香港留学统计专业有哪些著名院校

最近经常有小伙伴私信询问香港留学统计专业有哪些著名院校相关的问题，今天，金泉留学网小编整理了以下内容，希望可以对大家有所帮助。

本文目录一览：

• 1、统计学研究生就业方向及前景
• 2、香港留学统计专业有哪些著名院校
• 3、去美国留学数据科学专业的就业方向有哪些

统计学研究生就业方向及前景

统计学研究生就业方向及前景如下：

统计学专业毕业生的就业前景非常好;主要到政府统计部门、经济管理部门，银行、证券公司、保险公司等金融机构以及信息咨询公司等从事研究和教学工作或者到大型企业部门从事数据分析工作。

应用统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。

具体来讲，主要有升学(攻读博士学位);出国留学;金融和保险部门;投资、证券及社会保障机构;市场调研、咨询及信息产业部门;国家统计部门;各类公司等就业途径。

在当今的大数据时代，统计学只要学好了，就业完全不是问题，可以从事的工作有很多，比如统计调查、统计信息管理、市场研究、质量控制、数据分析、数据挖掘等。

工作相对好找，可以进入国外知名咨询公司、银行、金融证券类公司等高薪企业，当然这个专业本科找工作的比较少，很多同学要么出国，要么考研，研究生的竞争力更强。

统计学专业的毕业生主要到企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作。

具体来讲，主要有升学（攻读博士学位）；出国留学；金融和保险部门；投资、证券及社会保障机构；市场调研、咨询及信息产业部门；国家统计部门；各类公司等就业途径。

香港留学统计专业有哪些著名院校

我为大家带来香港留学统计专业有哪些著名院校，希望对出国留学的同学有所帮助。想了解更多留学精彩内容，为你详细解答。

1.香港大学：Master of Statistics

港大的统计专业始建于1987年，截止至2014年已经有近650名毕业生，其中不乏世界500强的精英!此专业分为风险管理和数据分析两个主题，同时补强学生的电脑分析能力。针对毕业后的职业规划，大多数毕业生为政府统计处人员、中学教员、医护界别、私人机构(银行金融、市场分析等)。专业每年招生60-70人，想要入读此专业的学生一定要有很好的数学成绩。

2.香港城市大学：MA in Quantitative Analysis for Business

工商数量分析，老师将其归为数学类专业有点牵强，这一点从“MA”的文凭便能看出一二。但根据课程设置可以看到大多数专业都和统计相关，这也是为什么老师在此推荐此专业原因。另一方面，分析能力越来越得到各大公司的重视，此专业能够提供的也正是此方面的培训，所以想从事管理层事务的学生们可以多关注一下这个专业。

3.香港城市大学：MSc in Mathematics for Finance and Actuarial Science

香港金融与精算数学，致力于培养学生在金融工程、精算和风险管理方向能力。录取的学生多数也是science或engineering的学士学位学生，总的录取标准也要比前三个专业低一些，在竞争激烈的港校中，能入读此专业绝对是物超所值的!

4.香港中文大学：MSc in Mathematics

香港中文大学的统计学专业偏向理论型，纯粹的数学专业，理论联系实际比较多，毕业后大多数从事金融经济工作。录取要求来看，达到学校最低要求的基础上，学习成绩会占有很大优势。申请者最好可以有相关项目工作!

5.香港科技大学：MSc in Financial Mathematics

香港金融数学专业，包括数理金融学、数学金融学、分析金融学，是利用数学工具研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践。科大将此专业直接归到数学系下面，可见其对数学要求之高!相应地，此专业的录取要求也很严格，面试的专业性是大多数专业无法比拟的，想申请此专业的学生一定要做好充分的准备。

6.香港理工大学：MSc in Applied Mathematics for Science and Technology

侧重精算和投资方向，此专业将课程延长至两年，也足以见得它的专业性。

7.香港理工大学：MSc in Operational Research and Risk Analysis

申请理工应用数学的学生，大多数也会申请此专业作为保底，课程开设于2013年，录取标准相对也不是很高。但随着不断地发展，老师认为此专业申请必然会愈加地难起来。运筹及风险分析近年来得到更多的重视，也成为了高管必须了解的领域。雅思6分，相关背景，好好准备面试，同学们的录取希望很高! 金泉留学网

8.香港浸会大学：MSc in Operational Research and Business Statistics

可以拿到双学位的专业：香港浸会大学和英国肯特大学(肯特大学教授会来港教授，无需去英国学习)。借用学校的介绍吧“运筹与统计学因其精细化的知识体系，满足政府、企业、银行、市场调研公司和保险公司所需，该领域的毕业生正日渐成为就业市场的宠儿。然而，仅仅有运筹与统计学的相关知识远远不够，国际化的学术背景成为新时代专业人才的必备条件。如何在最短时间内让自己满足时代所需，走在行业前端?香港浸会大学运筹学及商业统计学双硕士学位课程成为满足所需的重要之选。”

去美国留学数据科学专业的就业方向有哪些

金泉留学网(https://www.jqliuxue.com)小编还为大家带来去美国留学数据科学专业的就业方向有哪些的相关内容。

早从15年开始，在出国留学的浪潮里，大数据相关的专业就越来越火，老牌子的CS和统计专业自是不必说，新兴的专业中最火的则是Data Science，Business Analytics 和Data/Applied Analytics。 下面由我给你们介绍具体情况！

去美国留学数据科学专业的就业方向有哪些

第一类：纯数据分析类

1. 数据分析师

Data Analyst

数据分析师侧重于利用统计学、数学等知识进行数据挖掘，日常的主要工作内容为收集数据、清洗数据、然后做一些分析或可视化处理，对编程语言有一定的要求，如R，Python，Javascript，C/C++，SQL等。初级的Analyst的工作就是配合Scientist和Engineer，当业务需求使用某些方法的时候，他们就是一线操作者，当scientist要数据，他们要收集清理数据，当客户或者子公司要数据，他们也要收集清理数据。得出最终的分析报告给产品组工程组或管理层。 所以从这个角度讲，analyst只是非常纯粹的在和数据打交道罢了。

2. 数据科学家

Data Scientist

数据科学家是数据领域非常具有复合型的高级岗位，往往需要具备能够独立完成一整套数据分析过程的能力：从数据提取，整合、并进行分层，进行统计或其他复杂的分析，创造引人注目的可视化诠释和效果，开发具有更宽广应用前景的数据工具。实际工作中主要的精力大概在分布式算法的实现和优化上，特别是后者，是极具挑战性的，需要资深的数据科学家来完成，因此需要非常强大的数学、统计、计算机背景，在优化问题上很有经验。

3. 数据架构师

Data Architect

都说不想当数据架构师的程序猿不是一个好前端。因为一个优秀的数据架构师应该对所在领域的主流技术体系有一个全面清晰的认识，对某一种技术的原理、运作机理有深入的理解，是该领域的专家，同时具有将客观事物抽象出来的能力，关注当前技术前沿和热点，使用最高效的方式解决问题。他们的日常主要任务为创建数据管理系统，对数据源进行整合、集中、和维护。具体来讲，要求会SQL，XML，HIVE，PIG，SPARK等，对数据库体系结构有深入了解，擅长数据仓库解决方案等。

4. 数据工程师

Data Engineer

作为一个新兴的职业类型， 数据工程师更倾向于掌握 “战术层面” 的具体数据技能，专注于使数据可用并能够在生产环境中对数据进行处理，如具体的编程语言、操作系统与数据库等；而数据科学家更倾向于“战略层面”的数据技能，如数据分析、数据挖掘、统计分析、机器学习等。他们的日常主要工作内容是用SQL来回答分析型问题，用脚本来做数据集成，清洗ETL（提取-转换-装载）任务和使用Hadoop生态工具等，对编程语言要求较高，SQL，HIVE，PIG，R，MATLAB，SAS，SPSS，Python，Java，Ruby，C++，Perl等等都要会。

5. 数据库管理员

Database Administrator

数据库管理员和数据分析的关联不是很大，类似于一个IT职位，职责为管理数据以及支持数据管理的设施，确保数据库是提供给所有相关用户，正在正确、安全的执行，因此可能会用到SQL，hadoop及相关查询语言，如Hive和Pig。日常专注于优化数据仓库，负责数据的读写和管理。

第二类：以数据为驱动的商业分析类

1. 商业分析师

Business Analyst

商业分析师和纯数据科学家都是使用数据的专家，但他们的工作内容是有比较大差别的。通常，商业分析师要对某专业领域具有深入的了解和深刻的认识，商业敏感度高，擅长于从某一领域的数据中挖掘信息，以此评估过去、现在和未来可能的经营业绩。确定最有效的分析模型和途径，为商业用户提供和解释解决方案。

这个过程一般包括先和客户沟通，确定客户的问题和诉求，之后定义业务问题，搜集原始数据，运用预测性、规范性和描述性分析来研究、解释和可视化这些数据，让它们变得具有价值且能为客户展示。在这一过程中与客户反复商讨需求，更新模型，最终利用数据模型理解、整合，得出最佳解决方案。

2．数据产品经理

Data and Analytics Product Manager

管理团队分析师和数据科学家，除了要会一些必备的基础语言如SQL，R，SAS，Python，Java，Matlab和数据挖掘、数据建模等能力，还需要对产品有深刻的理解、熟练应用数据可视化工具，和良好的人际沟通能力。他们的主要职责包括但不限于搭建数据pipeline，做分析，实验场景，评估和实施分析结果，同时要针对结果针对数据逻辑提出需求，解答来自其他部门的问题，设计出更好的产品，留住更多的客户，产生更多的利润。

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