概述统计与数据科学的区别

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　　先说几个对统计学的定义：

　　芝加哥大学：Statistics, the theory, methodology and practice of analyzing data, is a fundamental tool in all sciences.

　　密歇根大学安娜堡分校：Statistics and data science are the necessary component in all applied sciences, business, medicine, and even many everyday tools and tasks.

　　看了这么多定义，大家有没有看到一个熟悉的单词：Data，对，这的确又是一个和数据打交道的专业，但与数据科学(Data Science)略有区别，统计学是陈述数据的本质，而数据科学需要统计学的知识作为基础，强调的是解决问题。数据挖掘指的是结合统计方法和计算机语言，进行数据挖掘，在互联网公司运用较多。

　　生物统计是指用数理统计的原理和方法，分析和解释生物界的种种现象和数据资料把握本质和规律性，应用于生物医药、保险精算、医院等领域。 金融统计关注金融数据包括股票、基金、期货等各项金融衍生品的分析，但由于金融市场的风险，相对来说，这一类统计不稳定性较高。

　　国外统计学硕士对于申请者一般有先修课要求，Linear Algebra线性代数, Calculus微积分, Statistics and Probability统计与概率论是三门常见的基础课程，如果学生拥有其它如应用统计学、回归分析、时间序列分析、计算机编程知识，则在申请中更占优势。在相关的软件技能上，统计专业会涉及到SAS, SPSS, SQL，Eviews, Matlab，Statistica, Minitab, Stata, EPINFO, Excel， Python, R, Spark，C，C++等。

　　但是Data Science除了计算机和数学/统计之外，还需要在某个领域有应用，所以数据科学是一个应用性比较强的学科。数据科学涵盖的范围更广，涉及的工作更加系统和工程化，需要统筹data creative，data develop，data research，data analytics，data business等多个环节的工作，具有更高的协作性。

　　所以如果学生本身是学数学专业或者统计学专业的话，统计和数据科学是可以一起申请的。

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