大数据与经济统计学哪个专业好？

一、大数据与经济统计学哪个专业好？

经济统计学专业好。在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制以及高新技术产品开发、研究、应用和管理工作，或在科研教育部门从事研究和教学工作，综合经济管理部门、政府统计部门、经济和社会研究部门、金融机构、工商企业、数据分析机构、市场调查机构等。

二、大数据管理与应用和经济统计学区别？

区别在于：

一，学习内容区别

1.大数据管理与应用专业侧重于从多源、大规模的数据中提取有价值的信息。学生将学习数据存储、处理、分析以及机器学习等技术。大数据专业注重对海量数据的管理和处理，涉及到分布式计算、云计算、数据挖掘等技术。学生通常需要熟悉编程语言（如Python、Java）和数据库管理系统。

2.经济统计学专业强调数据分析和解释的技能。学生将学习各种统计方法、抽样技术、实验设计以及概率论等内容。统计学专业注重数据的搜集、处理和分析，以从中提取可靠的结论。学生需要熟悉统计软件（如R、SPSS）以及数理统计的理论基础。

二，应用范围区别

1.大数据管理与应用专业在商业、医疗、金融、社交媒体等领域有着广泛的应用。学生可以通过分析大数据，揭示趋势、预测未来，支持决策制定。大数据专业人才在数据科学家、数据工程师、商业分析师等岗位上有着较高需求。

2.经济统计学专业的应用范围同样广泛，涵盖了市场调研、环境研究、医疗试验、社会学研究等领域。统计学专业人才可以进行数据采集、设计实验、分析数据，并为决策提供基于数据的支持。他们在统计师、市场分析师、社会科学研究员等职位上有着显著地位。

三，就业方向区别

1.大数据管理与应用专业在未来将持续蓬勃发展。数据的爆炸性增长意味着需要越来越多的专业人才来处理和分析这些数据。大数据专业人才有望在人工智能、物联网等领域找到更多的就业机会。

2.经济统计学专业作为一门古老而稳定的学科，依然在许多领域中具有重要地位。随着数据驱动决策的趋势不断加强，统计学专业人才的需求也将保持稳定。他们在各个领域中的深入分析和解释数据的能力将会继续受到重视。

三、经济统计学数据工程发展前景？

发展前景不错。

经济统计学数据工程就业方向可以面向金融，统计，经济，会计这四个大方向。而经济统计学毕业生中大部分人成为了会计，其次是数学教师，然后是银行等金融机构。金融统计学最好的就业方向就是进入事业单位，但这些单位往往很少招本科的学生，一般都是要求硕士以上学历。

四、数据科学与大数据与统计学的区别？

1、区别一：培养目标不同。

（1）统计学

「统计学」主要通过利用大量数据进行量化分析，总结出一些经验规律，做出后期推断和预测，从而为相关决策提供依据和参考，其不仅仅是统计数字，还包含了调查、收集、分析、预测等，应用范围十分广泛。

（2）数据科学与大数据技术

「数据科学」综合运用统计学、计算机科学、应用数学等学科提供的现代数据分析工具和方法从数据中自动寻找规律或者有价值的信息。

具体来说，它是运用概率统计、并行与分布式计算、人工智能、机器学习等综合知识研究来自工业、生物医疗、金融证券和社交网络等众多领域的较大规模或结构复杂数据集的高效采集、高效存储、高效管理、精确建模、深入分析和精准预测的新兴交叉学科。

2、区别二：课程设置

（1）统计学

一般来说，统计学专业的核心课程无外乎三个方面——数学、计算机和经济。若对该专业的核心课程进行分类，可大致归结为以下3种∶

数学相关的核心课程：数学分析、几何学、常微分方程、概率论、抽象代数、复变函数等；计算机相关的核心课程：计算机应用基础、程序设计语言、数据库管理系统、计算机网络、数据结构与算法、深度学习等；

经济相关的核心课程∶计量经济学、经济预测与决策、金融数学、证券投资与统计分析等。

（2）数据科学与大数据技术

二若对数据科学与大数据技术专业的核心课程进行分类，可大致归结为以下3种∶

·数学相关的核心课程∶概率论、数理统计，应用多元统计分析，实变函数9，应用回归分析，贝叶斯理论与算法，统计计算等；

计算机相关的核心课程：程序设计实习，数据结构与算法，分布与并行计算，算法设计与分析，数据库概论等；

数学&计算机结合的核心课程：应用时间序列分析，自然语言处理导论，人工智能，深度学习等。

3、区别三：就业方向

（1）统计学

根据统计学就业方向侧重点的不同，大致可以分为三大类∶金融类、算法类、数据分析类。

1.金融类

相关职位∶量化投资、风险控制、股票分析师、市场研究员等

量化投资∶负责设计、编写和测试量化模型，搭建和优化数据系统和策略回测平台，对量化策略进行逻辑论证、回测评价、风险分析及产品化建议；负责量化FOF产品组合的研究、尽调、业绩分析、筛选、监控等。

风险控制：根据社区零售业务制定风控部署全年规划，对行业风险动态进行监控和快速调整风控策略；深刻理解社区零售业务链条，对社区零售业务链条的风险做风险评估和风险判断；结合风控核心指标与业务核心指标，定量分析 处理问题，沉淀通用解决方案（包含营销安全、价格风险），对风控策略和管控流程进行优化等。

·股票分析师∶负责行业信息和资料的收集、汇总、分析和研究，日常研究报告的撰写；通过公司平台服务客户，为客户提供行情、投资策略咨询服务；对行业和公司基本面的有深度的研究，能够挖掘有价值的投资机会，并形成投资分析报告等。

市场研究员∶ 负责产品营销策略评估、推广效果评估的用研工作。洞察用户转化的关键， 为单品营销优化提供输入；针对竞品开展增长案例专项研究，识别增长的新机会与手段，并推动在业务侧落地等。

2.算法类

相关职位∶数据挖掘工程师、机器学习算法工程师等

数据挖掘工程师∶负责用户增长、个性化运营、推荐系统相关的数据挖掘工作，包括但不限于人群挖掘、画像建设、用户模型等；梳理、提炼、整合能解决业务问题的可复用数据挖掘方案，沉淀形成数据中台的挖掘工具，持续提高挖掘效率。

机器学习算法工程师：负责构建用户画像，分析用户兴趣偏好负责核心业务的数据/算法工作，优化协调过滤算法，挖掘用户社交关系与潜在社群；负责相关业务的数据分析及增长挖掘工作等。

3.数据分析类

相关职位∶数据分析师、运营分析师、商业分析师等。

数据分析师∶面向特定行业的业务问题/业务目标，建立数据基本指标统计体系描述业务，通过数据分析为上级领导提供决策依据，实现数据的商业意义。

运营分析师∶负责用户洞察，建立统一的用户分层和生命周期模型，通过数据挖掘多维用户特征标签，发现商业机遇并推动职能团队落地运营策略；负责市场竞争分析，具有较强的市场分析和洞察能力，基于外部渠道样本数据采集，建立竞对分析模式，提供市场控比趋势和业务策略建议等。

商业分析师∶深入理解业务逻辑前提下，迭代业务核心指标体系，并推动线上化、产品化；结合内外部信息，输出有深度洞察力的专题分析，持续迭代业务决策层的业务认知，为策略制定奠定坚实基础。

五、经济统计学与统计学有什么区别？

统计学是一门工具学科，各行各业都离不开统计。统计学搜集和处理数据，并且运用数理的方法对数据进行分析，然后帮助人们根据数据做出决策或者预测。

经济统计学的话，顾名思义，更侧重于统计学对于经济学领域的运用。经济学研究需要运用大量的数据，对其加以分析以后寻找规律，分析对策，这都需要统计学的工具来帮忙。

如果你自己更加对纯数理和统计感兴趣，并且以后想要有相对更加宽泛的行业来选择职业的话，建议考虑报考统计学；如果对经济学比较感兴趣，将来期望进金融机构的话，可能经济统计学更有用。

对于本科生来说，经济统计学由于所学范围宽广，知识涉及学科较多，学得广而不精，所以在就业的时候就存在一个转向的问题。但数据处理是统计学的优势所在，是会计，经济等专业都没有的优势，所以不必为就业的问题担心。

六、经济与统计学院发展前景？

经济与统计学院的发展前景较好，有着广阔的就业和研究领域。以下是一些相关方面的发展前景：

1. 就业机会：经济与统计学院的学生毕业后可以在各个领域找到就业机会。他们可以在政府部门、金融机构、咨询公司、研究机构等各种组织中从事经济分析、数据分析、市场研究、金融管理等工作。经济与统计学院的学生通常具备良好的数据分析、逻辑推理和问题解决能力，这些都是当前和未来经济市场中非常需要的技能。

2. 学术研究：经济与统计学院的学生在毕业后还可以从事学术研究工作。他们可以选择攻读硕士和博士学位，进一步深入研究经济理论和统计方法，并投身于经济学、经济政策、发展经济学、计量经济学等领域的学术研究。

3. 可持续发展领域：随着可持续发展的成为全球议程，经济与统计学院的学生在环境经济学和可持续发展领域也有广阔的就业和研究机会。他们可以参与环境经济政策的制定、可持续发展的数据分析和评估、绿色金融的研究等，为实现可持续发展目标做出积极贡献。

需要注意的是，经济与统计学院的发展前景也与市场需求、经济形势、技术进步等因素相关。因此，随着社会和经济的变化，相关专业的需求和就业前景也可能有所变化。但综合来看，经济与统计学院的学生具备的技能和知识在当前和未来的就业市场中仍然具备较好的竞争力。

七、经济统计学考研可以报大数据吗？

可以报大数据。

经济统计学专业是统计学在经济领域中的应用学科，是以经济数据为研究对象，包括经济数据的采集、生成和传输，用统计方法分析经济数据背后的经济现象以及复杂经济系统的规律，从而为经济和管理决策服务。

统计学是应用性很强的一门专业，它是研究如何有效地收集、整理和分析受随机因素影响的数据，并对所考虑的问题做出推断、预测和控制，为采取决策和行动提供依据和建议的一门专业。

八、经济统计学数据工程学那些课程？

主要课程：数学分析、高等代数、C语言程序设计、数据库原理及其应用、面向对象程序设计、微观经济学、宏观经济学、统计学原理、经济统计学、金融统计学、多元统计分析、实用回归分析、抽样调查技术、统计预测与决策、风险管理、证券期货投资技术分析、统计软件、国民经济核算等。

九、统计学习与数据挖掘学啥？

统计学习和数据挖掘学习发现数据中的结构。

十、经济学与统计学，哪个好？

通常来说，统计学比经济学要好，

因为，在就业上前者更有适应性，在学术上前者更有兼容性。

学好了前者，你可以做中学教师，公务员，大数据、人工智能等工作，统计学、管理学、金融学、会计学、经济学、政治经济学等等读博。

其实经济学并不是显学，而且比较虚，比较像屠龙术，不容易搞出真正的学术成果，也不那么实用。到头来很多人不懂经济，不懂市侩，不懂政策，不懂学术，如果情商高、脑子灵活还可以到各行各业卖嘴皮子，如果情商不高、脑子不灵活，就只剩下学历文凭、教书讲课了。