统计学（Statistics）是从应用数学领域分支出来成为一门单独的学科，主攻方向是结合概率论、数学模型、统计模型、计量模型等工具。对大量的数据进行整理、总结、分析 ！并从中做出归纳性推测，或者进行预测分析 。

数据科学（Data Science）从学科角度出发 ，是在统计的数学基础上 。结合了模式识别、机器学习、数据可视化、数据库、编程等高性能计算的交叉学科  ！

统计/数据科学专业人才有着巨大的市场需求和人才缺口 ，关注相关专业的同学也很多  。申请非常热门！今天offer收割机留学就跟大家详细聊聊香港新加坡统计&数据科学专业申请解析~，

统计与数据科学（Statistics & Data Science） ，都是在数学的基础上  。对数据进行收集、处理、研究、分析的学科！由于它们的专业方向、背景、就业领域，以及对录取者的背景要求都相对接近。所以一般来说 ！这两个专业基本是可以放在一起混合申请的 ，

Statistics从应用数学领域分支出来成为一门单独的学科 ，主攻方向是结合概率论、数学模型、统计模型、计量模型等等工具。对大量的数据进行整理、总结、分析；并从中做出归纳性推测！或者进行预测分析，

统计专业的学科核心包括：数据挖掘、随机过程、时间序列、生存分析、贝叶斯算法等等 ，可以说它可以为一切需要依靠大数据进行决策的行业领域服务。应用范围和就业范围都非常广：政府部门、金融、经济、互联网行业、医药等等  ！

offer收割机留学：从申请的角度来说，Data Science的难度应该是覆盖了Statistics的。因为Data Science相当于在统计的数学基础上！再结合一定程度的计算机、编程知识  ，它的应用和就业领域同样很广。而且比统计更深入！可以从事比较前沿的 ，如AI、数据挖掘、算法、机器学习等热门跨学科领域的工作 。

Data Science的专业核心为3块：数据处理、数据模型分析和数据可视化 ，前两块与统计的专业有部分重合；额外的部分  。是与计算机技术结合产生的可视化！以及结合高级编程产生的如机器学习等分支  ，

因此大部分的Data Science相关项目都开设在计算机学院、文理学院、工程学院下  ，也有少数设置于商学院。这个专业的基础课程包括应用统计方法、计算机方法、数据挖掘、数据库等课程 ！在这个基础上学生可以自由地选择自己想要深入的领域  ，

offer收割机留学：申请攻略与建议 ，

除了本科统计专业外，常见录取的本科背景如：数学、应用数学、计算机、信息科学等数理背景较强的专业 。转专业的同学也可以申请！如：生物、物理、电子工程等专业，

普通商科转申会比较困难 ，需要有大量的数理课程背景支撑 。包括并不限于微积分、线性代数、概率论、统计、回归分析、微分方程、多元微积分、计算机、R等 ！技能上最好也能熟练运用Excel、SPSS、SAS、C++、Python、R等相关软件，

常见录取的背景为：数学、统计、信息、计算机、数据、工程等专业背景，

基本上不适合商科等转专业学生申请  ，除非选修足够的数理课程  。否则不建议申请DS！但可以尝试申请统计 ，并且需要有相应的课程、技能、经历作为背景。数理背景等硬性条件要求比统计还要更高  ！软性背景基本上需要计算机和数据方向的项目经历，或者业内顶级公司的相关岗位。

根据申请难度  ，港三、NUS、NTU最好能有3.5+；注意补充自身的数理背景。大量高阶数学、统计、Data、计算机编程课程  ！有益无害相关课程分数不能太低  ，

香港和新加坡普遍对于语言要求不高，大部分项目IELTS 6.5+/TOEFL 90+就能够申请。申请名校建议：IELTS 7+/TOEFL 100+ ！没有必要硬刷高语言成绩，因为对这些项目来说。语言成绩不是考量的重点！

申请统计/Data项目  ，要考GRE不要考GMAT。如NUS统计从20Fall开始要求必须提交GRE ！分数建议能考到320+  ，高分加分

最关键/最有用的是某些大牛教授或者机构的高质量的科研项目 ，涉及数据、统计、建模、数据分析等内容的数据研究项目课题 。能够运用分析工具、模型、数据可视化等进行相关研究（如涉及SPSS、Eviews、Stata、Python、MATLAB等统计分析软件使用） ！这样的项目对申请帮助更大，甚至可以在大型期刊上发表论文的话也会很加分。

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高质量的数据处理、数据分析、数学等领域的经历非常有帮助 ，通过这些经历展示出自己的数据处理能力和对于数据处理软件的掌握 。

没有强制要求 ，但是相关高质量实习/工作经验可加分；比如Google、腾讯、阿里巴巴等互联网公司数据挖掘、数据分析岗；TOP咨询、TOP投行等战略分析、数据处理、建模、股票分析；保险精算等岗位。

以下列举一些具体公司职位参考： ，

券商：直投部/投行部、量化岗、数据分析岗… ，

咨询公司：波士顿、贝恩、麦肯锡、埃森哲、尼尔森等数据分析岗、战略管理咨询岗… ，

互联网公司：阿里/腾讯/百度数据岗、Google数据岗、滴滴数据分析岗、去哪儿网数据分析…  ，

快消：欧莱雅、联合利华、宝洁市场数据分析岗…，

大数据公司：如BBD数据分析岗…，

数模竞赛：大型数学建模比赛如美赛、数模国赛 ，这两项比赛认可度较高 。强烈建议参加 ！

计算机/数据竞赛：数据分析、数据挖掘、计算机类比赛建议参加，

以及其他的建模、统计建模竞赛等也可以参加，参加这些类型的比赛 。可以加强并锻炼自身建模、代码编程、论文写作、数据处理分析等方面的能力！丰富背景为申请增加亮点  ，

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。

有机会的话也可以考虑参加交换项目  ，如2+2、学期交换、暑校等。参加这类交换项目可以丰富国际化教育背景！能够提前适应国外教育环境，还能够要国外教授推荐信 。对申请有加分作用  ！但并非强制

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  ，

其中2+2的话因为有海外本科背景 ，对申请来说可以给自己更多元的学位背景。可以主修辅修相关专业课程！并且好好学的话能拿到不错的GPA  ，港新院校比较看重本科院校背景  。一般而言对985/211、海本背景会优先考虑！

港新此类项目申请开放时间不太一致  ，有9月/11月/12月开放申请的。有批次/滚动录取！建议申请港新的同学尽早考出标化成绩、尽早准备好申请材料，及早申请；港新此类项目主申阶段9-12月都可 。尽早申请先申先录

Statistics与Data Science一直都是热度比较平稳上升的专业，Data Science这几年随着AI等概念也越来越吸引申请者。但是由于门槛较高！所以申请的难度每年变化不算大，同时由于大部分项目规模都比较小。所以申请难度并不小 ！

项目申请难度基本是与学校的排名高低和知名度成正比，港大、港科、NUS、NTU的申请难度大于其他院校 。

Statistics与Data Science比较适合数理背景强，且对数学和编程有兴趣 。有一定天赋的人  ！就业前景很好，工作待遇很高。由于地理位置原因！离国内比较近 ，无论是选择海外就业/回国内地工作都有比较多的选择 。大多数最优的职位都出自各大知名IT公司！以及新兴互联网公司，如Facebook、Google、LinkedIn等；也有去金融投资行业做Quant 。或者一些其他领域的公司（如药厂）做相关行业数据分析的！就业率比普通商科类专业高很多，基本都能够找到满意的Job offer 。

毕业生往往大多从事Data Analyst、Statistician、Machine Learning Engineer、Data Scientist、Research Scientist、Business Analyst等，主要根据自身所具备的专业技能。以及对什么方向比较感兴趣！想从事哪方面的工作  ，

一般而言Data Analyst、Statistician偏传统统计一些；Machine Learning Engineer、Data Scientist、Research Scientist偏现代Machine Learning一些；而Business Analyst则偏Business一些 ，

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数据支持行业: 对公司数据分析、决策分析、解决方法 ，如IBM

互联网行业：数据挖掘、客户数据分析、市场数据分析 ，如Amazon、Facebook  。

咨询银行&投资&保险行业：行业分析、企业战略分析、决策分析 ，如McKinsey&Company。

医药行业/医疗机构：生物统计分析、制药研究、生物科技  ，如Ellis Medicine  。

政府部门：人口社会保险数据统计、经济数据分析决策、气象研究；如DRC  ，

保险行业：产品设计、产品分析；如Prudential ，

游戏娱乐部门：产品分析、游戏设计、数值策划；如Blizzard，

物流相关行业：运筹分析、物流分析；如UPS ，

教学/科研：大学、专业研究机构，

最热门、竞争最激烈的项目毫无疑问是港大和港科的项目，学校对申请者的要求相差无几：GPA3.5+。建议提交GRE320+！相关专业背景，有数据相关的优质科研/实习  。班级规模都不大  ！

PS：其中港中文的DS为非全日制授课，可以考虑申请港中深的DS。港大的LIM设置于教育学院！并非传统意义上的DS项目，申请难度不算高 。

港城、港理有比较纯正的DS项目 ，城大DS项目19年开设。大多数项目的申请条件都不算很高  ！只要背景与项目课程契合即可  ，

新加坡大部分申请都围绕新加坡国立、南洋理工 ，少部分学生会加上新加坡管理大学。由于学校少所以能选择的项目也少！

MSc in Statistics，

MSc in Data Science and Machine Learning (20新开)，

MSc in Analytics，

Master of IT in Business (Analytics Track)，

offer收割机留学：NUS的Statistics和DS都开设于数学学院，其中DS项目20Fall新开设 。这两个项目的申请开放时间较晚  ！都是12.1开放，3.15截止。数理背景强的同学均可申请；商科背景数理课程不错的同学也可以尝试Statistics项目申请！NTU的Analytics偏向招收理工科背景的同学 ，商科跨专业申请的难度很高。新加坡管理大学的IT in Business建议有工作经验！但卡得不严项目申请难度总体来说要低一层，

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