美国研究生统计学专业方向及申请指南

Posted 2023-04-01

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美国研究生统计学专业方向及申请指南

　　当下不少同学选择去美国留学读研究生，在各大专业中，统计学是应用数学的一个分支，主要是通过利用概率论建立数学模型，收集所观察的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。下面是我为大家带来的关于美国研究生统计学专业方向及申请指南的知识，欢迎阅读。

　　一、美国研究生统计学专业方向

　　在开设统计学专业的美国大学中一般都有两个方向：一个是偏重于理论研究的，一类是偏重于实际应用的。如果是选择理论研究方向的话，主要是专设的统计系或者是在数学系下设统计学;如果选择实用方向的话，所包括的方面相对就比较广泛，比如现在很热门的生物统计、经济统计和社会统计学等。

　　在美国，统计学主要学习方向有生物统计、金融统计、应用统计和数学统计四大方向。统计专业已经慢慢从数学系中脱离出来，成为独立的系。很多的学校都成立了自己的统计系。统计学基础研究方向包括：样本设计、数据挖掘、随机过程、建立统计模型、模型的选择、时间序列、非参数统计方法、生存分析、空间统计、各种概论理论等;应用研究方向包括：生物统计、环境统计、金融统计、经济统计、农业统计等等。

　　二、就业与前景

　　统计学是一个应用很广泛的学科，几乎在所有领域都要用到统计的知识，比如生物、经济、工程、医药、公共卫生、心理学、市场营销、教育、军事、社会学等领域。由此可以看出，统计学的就业前景是很广的。统计学的毕业生一般来说可以从事以下的工作：政府部门的专职统计员(如国家统计局、环保局、药监局等)，基金证券公司的分析人员，保险公司的精算师，调查研究机构的工作人员和企业的调查统计人员(如市场调查)。

　　在以前，统计学在国内是一个比较冷门的专业。除了保险、证券公司和一些政府机关要招收统计专业的学生外，一般的企业很少招统计专业的学生。但是近几年的情况有所改善，现在一些公司，比如高盛、宝洁等看起来与统计不沾边的企业也需要一些统计人才，可以说统计专业越来越热门了。

　　三、美国研究生统计学专业申请

　　在数学的众多分支中，统计属于较热门的分支之一，但是比较EE、CS等专业，统计的申请远远没有那么激烈，所以背景合适的申请者，申请统计学拿到好学校的录取的机率会大很多。

　　1.选校申请原则

　　对于以后读完MS要工作的同学，学校的地理位置是很重要的，最好选择东西岸的大城市。

　　MS更看重你的硬件背景，GPA，GT很重要，能多高就多高吧。

　　对于有志向从MS转到PhD的同学，最好去有thesis的项目，不然会很吃亏。并且应该更看重统计专业排名高的学校。

　　申Ms的话，不要局限于专排，有很多设在数学系和工程院下的统计项目也是很不错的，例如佐治亚理工。

　　2.具体情况

　　1)本科数学/统计的人还是申请数学/统计专业：这个没什么特别需要说的，本身没有什么跨专业之类的麻烦，大多数时候也不用考sub，况且即使要求考sub，甚为数学系毕业的你还不是小儿科吗?所以GPA很重要，学校也占一定的重要性，不过最近数学系好像招收国内硕士毕业的比较多，也许是我们学校数学的特有现象也说不定。本科基本上没有几个能发paper的，其实连在美国读phd的学生要发paper也是相当有难度的。统计有很多相关分支，比如financestatistics，biostatistics，marketing，传统统计。精算这几年在国内可能越传越热了，希望大家不要人云亦云，要有自己的见解才行。

　　2)本科是数学/统计专业的人申请其他专业：有相当一部分人去了ComputerScience，毕竟这是一个和数学结合很紧密的专业。至于其他，我感觉最好的方法就是先申请数学出去，然后倒了国外再转，曲线救国，很多人都是这样做的，而且比较成功。那样你的优势就是你的数学功底扎实，对于你的思维很有帮助的。

　　3)国内其他专业的人申请数学/统计专业研究生：我想申请数学是不可能的吧，申请统计的倒是有不少。首先要求你一定要学过数学统计课程，概率论是绝对必不可少的，统计相关基础课程的成绩绝对绝对不能低。你的优势就是你有其他学科的background，如果你申请的统计系有professor做与你以前专业相关的project，那样对于申请很有帮助，可以先套磁，那样成功率更高。

　　3.申请条件

　　统计学硕士项目对本科背景的要求并非特别严格，但最好是要有一定的数学背景，修过相关的数学课程。比如像华盛顿大学的统计学硕士就要求申请者最好有数学和统计背景，30学分以上的数学和统计课程，包括1年的中级微积分，线性代数以及概率论课程。卡耐基梅隆也要求申请者修过两学期的微积分程，一门线性回归分析以及一门矩阵代数。而斯坦福往年录取的学生背景各异，30%的学生本科为数学专业，19%的统计学，经济学本科背景占16%，工科背景占14%，其他的背景如计算机、金融以及运筹学等。耶鲁大学对申请者背景的要求：All applicants should have a strong mathematical background，including advanced calculus，linear algebra， elementary probability theory，and at least one course providing and introduction to mathematical statistics. An undergraduate major may be in statistics， mathematics， computer science，or in a subject in which significant statistical problems may arise.严格的还会对修读课程的长度或者学分进行要求，比如修读过2-3个学期的微积分。

　　例如：

　　1)乔治城大学对先修课的要求是：three semesters of calculus，culminating in multivariable calculus，plus linear algebra. Other courses in mathematics and statistics will strengthen an application.学校FAQ中提到本科为计量经济学是不达申请要求的，不过可以提供课程描述后再向学校确认是否可以申请。

　　2)南加州大学对先修课的要求是：at least three semesters of calculus，including multivariable calculus，one semester in linear algebra. A course in undergraduate analysis is also desirable. at least one course in both undergraduate probability and statistics.并且这些课程的成绩要好。

　　所以，申请统计学，通常学生需要有较好的理工科背景，尤其本科专业是统计学、数学、精算、应用数学等专业的学生，申请比较有优势。如果学生学习过高数、线代、微积分、概率论与统计等等数学课程且分数优秀，并且有很好的统计相关的实习，也可以申请转专业到统计学专业。除了数学基础之外，学生还要能很好的使用计算机软件，如MATLAB，SAS，SPSS等。

　　在统计学硕士项目的申请中，申请者最为关心的应该是是否要考GRE数学的专科考试的问题。其实，许多Top的学校在申请的要求里都不强制要求申请者提交数学Sub的成绩。虽不要求，但大多数学校会建议学生提交Sub的成绩——这点说明如若能取得一个不错的数学Sub成绩会对申请增色不少。一般来说，Sub考到90%以上的比例算是很不错的。

　　至于GRE和TOEFL成绩，和其他专业的硕士项目申请一样，Top的学校对托福的要求为100，比如JohnsHopkins University(约翰霍普金斯大学)。华盛顿大学要求申请者的`托福口语在26分以上。大部分美国的学校对GRE的成绩没有最低要求，但既然是申请对数学有一定要求的统计，GRE的数学部分取得高分就很关键了。

　　四、注意事项

　　1.申请统计学要不要考SUB?

　　只有少数牛校要求PhD.的申请者考SUB，如耶鲁，斯坦福，其余大部分的学校并不要求。对于Master的申请者，学校基本上不会要求考SUB。另外，如果申请如印第安纳伯明顿，华大西雅图这种统计专业夹杂在数学系下的学校也要考SUB，但是这种系的统计专业一般规模很小，申请的人并不多。所以，除非客户有多余的时间和精力或者目标学校是牛校的PhD，否则是不用建议客户去考SUB的。奖学金发放情况一般来说，统计学的master是不会有奖学金的，但也有少部分学校会给master的申请者发放$5,000—$10,000不等的小额奖学金，如 宾夕法尼亚大学，密歇根安娜堡大学，普度大学，罗格斯大学，伍斯特理工等都曾经给申请者发过奖;还有的学校会有部分学费的减免政策，如约翰霍普金斯大学和芝加哥大学的博士奖学金还是比较丰富的，从收集到的数据上看，大约有2/3的申请者可以拿到奖学金(多为全奖)，形式多为学费减免+TA或者RA。

　　2.背景提升建议

　　针对统计专业的申请特点和学校的要求，主页菌建议申请者从以下几个方面来提升自己的竞争力：

　　1)修读高级(研究生)的数学或统计课程;

　　2)提高数理课程的专业GPA;

　　3)熟悉掌握统计软件，如R，SPSS，STATA，SAS，MatLab;

　　4)拥有计算机编程的能力，如C/C++，Python;

　　5)专注于专业小方向上的研究，如序列分析;

　　6)参加数学建模比赛或统计研究项目，增强动手能力。

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研究生退学跨专业申请到康奈尔大学攻读数据挖掘——一位北航经管女生的独特经历

壹

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编者按：潘琛同学已经于2017年12月份获得硕士学位、从康奈尔大学毕业了。今年5月，她已经入职亚马逊总部、从事数据挖掘工作；经历了短暂的适应过程，目前工作可谓得心应手、事业风生水起。两年后再次阅读她当初从北航经管学院退学、前往康奈尔大学攻读数据挖掘硕士学位的决策及行动过程，重点推荐的是她选择换专业方向的缘由及思维方式；同时，她对申请留学过程及方法是思考和实践，也值得同学们借鉴。希望更多的同学从盲从中抬头，经过独立思考、选择真正适合自己的道路，并通过积极实践达成目标。

已经在康奈尔大学开始新的学习生活两个多月了。每天焦头烂额地学习数据分析课程，匆匆赶去上课的路上会有松鼠轻快掠过，午饭是各国美食和沙拉，周末会坐几小时车跑去看美加边境的大瀑布……

回想去年自己正全副身心地准备GRE的这个时候，有一种时光的错乱感。这一年的变化如此之大，让我时时产生一种微妙的庆幸：正是去年此时，自己作了出国留学并转专业的决定，最终幸运地来到了这个美好的学校。

转专业并不是我突然间的奇思妙想。在这个想法隐隐浮现之前，生活中就已经给了诸多的暗示；这些细小的线索一点点累积，最后我不得不正视它，告诉自己：去学数据分析吧，免得将来后悔。

秋景·Cornell University

贰

首先，我十分感谢本科专业——北航经管学院的工业工程专业——学习给我4年带来的扎实基础。

这是一个涉及各种学科的专业，从高数、物理、线性代数、材料加工、C语言到系统仿真、企业战略、统计、经济学……而且更妙的是，学院非常支持创新和实践，大二快结束时我与几位同学一起开了一家公司、尝试app开发的工作；这个过程极大地影响了我，不仅让我在实践中提前对管理相关的课程有了更多的理解，也让我真正体会到了互联网给这个世界带来的巨大变化。尤其是数据的价值不断地被重视和提及，也让我的小公司掘到了第一桶金。

可能是实践过后对学习有了更好的理解和珍惜，我的成绩维持的不错、大四获得了保研的名额，成了苏老师的研究生。原本应该按部就班的就这样过完研究生的日子，命运的转折点就这样翩然而至。

叁

最大的触动来自我的本科密友殊凡。

她是我在大学遇见的脾气相投、相当有才的一位好友。可惜非常不巧，她的才华和所学专业几乎不相关——她对色彩、造型、信息交互这些的灵感简直天才，然而却学着最“枯燥”“严谨”的会计学。这种严重的分裂让她对专业兴趣寥寥，甚至感到痛苦。大四最后的毕设难度不高，完成对她来说不是太大的问题，但是她坚决地说：“不、我不要再把时间花在我不喜欢的事情上，我要做一个原画师、一分一秒都不要浪费。”

大四的最后一个月，我们经常在一起深夜散步，无外乎是我劝她完成毕设，她大谈特谈做个原画是她多么想要完成的梦想。我劝她和家人妥协，她语调不轻松、却是坚定地说：我要自己做主。

最后我被她说服了。我想起了自己看过三遍的电影《三傻大闹宝莱坞》。一遍遍地，我惊叹于主角的乐观、机智、自信，他一遍遍告诉朋友：要去做自己真正想做的事情，不要崇拜虚幻的神灵，要相信自己的潜力。

电影最意想不到的一刻，是大家发现主角并没有获得文凭，但是凭借从学校获得的知识，成了一个著名的科学家。当故事只是电影的时候，观众会觉得就该如此，主角做出的任何决策，都一切顺理成章，但是当故事回归现实，这种勇气和智慧，有谁真正能够拥有呢？我感觉自己成了电影里的小反派，天天说着文凭论和成功论，想要把主角般的M变成和我一样无趣又习惯妥协的人。那一刻，我真正感受到了自己的软弱：担心离开既定轨道后四周都是黑暗，会有不确定的未来。只是，我又真正被这种挑战者的勇敢打动，开始不断逼问自己：抛开世俗的那些标准，我真正感兴趣的是什么。

校庆烟花激光晚会·Cornell University 

肆

这个想法就像一粒种子，日后一切的经历都像是在松土施肥。

大四暑假前，我找了一份非常体面的实习，坐落在王府井CBD的高楼大厦，世界500强的外企，精干的同事，高额的是同类实习两倍还多的薪资……然而仅仅两天我就放弃了，我发现外界的光环终究是外界的，如果我对这份工作内心并不充满热爱，那么我的内心无法感到愉悦，这种虚幻的光环能赋予的成就感，满足不了一个内心有别的渴望的我，成为不了我自己的光环。

都说人往往不知道自己喜欢什么，但对于不喜欢的东西则十分明确。

我开始利用排除法，把我可能的几个职业走向进行了分析。人力资源的工作大部分细致又常规，可能还会和人有大量的职场社交，而我喜欢挑战、性格变化大，时而喜欢独处、时而人来疯，貌似这份工作和我并不契合。

销售市场类的工作，更是对社交和人情方面有着极高的要求；创办公司的经历告诉我，这是一份十分心累但回报不确定的工作，而且时间一长产生的疲乏感对我是致命的。

附近小镇·Cornell University  

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终于，我发现自己更喜欢把精力投入到技术类创新的工作中。

长期的理科生教育让我的逻辑性和数学功底非常扎实，足够重新捡起来再继续深化，更由于我的创业经历，我对如何与技术人员打交道、如何理解现实问题并转化为数学问题、如何快速地了解一个行业有了初步的训练。

我发现自己适合这种一半现实、一半技术相互混杂的工作，一方面我可以和各种专业的人快速交流，获取问题的关键点，另一方面我能有技术解决思路，并且利用我的“脑洞”来挑战传统的思维。

而且数据的问题最可爱，优化结果可测量，几乎是立竿见影，非常容易使我获得成就感。加之我对未来的预判，数据大爆发带来的商业需求，是我们这个年代的人最宝贵的机会。

大四暑假是个悲伤又刺激的离别季，伴随着不断送同学离开、飞往一个个国家，我也开始蠢蠢欲动。由此，我的转专业计划才真正开始。

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第一步：尽一切可能去收集相关的资料。

数据分析的趋势如何？对转专业的友好度如何？哪些学校是其中的王牌标杆？哪些公司有哪些职位？职位内容都涉及什么？

先有一个初步的概念，会进一步确定自己是不是适合这个方向，需要增添什么技能，能在哪些方面做出尝试，未来的道路和预想的是否一致，以及竞争激烈度等。这个阶段主要通过各大留学论坛，新闻报道等。

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第二步：与父母沟通，获得他们的支持。

一开始我和父母商量的结果自然是不顺利的，研究生开学在即，大家都认为我会顺风顺水地完成学业，现在突然说要转专业，风险和不确定性是最大的质疑。

我的父母是世界上最可爱的父母：我的家境十分普通，但是大二时我要开公司，他们听了我的想法后就全力支持，不光是投钱给我，还时常听我的想法，看见报纸上有和我行业相关的消息，还会认认真真剪下来，留给我看。这次我冲回家和他们讲，我不想继续开公司和在国内读研了，他们一晚上从质疑到理解，几乎也是全程在关心，我是不是真正喜欢我的选择。他们这种包容和理智的爱，让我在疯狂的同时，也有一种被保护的安全感。

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第三步：开始准备语言考试和GRE。

由于我决定出国已经接近7月底，我几乎是兵荒马乱的开始复习英语。之前大二考过一次雅思，有过一点经验，查资料发现很多美国大学也接受雅思成绩，我就打算重新准备雅思（诚恳建议有时间的同学不要这样做，后面我吃尽苦头）。

另外开始准备GRE。中间没有报复习班，完全靠刷题和背单词，在11月底的时候，我拿到了雅思7和GRE317的成绩。

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第四步：研究报名申请的学校和专业。

数据分析是一个新专业，在不同学校有不同的名称，有的属于商学院，会叫商业分析，有的在工程学院，会和运筹、统计接近，还有的在信息和计算机学院，是CS的一个细分方向。

这个过程非常繁杂，每个学校会有对应专业的官方网址，上面放着录取基本要求、往届学生就职数据、在读学生个人简历，都非常有用！

我非常想去西北大学的商业分析专业，号称女神级别的项目。于是我在它的官网上找到了一位在读的研究生，发邮件询问她对这个行业和专业的理解，还请她推荐了在这个圈子中类似的其他学校开设专业。她给了我非常有用的提示和学校列表，后来我几乎是完全根据这份表单在申请，十分管用。现在这个专业爆火，新开设的学校越来越多，只要你用心，总能定制出最适合自己的表单。

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第五步：找出对转专业友好的项目。

由于雅思的限制，具体到每个学校每个学院都会有不同的区别，有时候往往要求比托福的难度还高，由于这个我也直接错过了西北大学的项目（雅思要求7.5）。在这个情况下，可选择范围就极小了，最后录取我的Cornell information science这个专业，就是一个接受雅思7分报名的专业，同时这个专业有非常强的包容度，主要有人机交互、数据分析、UX这几个方向，学生的背景都是心理学、机械、通信、工业工程、计算机、新闻、艺术等等，混杂得厉害。

课程的选择度也很高，几乎所有研究生课程都可以算作有效学分，CS的课还有优先级，可以在爆满的情况下优先选课，十分对我的胃口。

唯一的缺点是时间短，我拿到了3个学期的录取信（很多同学则是2个学期），因此课业压力十分大，都是在拼命狂奔才能赶上进度。

其实从第一步到第五步，都是在心里下定决心后顺其自然的一系列步骤，哪怕今年申请不顺利，明年再考托福再申请就是了，只要决心去做，总是会有方法的。

我也还有一套备选，如果没有申请成功，那么就在coursera上先修相关课程，在kaggle上进行数据分析实战，在微博上关注的一些数据分析专家也时常会开设线上的课程，包括各方面的职位也会对新人有初步的培训……

留学并不是实现人生目标的唯一途径，要在眺望远方时，多看看一些别的风景，只要有心，方法总是比问题多，成功也没有范式。

CIS专业的gates hall·Cornell University 

最后，感谢我的导师苏老师和我的统计学老师王老师，不管是创业阶段为我出谋划策、帮助我解决无数的困惑，还是在我读研又决定退学的时候，给我永远的鼓励和肯定，这都是我人生难以想象的宝贵财富。

希望每个人都能拥有属于自己的人生导师，也祝大家能够在这个信息大爆炸的时代找到自都己的最爱，在这个新的职业不断被创造的美好时代，转专业可能是一个自然而然的选择，而所有的选择，都是为了更好地自我实现。

潘 琛

本文作者潘琛

教师点评

潘琛也是我五年多前就认识的北航经管学院2011级本科女生，是11月6日《大一期间就尝试创业是一种什么样的体验？》（后面有链接）中提到的五年前获得高通公司SnapDragon全国大学生创想大赛冠军“佼佼者”团队的leader。

2015年11月中旬，潘琛很正式地约我谈话，提出想去美国留学，在数据挖掘、分析领域深造。我首先关心的是她的学习能力：毕竟学习数据挖掘对一个人的能力倾向还是有很严格的选择性的，潘琛之前表现出的更多的是对技术解决思路的“脑洞”，而非解决技术问题本身的能力。潘琛解释说自己进入研究生学习阶段，已经选修了两门相关的课程，感觉还好。既然如此，我当然支持学生追求自己的梦想，接下来要讨论的就是实施的可行性了。

从本文可知，潘琛早在2015年7月底就认真考虑出国留学并开始付诸行动了。对于大多数同学而言，放弃北航硕士研究生学习的机会，还是需要很大的决心和勇气的。然而，对潘琛而言，这远没有几个月前自己的好友马殊凡放弃本科学位的决定更“惊世骇俗”。所以，似乎整个申请过程才显得更为艰难。

我认为这篇文章最值得推荐的是潘琛做出终止北航研究生学习、申请去美国名校转专业读研的决策思路及一旦目标确定后自己全力以赴的努力过程。

潘琛是位思维品质极高的女生，有着对信息的高度敏感性、也颇能体会周围人的情绪反应。她的能力不仅体现在其“脑洞”，更体现在周围资源的积极整合。

四年前，我组织学生去奥森秋游、潘琛参加，偶遇四位大学毕业、工作不久的年轻人卖风筝模型，她有些玩笑地买了一个送给别人当礼物，并借此与几位腼腆的“生意人”互留了联系方式；其中一位是学法律的，后来在她们注册公司等过程中帮了不少忙。

当然，整合资源的前提是自己也能够且愿意成为别人的资源；在我印象中，潘琛不仅仅是自己遇事善于求助，同时也乐意向别人提供帮助。在互联网+的大背景下，这种资源整合的能力才是最值得同学们自我挖掘与培养的。

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