1樓：小棠與落花風
要想發展潛力大一點，程式設計能力必須自我額外提公升。只會調包是不夠的。統計學的優勢是在於數理基礎，可以更好地看到資料背後的本質。
但是降資料核心外化還需要程式設計加持。我也在提公升程式設計能力中，共勉吧！
2樓：TtutT
有個p的優勢
入行以後，你會發現真正的優勢是sql，洗資料的速度，調包，pandas，視覺化，ppt以及包裝你做的出來東西的能力（忽悠）。
統計原理和演算法那些東西只佔工作很小一部分
你說你會貝葉斯，高階統計推斷和隨機過程？沒啥卵用，也不可能需要你放著包不用手寫演算法。
當然，如果你是最優秀的那一批人（清北本科，斯坦佛博士這樣），進了谷歌這樣的公司，那統計還是很重要的
3樓：Tony Fan
統計學對大資料，特別是大資料分析類崗位的價值很大。
其實統計本身就是提煉資料特徵的方法。
且不僅僅是大資料，商業、工程、軟體類行業，如果有基本統計概念，那效率也會很高。
真正懂統計學，會讓思維效率也提高的。
4樓：花花
我是數學專業出身，從我的個人經歷而言，還是有一定優勢的。
大資料的很多方向，均是以數學和概率統計為基礎的，在此基礎上做了深化和延展。你要自信一點，你的想法挺好的，繼續堅持。個人建議，如果有機會，多申請實習，多實踐。
5樓：Si Wu
有，但優勢多大分跟誰比。
首先，大資料是計算機資訊學範疇，統計學的重要工具也是計算機軟體與語言，除了傳統藝能stata、eviews、r還有交叉的python，從事泛大資料職業是可行的，核心缺失的是資訊學的底層，統計學的上層可以作為優化。
6樓：九道門聊資料
要解決你這個問題
首先得捋清楚你對大資料的認知有多少，是否清晰在大資料領域自己究竟要怎麼發展，職業規劃是什麼？
其次，你自己擅長的領域是什麼，自己本科學歷給你帶來的知識儲備，讓你跨欄各個領域的優劣勢是什麼？
只有解決了這兩個問題，你提出的問題也很容易能得到答案了。
首先，了解大資料。
大資料這個詞目前比較火，但是要從事大資料相關工作，到底要做些什麼，並不是每乙個人都清楚的，很多人以為人工智慧就是大資料，有些人以為自己會Python就能成為大資料分析師。但這些都不知道的是，大資料崗位分為分析崗位和工程崗位兩個方向。
其次，對自己的知識結構有個清晰的認知。
比如說機械電子工程專業的學生，學大資料的優勢就在於程式設計能力強、邏輯性強、對機械領域專業知識比較了解，這些都是優勢，但是劣勢就在於雲計算、分析思維、建模能力等方面就要弱一些，所以學習路勁的制定就要發揮優勢，補充劣勢，相應的學習的書籍等等方面的側重點也會不一樣，所以，你還是應該根據自身特點，製作適合自己的學習路勁。
一套小白入門大資料分析的學習導圖，是由在加拿大從事資料分析工作近10年的大資料分析師研製，總結的一套小白學習方法，從各個專業的優劣勢、學習側重點、參考書籍、思維訓練模式、專業應用領域等多方面，對該專業進行剖析，從淺到深，制定契合學者自身知識基礎的，學習大資料分析師的整套方案，如果需要，找我要，不收費的~還有一些學習資料可以拿去看看
7樓：韜小哈
除了你學的統計學各種知識模型外。
重點學ML（會用python，R，SAS）、sql、視覺化等可以成為資料分析師
重點學程式設計（成為大半個cs人），會用平台，分布式計算，大型資料庫管理，可以成為資料工程師
上面的全部掌握外加重點研究深度學習，可以成為未來的AI人員（從事NLP、CV等）
我認為，統計學從事大資料很有優勢。除了深度學習領域，傳統機器學習的大量演算法是統計學理論模型為基礎的（一些說還靠數學的，搞清楚，要知道統計學科班出身的，數學、優化什麼的功底都不差..）。
所以統計學好，加上自己補程式設計再學一些大資料相關的課（尤其機器學習、資料庫管理等）。會成為一名優秀的資料分析師。
8樓：
個人觀察看，網際網路公司做大資料，機器學習的，計算機背景比較多，學統計的很少。會一點程式設計的統計系學生，在相關職位的競爭方面遠不如會一點統計的計算機系學生。
9樓：
本科數學專業，當時學校比較最牛的專業，研究生數學院裡統計學，當時真的不太懂，學校有兩個統計，複試的時候還在默默想為什麼兩個統計不並在乙個叫統計學的專業下。
本科時候就學一些數學的基礎，有計算數學、應用數學和基礎數學等。到了研究生時候就真的差不多把這些數學原有的基礎忘的差不多了，主攻數理統計。
就這樣一路帶歪，現在真正的轉向了統計學，這個學校了統計學top1，發現進來之後，每個教授的統計方向各種不一樣，幾乎承包了各種統計。個人片面認為，真正學統計教統計的人其實是數學出生，沒有數學的基礎走不長久。之前剛開始的時候真的搞不懂統計學到底屬於什麼領域，資料處理方面幾乎被計算機吞了，什麼大資料啊機器學習啊這些幾乎每個領域都在用，可是沒有人能解釋清楚大資料到底是幹嘛，只是單純的優化處理嗎？
10樓：張序
現在聽到大資料這個名詞就挺害怕，醫學出身，再惡補統計，計算機知識，最後就是為了做大資料。但是後面才發現，大資料乙個人根本做不了。
有人在大資料裡面開發工具，比如tensorflow，有人做資料分析，有人做資料架構，就是比如架構師這種，有的廠被叫做資料工程師。還有大資料演算法開發的演算法工程師。都可以被認為是在做大資料。
統計方向做大資料，無疑在演算法和資料統計方面是有優勢的，從coding方面不如cs。
11樓：
統計學大四在讀
大資料和統計學沒有半毛錢關係，大資料做的的分布式資料庫，純coding，cs專業才有優勢
統計學建議走資料分析/商業分析的路，或者讀個資料科學/計算機轉做機器學習
前者程式設計要求不高，但仍要靠自學才能完成學以致用的目標（因為學校教的基本上公司很少用，要求R+python的公司還是少數，業務理解高於coding能力），先學sql，不然你找不到相關的實習，手寫sql是基本條件，然後快速上手spss，最後練習一下視覺化，工作中用r/python做視覺化的情況還是比較少的，一般都是excel/tableau（後者效果賊棒，但少有公司用，畢竟要錢的啊），效果好速度快
後者其實本科學校教的比較少，基本上只能靠自學了，我就一調包俠的水平，這裡就不誤導人了
12樓：我兒子在上多大
大資料很有前途，資料科學(data science)、機器學習（machine learning） 都很有前途。
人類的方方面面越來越離不開資料，在某種程度上說資料就是一切，資料玩的高則一定是高人。
國家(尤其是大國、強國）十分需要大資料高人相助。
（我現在寫貼是因為在過去的許多小時裡黑客時刻不停地給我搞網路破壞，就是惡劣破壞我使用word、網速搞慢等，效率極差！我就跑到這裡看帖。一小撮對中中國人民犯下滔天大罪的窮凶極惡的亡命徒是中華的萬惡之源！
竟然因滔天大罪而當上特大的官，無比的惡、無比的瘋！）
13樓：不欠你這貪驢什麼
學得好就有一點優勢。 具體看這裡：https://www.
14樓：沈磊
補充一點：不要問這個專業合適不合適——回到基本點上，數學不好的，物理學不好；數學好的，物理不一定好；物理好的，數學肯定不錯！能把數學學好了，這個大腦結構，程式設計才是小問題！
首先，結論。
不要問，不要猶豫，學好數學，練好程式設計，一切皆有可能！你所學的專業，已經是很貼合大資料場景需求了！
其次，感受。
從大資料最概括的三個層次需求來看：底層，是「數學方法」；中間層，是實現數學方法的「程式演算法」；頂層，是包括，但不僅僅是實現「程式演算法」的整體程式，還包括UI，資料先期獲取與清洗等等。
底層，中間層偏重理論方面——數學方法，只有真正的大牛才玩得動；程式演算法，要玩，也是牛人級別了。頂層，才比較適合偏程式設計的普通人試一下。
你可以專精乙個層次，或者全棧作業。但我感覺沒乙個好做的，都需要不斷學習與提高。
15樓：4358
建議走資料分析方向，相對來說不用太深的程式設計基礎。有精力可以更進一步走商業分析方向，簡稱BA（畫重點是Business analytics，不是Business analysis，區別自己找），可以理解為是商業（金融、經濟、市場）+統計學+程式設計（資料分析類，要求不高，主要是business sense，也會學大資料的分布式，高階點的才會使用機器學習，現在比較少）。感覺商業分析未來會是中國的新興熱門專業（國外很多了，像MSBA專業等，有條件建議出去），資料分析專業算熱門不算新興了。
北京大學光華管理學院今年才新開這個專業———商業分析碩士，具體可以點下面鏈結看培養計畫。
培養計畫-北京大學光華管理學院商業分析碩士專案如何著手商業資料分析？中 @淙瀚 的回答
2017資料分析與資料探勘類的職位必備技能 @W韡，賬號停用是幾個意思
16樓：金大大館長
計算機水平決定下限，統計水平決定上限，但是一般企業招人，首先看你是否能達到下限，所以在大多數企業，你計算機能力不過關，統計和數學能力很強，也是連筆試或者面試coding都沒法通過的
17樓：nekomeshi
一直不太明白為啥許多非CS科班的會說從事大資料方向。。。
我猜你們所說的大資料方向就是指應用層上的資料分析&統計。但我所知道的大廠裡的叫「大資料工程師」職位的都是來構建各種複雜的分布式系統的底層，純coding，跟統計啥的感覺是沒有一點關係的。
我們會留給分析師一些介面，比如sql，來呼叫資料倉儲裡面的東西。我覺得如果是資料分析的職位的話，了解一下基本的sql優化，專注於業務具體細節可能更加有效些。。。
18樓：「已登出」
有啊，來個實際的，能發明乙個類似於傅利葉快速變換的演算法，把非凸問題通過正態分佈規律對映到凸問題極值上，就是大牛了。話說回來，也就是只統計學只能在大方向上指導大資料或者修改框架，具體專案上幫助不大
19樓：有糖吃可好
統計學學好，從事大資料行業可謂核心優勢。大資料的資料量大且種類多，傳統方法在分析大資料上可謂捉襟見肘，統計學恰好是處理大資料的利器。而現在的很多大資料從業人員都是工具型，即能夠使用工具解決一些常見的問題，但有乙個問題如果從沒遇見過，工具型的從業人員還真沒法解決，這時候你紮實的統計學理論基礎的優勢就顯現出來了。
應用統計學在大資料方向的就業崗位有哪些？
韜小哈 除了你學的統計學各種知識模型外。學ML 會用python，R，SAS，排名分先後 sql 視覺化等可以成為資料分析師 重點學coding 成為大半個cs人 會用平台，熟練掌握各種大資料分布式系統架構，分布式計算以及資料庫管理。可以成為資料工程師 上面的全部掌握外加重點研究深度學習，可以成為未...
零基礎學習大資料可以行嗎？統計學專業，想參加培訓班，是學資料分析好還是大資料呢？
玉姐姐 零基礎學習大資料當然可以了，不會才學呀，會了，都找工作去了，還有他們大資料培訓班什麼事？你統計學專業，學大資料，那思維應該是一樣的。麼有多大的區別吧，應該更有利於學大資料吧。報個大資料培訓班，糾結正常吧。畢竟選好了大資料培訓班，自己可是少很多事兒呢，最主要的是跟自己以後的就業有直接聯絡的啊。...
大資料時代對統計學和經濟學有何影響？
在下的美式不加糖 影響還是挺大的，好的方面是獲得資料的難度降低不少，很多之前苦於沒有資料不能做的選題，現在有可能通過購買資料來實現了。但同時也帶來了乙個很大的問題，資料越詳實，給人感覺真實性就越高，但真實性高不代表反應的問題就客觀，選擇性偏差問題在大資料下會顯得特別突出，這就對研究者的社會理解能力提...