统计学专业未来从事大数据方向有优势么?

答主现在是一个普通211的统计学大一新生，学校统计学还比较强，去年被选入了一流学科。几个月前选择统计学主要是感觉现在是大数据时代，未来好就业待遇高，而且自己对这个学科并不反感。
学校的统计学是在数院下面的，偏数理统计，但我一开始没当回事，以为学好了理论知识在未来会更有优势。答主入学后学习得很认真吧，学了一个月大学数学适应了大学的学习方法，感觉学数学还挺有意思的。
但是慢慢地和一下学长学姐沟通后，发现大四的学长学姐都没有打算从事这个方向（我们学校比较小，每届统计学专业都是二十几个人，可能和人比较少也有关）。而且学长学姐也说从事大数据的主要是本科是计算机的，统计学过于理论，大数据关系没太大。于是这几天就有一些茫然。
虽然自己一直打算大一就练熟R，然后自学python，听听有关的网课（虽然编程是零基础，但是打算用寒暑假和周末时间多多学习，几年下来应该会有所得），然后读研或者读博的时候选择大数据方向。
但是我一直是希望以统计学专业知识和数学素养当做自己的核心竞争力的（自学的编程当然完全和本科计算机的比不了）。
可对于大数据工作，统计学和数学知识真的能成为很大的优势么?
希望从事大数据工作的前辈给予一下建议，也希望现在在就读大数据专业的同学们可以给一下建议，谢谢大家。

欧阳 · 2018-10-15 23:19:40

首先想说的是，大数据方面的工作分为两种。
一种是偏向大数据分析方面的，也就是常说的机器学习，公司对应职位的title是机器学习工程师，数据挖掘工程师，算法工程师之类的，这个方面有一本很不错的书，李航博士写的，叫做《统计学习方法》，所以，可见统计学专业在理论方面算是科班出生，有一定优势，学起机器学习的算法上手很快，但统计学从事这种职位的瓶颈在于编程能力，具我的一些朋友的陈述，统计学专业，数学相关专业编程能力相对于计算机来说，的确太弱，这也和国内的专业开设的课程有关，所以你完全可以找个校招的jd看看就知道了，除了理论，数据库与sql必会，需要会一本python类似的数据分析的脚本语言，需要会一门java／c++的适合工程开发的大语言，掌握数据结构与算法相关知识，懂点linux基本操作，差不多就ok了。
另一种职位是大数据架构与开发相关的职位，对应的title一般是大数据开发工程师，数据仓库工程师，或者研发工程师等等。这类职位主要是为机器学习，为企业都海量数据搭建平台的，说实话统计学专业从事这类职位的可能性更小，因为这类职位主要注重的是编程能力，需要懂java，scala，操作系统与数据结构，除了调用api，还得懂hadoop与spark底层的东西。
所以，一言以蔽之，统计学专业在理论上有优势，但需要不断加强编程能力，越早学越好，其实吧，编程就是一门手艺，没有别的，多练，多和你学计算机的同学沟通和请教。
话说以后如果想读博，想走学术路线，那编程能力可以稍微弱点，但依旧要靠自己学。

金大大馆长 · 2018-10-15 23:19:41

计算机水平决定下限，统计水平决定上限，但是一般企业招人，首先看你是否能达到下限，所以在大多数企业，你计算机能力不过关，统计和数学能力很强，也是连笔试或者面试coding都没法通过的

凉城微暖 · 2018-10-15 23:19:42

产生这种困惑的原因主要因为现在高校的统计学专业开设的课程比较滞后，尤其在本科期间，还是一些相对简单的统计学基础，并不贴合现在大数据分析所需的统计学知识，所以你可以看看李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》，两本书很棒，会对统计学有更深的理解，另外用python去实现这些算法模型，多去处理一些数据分析的案例，这样统计学才能真正发挥作用。

匿名用户 · 2018-10-15 23:19:43

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多易教育 · 2018-10-15 23:19:44

统计专业，数学是你的优势！如果以后从事大数据方向，建议是学好专业课的同时再学一门编程语言，比如Python或Java，编程再结合你的专业会有很大的优势！
还有要强调的是，大数据开发工程师一些基础的工作就是结合业务做一些数据处理，对数学要求不高，但是如果以后想往更高发展，比如机器学习，深度学习，人工智能，那数学就非常非常非常重要了！！！

钢的弦 · 2018-10-15 23:19:45

统计学专业很强，在理论方面有很强的优势。
从事大数据方面的专业当然可以，但是要自学的技能还有很多。
1.编程能力。这个肯定是必需要具备的。统计学毕业肯定是偏分析方向，语言的选择上，python可做入门，实现简单的demo。在有一定基础以后肯定还是要上scala的。因为scala和spark结合比较密切。腾讯做分析时，python因为效率原因几乎没有人用。python大都是用来做一些自动化运维的工作。
2.机器学习和深度学习。有统计学的基础去学习，还是相对容易的。掌握常用的模型和建模的能力。有空余时间可以去天池、DF等一些平台上面去参加参加比赛，理论结合实践。
3.大数据平台。现在的数据分析已经从少量数据的估计过度到全量数据的概括归纳。平台部分，即解决数据的计算和存储问题。在实际业务中不可避免。需要了解常用的数据抽取组件，数据存储组件，计算引擎组件等等能容。

大的方向就这几个吧，希望能有帮助。

4358 · 2018-10-15 23:19:46

建议走数据分析方向，相对来说不用太深的编程基础。有精力可以更进一步走商业分析方向，简称BA（画重点是Business analytics，不是Business analysis，区别自己找），可以理解为是商业（金融、经济、市场）+统计学+编程（数据分析类，要求不高，主要是business sense，也会学大数据的分布式，高级点的才会使用机器学习，现在比较少）。感觉商业分析未来会是我国的新兴热门专业（国外很多了，像MSBA专业等，有条件建议出去），数据分析专业算热门不算新兴了。北京大学光华管理学院今年才新开这个专业———商业分析硕士，具体可以点下面链接看培养计划。
培养计划-北京大学光华管理学院商业分析硕士项目话说这是我首答诶，最后附上两个链接，还不会直接生成某人回答的链接。。
如何着手商业数据分析？中 @淙瀚的回答
2017数据分析与数据挖掘类的职位必备技能 @W韡，账号停用是几个意思

Desu · 2018-10-15 23:19:47

一直不太明白为啥许多非CS科班的会说从事大数据方向。。。
我猜你们所说的大数据方向就是指应用层上的数据分析&统计。但我所知道的大厂里的叫“大数据工程师”职位的都是来构建各种复杂的分布式系统的底层，纯coding，跟统计啥的感觉是没有一点关系的。
我们会留给分析师一些接口，比如sql，来调用数据仓库里面的东西。我觉得如果是数据分析的职位的话，了解一下基本的sql优化，专注于业务具体细节可能更加有效些。。。

farin · 2018-10-15 23:19:48

有啊，来个实际的，能发明一个类似于傅里叶快速变换的算法，把非凸问题通过正态分布规律映射到凸问题极值上，就是大牛了。话说回来，也就是只统计学只能在大方向上指导大数据或者修改框架，具体项目上帮助不大

infiniteft · 2018-10-15 23:19:49

统计学学好，从事大数据行业可谓核心优势。大数据的数据量大且种类多，传统方法在分析大数据上可谓捉襟见肘，统计学恰好是处理大数据的利器。而现在的很多大数据从业人员都是工具型，即能够使用工具解决一些常见的问题，但有一个问题如果从没遇见过，工具型的从业人员还真没法解决，这时候你扎实的统计学理论基础的优势就显现出来了。

统计学专业未来从事大数据方向有优势么?

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