随着统计在各行各业的应用越来越广泛，统计学的报考热度也始终居高不下。但是统计学能做什么，它究竟为什么热门，要不要选择它，还是很多同学纠结的内容。在介绍专业之前，先拿一组统计数据聊聊统计学这些年的发展状况。
统计学就业情况
美国劳工统计局（BLS）预测，从2014年到2024年，统计学的就业人数将增长34％，同为大热方向的数学科学职业就业增长也仅为28％。
根据美国劳工统计局职业就业统计，2000年以来，统计人员总就业人数增长了54％，在美国劳工部20个增长最快的职业中排名第9 ，是这一列表中仅有的四个非STEM（科学，技术，工程和数学）职位之一。
这还远远低估了具有统计学知识的专业人才发展潜力，很多热门行业，比如数据科学家、精算师和市场研究分析师之类的工作都需要一定程度的统计科学能力。
什么是统计学
统计学是一门从数据中学习的艺术。它涉及数据的收集、分析和解释，以及依赖数据的有效沟通和结果表示。在医学、遗传学等科学领域以及商业和公共政策中，想要做出正确决策，都少不了统计这个定量推理的核心。
虽然“数据”和“统计”这两个词汇经常互换使用，但在学术研究中它们之间存在重要区别。数据是记录并用于分析目的的单个事实信息，是用于创建统计信息的原始信息。统计则是进行数据的分析计算后，对于数据含义和意义的把握，通常以表格，图表或图形的形式呈现。
统计学的应用
从政府，工商业到大学和研究实验室，社会各个领域都需要统计学家。统计学家可以参与新药物的开发、政府公共政策的制定、企业市场战略的规划或金融投资组合的管理。拥有足够经验的统计人员通常能够赚到六位数的薪水。
在保险和金融业务中，统计学家的兴趣是访问风险并预测事件的可能性。气象学或天气研究也在很大程度上依赖于统计分析，并雇用了数千名统计学家。也有统计学家在渔业部进行研究，以研究捕鱼方法和法规对各种鱼类的可持续性的影响。
此外，政府雇用了许多统计人员来处理数据，以提供表征健康和人口变化等事物的状态或状况的方法。劳动统计局致力于分析几乎所有事物。
归根究底，统计学是一个方法论的学习。只要找到一个合适的位置，统计学出身的你可以将数学技能应用任何到你感兴趣的事物上。可以说是一个适用性相当广泛的专业了，还不心动吗？
美国统计学排名
小编整理找到了美国最实用的大学排行榜U.S.News在Science部分单独设立的统计学排名，具体排名如下：
U.S.News 统计学top20
这个排名的特别之处在于，U.S.News将统计和生物统计专业（后文简称“生统”）分别列出、混合排名，导致以哈佛为代表的部分院校分别因统计和生统被提名两次。
这是不同学校的院系设置差异引发的无奈之举。有的学校仅仅开设了统计系，内部再细化为统计和生物统计等专业，有的学校分别设立统计和生统，也有部分院校仅单独开设生统专业。
由于这些专业之间的跨度并不大，生统无法独立于统计系另开榜单。同时也会有学生选择混合申请，最终形成这样错综复杂的情形。但毋庸置疑的是，这个榜单展示出生物统计在美国的热门程度，接下来就聊聊统计系下的专业细分。
专业细分
以统计学专业排名第一的斯坦福为例，斯坦福统计系中开设了以下几个研究生专业，通过比对具体专业的课程内容，我们可以看出它们各自的侧重点并进行区分。
其中Biostatistics Training Program是针对统计学博士提供的生统培训项目，而非标准的生统硕士，但其课程设置仍适用于专业细分。
MS in Statistics 统计学硕士
培养目标：通过概率和统计思想和方法使学生熟悉科学和技术中的作用，在已发现通常有用的技术的理论和应用中提供指导，并对研究人员进行概率和概率的培训，进一步发展统计学方面的知识和技能，为学生提供专业职业或博士学位的准备。
课程设置：
1.核心必修课程（概率、随机过程、应用统计、理论统计）
2.系内选修课程（生物统计学系列研讨会、统计学家工业研究等）
3.线性代数要求（应用矩阵论、实变量的功能等）
4.编程要求（编程方法、科学计算导论等）
5.一般选修课
M.S. in Data Science 数据科学硕士
培养目标：大数据在工程学和应用科学领域的重要性日益提高，促使了统计系设立这一课程，数据科学的学生将以计算作为学习重点。数据科学专业强调的数学，统计，计算和编程技能，此外还通过数据科学及相关领域课程的一般性和重点选修要求提供基础的数据科学教育。
课程设置：
1.核心必修课程（数值线性代数、离散数学与算法、最优化、工程中的随机方法等）
2.数据科学（统计推断导论、统计建模导论、现代应用统计：数据挖掘等）
3.编程能力和计算核心（面向科学家和工程师的高级软件开发、分布式算法与优化、数值分析中的并行方法等）
4.专业选修课（见下图）
5.实用部分（六个单元的实践部分）
数据科学硕士专业选修课内容
Biostatistics Training Program Courses 个性化生物统计学培训课程
培养目标：个性化医疗将改变我们提供医疗保健的方式，并根据个人独特的基因组成和健康史量身定制医疗干预措施。个性化医学生物统计学培训计划中的学者将有助于定义这一新兴领域的统计基础，开发用于收集，组织和解释在我们社会各个角落产生的大量健康数据的工具和方法。
课程设置：
1.核心课程（统计理论、应用统计、概率论）
2.生物医学科学课程（生物过程的遗传分析、基因组学和个性化医学、人类分子遗传学等）
3.生物统计学/流行病学课程（先进的流行病学和临床研究方法等）
4.计算生物学/生物信息学/统计遗传学课程（分子进化基础、计算分子生物学、转化生物信息学、计算基因组学等）
根据斯坦福三个专业的培养目标以及课程设置不难看出：
统计学硕士的学习内容相对传统，课程内容兼顾数学、编程、统计学应用三大领域，没有强烈导向。
数据科学硕士则以当下热门的大数据为课题，课程内容偏向计算与编程。
生统硕士则会在统计学的基础上，结合大量生物科学课程，以遗传、流行病、基因为研究重点。
知名美校统计学硕士项目
看完统计学的专业细分，咱们再回顾一遍U.S.News排行榜上那些知名院校的统计学硕士项目吧！
斯坦福大学
专业设置：
MS in Statistics 统计学硕士
M.S. in Data Science 数据科学硕士
申请要求：
推荐的预科课程包括线性代数、统计/概率、编程的高级本科水平课程。
加州大学伯克利分校
专业设置：
MA Program in Statistics 统计学硕士
申请要求：
数学和统计学课程的描述性清单是入学申请的一部分。UCLA的典型录取学生在多变量微积分、线性代数、概率论、理论和应用统计以及至少一个统计系统（例如R）或计算机语言（例如Python）方面具有课程经历。
哈佛大学
专业设置：
Master of Science in Biostatistics 生物统计学硕士
Master of Science in Comp Bio & Quantitative Genetics 生物与定量遗传学硕士
Master of Science in Health Data Science 健康数据科学硕士
Master in Data Science 数据科学硕士
申请要求：
生统方向的申请者必须通过多变量积分和线性代数课程，具有编程知识；最好完成概率论、统计学、高级微积分或实数分析以及数值分析的课程，具有统计计算相关软件的实践知识，已完成生物学、计算生物学和遗传学方面的课程，对脚本语言及关系数据库有一定了解。
数据科学硕士方向的申请者则需要具有足够的计算机科学、数学和统计学背景知识，包括至少一种编程语言的流利使用以及微积分、线性代数和统计推断的知识。
约翰霍普金斯大学
专业设置：
Master of Science in Biostatistics 生物统计学硕士
申请要求：
学生应有具有微积分和线性代数课程基础；强烈建议没有基础生物学背景的学生报名参加“生物医学科学导论”课程，该课程每年8月下旬在每年的第一学期之前举行。
Reference
https://libguides.macalester.edu/c.php?g=527786&p=3608657
https://www.quora.com/Is-statistics-a-good-major
https://statistics.stanford.edu/
干货信息均来自上述院校官网
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