概率论与数理统计

概率论研究事件发生的可能性，而统计学对大型数据集进行分析，通常是为了有效地描述这些数据，或根据代表性样本推断出与更大的数据集相关的结论。这两个数学分支可以看作是硬币的两面：统计学帮助您了解过去，概率论则帮助您运用该知识预测未来！

统计学和概率论是数据科学的基本工具。利用这些技能，您能够确定数据收集方法是否合理、从海量数据集中获取相关见解、构建可产生有用结果的分析模型等等。在数据科学的背景下，重要的概念和技能包括抽样分布、统计显著性、假设检验和回归分析。 ‎

作为数学的一个分支，统计学需要高水平的算术和数量分析技能作为基础。但是，这仅仅是开始。成为统计学家有点像成为侦探 - 您需要具备出色的分析技能，才能确定数据是否具有统计意义、正确地解释数据和测试得出的结果是否有意义。

尽管统计学的核心理论并不新奇，但如今的统计学家正依靠复杂计算机程序的力量，利用这些原理提供更有力的见解，深入程度前所未有。因此，熟悉计算机知识也是统计学家的一项基本技能，尤其是熟悉 Stata 和 SAS 等程序以及 R 和 Python 编程语言。最后，如果您能够将统计分析的这一切有效地表达出来，则它们对于解决问题将更有用。因此，令人赞叹的数据可视化能力以及较强的书面和口头交流能力对于将您的见解转化为行动至关重要。 ‎

从事统计学和概率论相关工作并不只是要成为统计学家或理论数学家（虽然也可以）。像数据科学一样，这些技能打开了非常广阔的职业选择之门。毕竟，有哪家公司不需要预测未来或了解过去？

如果您对涉足商界感兴趣，则统计学和概率论对于业务分析师、市场研究分析师、风险分析师和经济学家了解全球市场和识别潜在商机至关重要。如果您想从事技术工作，了解这些领域对数据科学家、软件工程师、机器学习工程师和许多其他职业可能非常有用。

统计专业知识也是一项帮助了解风险的核心技能，而且对于公共卫生研究人员、环境科学家、犯罪学家、气象学家、药物工程师以及努力保护客户或公众的众多其他角色的工作至关重要。因此，无论您的职业目标是改善经济状况还是建设美好的世界（或两者兼有之），统计学和概率论技能都能让您达成理想。 ‎