如何选择美国大学专业？对于很多不知道如何选择美国研究生申请专业的人来说，需要先了解自己所选专业在美国大学的发展前景和就业情况，这样才能在美国有更好的职业发展或深造机会。这里为准备申请美国大学统计学专业的同学介绍一下统计学专业的发展前景和就业情况。统计教育的发展:统计学是认识社会和自然的方法论科学，来源于统计工作，是统计工作经验的理论总结。
随后，英国剑桥、美国哈佛等大学也相继开设了统计学专业。著名的有德国大学教授克尼斯、恩格尔、梅尔，德国法兰克福大学教授弗拉斯卡博。Frascambo吸收了英国数理统计学派的一般方法论，将自然领域的方法应用于社会现象。现代统计学专业是基于随机抽样的数理推断统计，国家也是。
6、学了数据挖掘之后能干啥?学完数据挖掘可以做什么？数据挖掘职业规划总结|苏申很多人不明白学了数据挖掘之后要做什么，经常被问到这个问题。记得刚学数据挖掘的时候，有个老师说学数据挖掘没用。以后怎么找工作？我当时听了很惊讶，也不知道他为什么会问这个问题。数据挖掘在国外是非常好的工作。我喜欢数据挖掘，因为它很有趣。我很高兴将来能从事这项工作。
以下是来自网络的一些相关信息，分享给即将走上数据挖掘岗位或者想在这方面发展的朋友们:数据挖掘从业者工作分析1。数据挖掘从业者的愿景:从我的角度来看，数据挖掘有以下几种就业方式(注:本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。a:做科研(在高校、科研机构、大型企业，主要研究算法和应用)B:算法工程师(在企业做数据挖掘以及相关程序算法的实现等。)C:数据分析师(在拥有海量数据的企事业单位咨询分析等。) 2.数据挖掘从业者的切入点:根据以上职业方向，需要掌握的技能。
7、美国读商业分析硕士就业怎么样就业前景:与信息系统硕士、运筹学与信息工程硕士、金融硕士相比，分析硕士在就业率和薪资待遇上更具优势。分析硕士主要就业领域包括:市场购物分析、消费者行为、社交网络与情绪分析、推荐系统、欺诈与犯罪侦查、医疗保健供应中的医疗欺诈、健康科学(如基因组学)、供应链、金融、网络安全、图书馆与网络安全等。商业分析专业毕业生适合从事商业管理、项目管理分析、商业分析师、系统分析师等岗位。
专业从事不同行业行业数据的收集、整理和分析，并基于数据进行行业研究、评估和预测。虽然这是一个比较新的专业，但是就业前景很好。大数据时代，很多行业都需要善于挖掘和分析数据的人，比如IT、互联网、游戏、通信、金融、医药、咨询、零售等。所以BA毕业生很抢手，工资也高。
8、数据挖掘的前景怎么样,主要是就业方面的?前景非常广阔，尤其是现在，无论哪个行业，都依靠先进的网络和技术积累了庞大的数据库。这些数据的分析对企业的发展有很大的帮助。目前这个行业还是很有前景的。但是因为现在BI行业的准入门槛比较低，所以你要准备很多关于数据挖掘的基础知识，包括一些数据挖掘工具。如果你是算法研发方向的，很多搜索引擎公司都需要，像百度。
目前公司对数据挖掘岗位的技能要求比较高。目前市场上的工作一般分为三种:算法模型、数据挖掘、数据分析。目前数据挖掘的应用主要集中在电信(客户分析)、零售(销售预测)、农业(行业数据预测)、web日志(网页定制)、银行(客户欺诈)、电力(客户来电)、生物(基因)、天体(明星分类)、化工、医药等。
9、数据挖掘的职业发展方向是什么啊(1)数据分析的方向，这种偏操作，就是用sql、sas、spss等工具对数据做一些分析，做出一些报表，会影响企业的决策。(2)数据挖掘工程师的方向，说白了就是开发。你至少要懂一门C或者java之类的编程语言，你需要对自己有一个定位。如果你没有编程技能，我还是建议你做分析。
数据挖掘就业有几种方式:(1)做管理咨询行业的数据分析师，有大数据。数据分析师需要有很深的数理统计基础，熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。(2)负责企业中的程序设计和开发。程序设计与开发:主要是实现数据挖掘的现有算法和开发新的算法，以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发和实现工作。(3)在高校、科研单位或企业开展科研，研究算法应用等项目。
10、数据挖掘就业方向是什么?数据挖掘就业方向广泛，其数据挖掘具有统计学专业知识。结合基础金融知识从事银行、保险等金融领域是不错的。数据挖掘就业有几种途径:a)做科研(在高校、科研单位、大企业，主要研究算法和应用等。);b:做程序开发设计(做数据挖掘和相关程序算法在企业中的实现等。);c:数据分析师(在拥有海量数据的企事业单位进行咨询分析)。
目前市场上的工作一般分为三种:算法模型、数据挖掘、数据分析。应用和就业领域:目前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)、零售(销售预测)、农业(行业数据预测)、web日志(网页定制)、银行(客户欺诈)、电力(客户来电)、生物(基因)、天体(明星分类)、化工、医药等，如果对数据挖掘的学习有疑问，我们推荐CDA数据分析师的课程，兼顾了解决数据挖掘过程问题的横向能力和解决数据挖掘算法问题的纵向能力的培养。
文章TAG：挖掘 数据 就业 从业 想往
