2021年1月，美国统计协会发表了《2021年，“统计学家”仍是最佳职业》一文，文中指出在2021年的各类职业榜单中，统计学家和数据科学家仍位居最佳职业榜单的高位。与此同时，在 U.S. News 发表《2021年100个最佳职业》中，统计学家排名相比2020年再次提升，获得综合第6位、STEM职业第5位，以及business职业第2位 。
大数据时代，越来越多的企业使用统计数据分析来做决策，统计学家职业收入丰厚，发展前景也越发可观。今天，我们就来给大家介绍一下统计学相关的职业规划以及美国Tier 1的统计学硕士项目。
一、统计学职业规划
大多数统计学硕士项目培养的毕业生，主要可以在statistics, data science, big data analytics领域胜任相应的岗位：
统计学家 statistician
数据科学家 data scientist
数据分析师 data analyst
那么上述岗位之间又有什么区别呢？
◆Statistician vs Data Analyst:
统计学家更专精于数据的数学和计算方面，致力于解决复杂数学方程式；数据分析师除了对统计有强烈的感觉，往往还要基于计算机科学背景去使用复杂的软件以从数据中提取有意义的信息。
◆Statistician vs Data Scientist:
统计学家使用数学分析来解决现实世界中的问题；数据科学家则采用更侧重于计算技术的多学科方法，从数据中提取见解。
◆Data Analyst vs Data Scientist:
数据分析师解释并从数据集中得出结论；数据科学家设计用于建模数据的流程，后者对高级编程技能的要求很高。
二、美研统计Tier 1项目推荐
01 Yale
MS in Statistics and Data Science
耶鲁大学统计与数据科学硕士是20fall新开的专业，不过20fall的时候还只接受M.A. in Statistics项目录取的学生转过去，21fall开始才算正式招生。
虽然说是新项目，不过和原来8节课的MA统计硕士项目相比，其实就是在原有基础上增加了4门课，变成了一个12门课的M.S.统计与数据科学项目。纯授课制，非读博导向，项目反复强调是terminal。
项目规模很小，一共才发40个offer，最后入学人数大概为15-20个。M.A Statistics之前的录取率在10%。
录取案例：
THU金融+CS，GPA 3.84，G 330，T 112
top30美本，GPA 3.96，GRE 331，两段关于统计的科研，三段实习
02 UC Berkeley
MA in Statistics
加州大学伯克利分校统计硕士时长一般为2学期（可以申请延至3学期)，不是PhD导向，是高阶统计课程，没有行业“应用”型课程。课程的自由度不高，一共有6门课（1门选修）。
对于统计专业找实习来说，学校的career fair/internship fair帮助有限，要的基本都是Haas的或者是EECS的。具体的实习/找工还是要去各个公司机构的网站填application，越早越好，UC Berkeley的title还是很香的~项目毕业生的就业面还是比较广的，从事的行业包括技术、金融/银行、保险、环境、医疗保健等等。
项目一直维持在40人左右的size。录取来说，当彩票买一买，偏好数学/统计/计算机背景的学生，有先修课要求。平均GPA 3.8+，录取率在15%左右。
录取案例：
top50公立美本，会计统计双学位，GPA 3.98/4.00（top 3%），GRE 165+170+3.5，一段fintech相关国内大行实习，一段不相关水research
伯克利，统计，GPA 3.97，Gre 327，一段科研，两段实习
03 Cornell
MPS in Applied Statistics
康奈尔大学MPS应用统计硕士，就业导向的项目，2个学期（延成3学期是exceptions。）项目提供传统的Statistical Analysis方向（60%选）和更侧重computer science training的Data Science方向，还包括了real-world 的MPS Project，为就业做准备(相比UC Berkeley，Cornell的课程可能更加实用哦)。
项目规模保持在一年40-50人左右，先修课要求不高，都是些基本的数学课（微积分、统计学、线代）。从我们的申请经验来看，项目对学生的GPA卡得不是很严，更看重学生相关的科研/行业应用等projects。
不过，这个项目一般出结果都很慢，要到入学当年的4月初到6月初才会出结果……（考验真爱粉的时刻）
录取案例：
UCLA精算专业，Gpa 3.78，GRE 322，三段实习和一段一年多的全职，现在美国互联网公司做data analyst
top50美本，Gpa 3.9，GRE 331，四段实习
美本，Gpa 3.1，GRE V154+Q170，一段国内的实习，社团VP
04 Duke
MS in Statistical Science
杜克统计为期两年，共36学分，小班化教学，课程自由度高，而且注重前沿统计方法的实践运用（实习或研究项目皆可），为学生提供了更有针对性的不同细分应用领域的课程（DS/金融经济/市场调研/社会调研政策评估等）。
毕业去向来看，33%的学生选择继续攻读博士，19%选择金融服务。校友行业分布广泛，平均底薪为每年102,000美元。
录取来说，申请人数每年不断增长，录取率在20%左右，最终入学人数基本保持在30左右。录取学生80%来自统计学本科，也有部分是来自工程、经济和金融专业。
录取案例：
上海211，经济（辅修应用数学），GPA 3.82，T 103，GRE 157+170+4.0，2段校内科研，2段数据分析相关实习，国家级大创项目成员。
Top30美本，数学计算机双专业，Gpa 3.87，GRE332，两段国内互联网大厂实习，没有科研经历
985，数学(辅修精算)，GPA 90，T 107，GRE 319，发过两篇论文，香港水实习一段，三个建模一等奖，三年奖学金
05 CMU
Master of Statistical Practice
卡耐基梅隆大学统计实践硕士为1年制，包含2个学期，是就业导向的；项目不能延长，没有暑期实习。课程设置上类似Yale的stats and ds项目，课程内容围绕data analytics + statistical computing。课程自由度不算高，一学期1门而已。项目亮点在于有一个实战practice是consulting project，有实践机会。
毕业生去向以就业为主（90%+），岗位一般是statistician / data analyst，各行各业都有，毕竟stats是个工具而已，应用到不同行业领域都可，留美率不错；学生中也有极个别选择读博。
申请来说，size很小，有先修课要求（微积分、数理统计、概率论、线性回归、矩阵代数），华东师范、上交、ruc、sysu、北师大这些985都有录取案例。不需要GRE（跟疫情无关），托福要求speaking小分26，但其实卡得也不严。
录取案例：
top5 985，GPA 3.75，T 106， GRE 322，三科研一实习
top985，Gpa 3.81，T 104，GRE 325，法国交流一年，一段marketing research，五段实习，两段big name互联网数分，一段金融公司数分，两段券商
港三，major数学，GPA 3.73/4.00，T 109，GRE V156+Q170，三段科研，两段500强水实习
top30美本，统计，gpa 3.97，GRE 158+170，两段金融水实习，一份互联网实习
最后，再给大家介绍一下新加坡国立大学的统计项目，这也是很多美研统计选手的保底之选。
06 NUS
MS in Statistics
NUS statistics隶属于理学院的统计与应用概率系(DSAP)，21fall开始更新了课程，主要涵盖：统计statistics、数据科学data science、大数据分析big data and analytics三大领域技能与知识。
没有强制先修课要求，建议本科上过多元微积分、线性代数、概率论等。转专业友好，理工科/商科友好。历史上还有车辆工程、工程管理、法律和金融双学位、财务管理、机械、土木等专业背景的同学收到录取。
20fall开始require G，但20fall当时也有无G录取的案例，从21fall的录取来看GRE310+即可。语言就是托福85+（所以也能拯救一些申美国低标化选手）。新加坡的惯例就是对双非不太友好，尽管也有个别录取，但对GPA的要求会很高。
录取案例：