI引爆多元化健康医疗应用市场

人工智能+健康医疗大数据：健康语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展，助推医疗领域的快速突破。通过人工智能的手段，医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。具体的应用场景包括：语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。

物联网+健康医疗大数据：物联网技术的出现，能够帮助医院实现对医疗对象(如医生、护士、病人、设备、物资和药物等)的智能化感知和处理，支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息和管理信息的数字化采集、处理、存储和传输等功能。在医疗物联网领域的两个重点应用：医疗服务，主要是以患者服务为中心的护理、后勤服务和基础设施建设;成本控制，以医院人财物为中心的保障和行政业务管理。

区块链+健康医疗大数据：区块链技术是一种互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录，因此又称为分布式账本技术。首先，各类互联医疗设备和数据安全的需要，使得区块链技术及相关安全基础设施，成为实现数字医疗工作流程和高级医疗互操作性的基础。其次，区块链能够统一不同的数据集，打破那些让机器学习算法难以访问的数据“竖井”，为机器学习提供执行高级分析所需的标准化、全面化、高完整化的数据集。

7、大数据思维开启态势感知市场

当下，面对复杂多变的网络安全威胁和安全风险，仅靠防火墙、入侵检测、防病毒、访问控制等单一技术已经不能满足网络安全需求，而“基于大数据的网络安全态势感知”由于可以综合各方面因素，动态展示网络安全现状，并适时地给出预测和预警提示，得到了市场的广泛关注。

大数据技术特有的海量存储和并行计算等特点，为大规模网络安全态势感知技术的实现奠定了基础。借助大数据技术，通过对海量数据的分析和挖掘，态势感知可以对网络安全状态进行评估，感知网络异常事件和漏洞，并进行整体安全态势预测。

8、数据交易线上化开辟企业数据合作新渠道

当前，各地政府在大力发展大数据产业时，都格外重视“大数据交易中心“建设，加速推动数据资源开放共享。考虑到中国80%以上的数据资源掌握在各级政府手里，政府数据的开放共享和开发应用已经成为建设重点。然而，由于数据商品价值的特殊性(易被复制、易被侵权、数据隐私和安全缺乏保障、数据价值具有不确定性)，数据交易的建设和运营面临一些现实困境。未来，随着线上交易机制的完善，确权、安全和定价等问题的解决，将促使线上的交易平台成为数据需求方和供给方对接的新渠道，海量的线下数据合作将逐步向线上迁移，加速数据的流通和应用，拓展企业间数据合作的新渠道。

9、数据跨界集聚构筑寡头生态新蓝图

数据开放推动社会治理的变革，实现了治理主体从一元化向多元化转变，治理模式从政府管理走向市场化的多元合作模式。共享经济通过数据开放共享和平台建设，推动了社会治理的变革，促成了治理系统向法治、协商和自治的转变，有效弥补了政府监管的短板，开放了数据红利，激活了市场创新，提供了更加便捷的生活方式。

目前，我国共享经济的主要应用领域包括交通出行、房屋住宿、知识技能、生活服务、医疗服务和二手交易等。虽然共享经济发展迅速，渗透领域日渐拓展，但该体系下仍存在信用机制不健全、监管缺失、严重依赖补贴等行业乱象。

2016年以来，共享经济的市场竞争格局逐渐清晰，逐步由单个平台走向寡头竞争和生态化发展的趋势明显。一方面，共享企业持续洗牌，以共享单车市场为例，处于市场尾端、运营能力差的企业相继倒闭，而巨头的加入使得共享单车行业梯形分队明显;另一方面，共享经济正逐步走向生态化，诸多细分市场都传来单个共享平台被互联网巨头投资或收购的消息，加速了跨界的数据集聚。

10、在线职业培训弥合复合型大数据人才缺口

大数据人才需要具有跨领域的知识架构，既需要懂IT技术和统计知识，又要懂实际的应用场景业务。预计，2018年中国大数据领域的复合型人才缺口约为160万。面对复合型人才的这种巨大缺口，仅靠传统的高校教育难以快速满足市场需求。在此背景下，在线职业培训成为填补大数据领域复合型人才缺口的有效途径，其灵活高效的资源配置能力，可以有效应对市场的动态变化。

而在各类在线职业培训课程中，以考证类培训最受欢迎，主要是考证类课程的授课目的明确，课后通过考试拿到国家承认的相关资格证书有利于帮助其在职场上升职、加薪。大数据产业是万物互联、人工智能、智慧城市等新概念产业的支撑性基础，是数字经济发展的重要环节。目前，该产业已经由初级发展阶段逐步转向成熟期，传统的软件信息部门正在形成新势力，瞄准细分领域的创企们亦在迭代强化，抓紧战队。

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