你的理想和學識決定你可能幹成一些什麼事情，你培養的社會關係卻決定著你能達到的高度。但幾乎沒有什麼適合你的社會關係課程去學習，一切都在摸索中。

一個還有2年退休的老統計人。

統計學顧名思義最重要的就是統計，這是這個偏理科的專業，需要對數學數字很感興趣！畢業以後可以國考去統計局，也可以去例如保險公司之類的地方上班，前景很不錯的。

所以在大學期間完成必修的同時，也可以看看《申論》《行政職業能力》，到時候努力一下就是公務員啦！另外在大學有條件的話，一定要多多去實踐，對你的學科學習應用很有幫助！

需瞭解本專業的培養方向以及大一到大學的學習用書是怎樣的？規劃好接下來四年的學習方向和計劃。

首先題主要明白一件事，統計學專業的教育方式有兩種，一種是以理論為主，走數理統計線，一種是以應用為主，走應用統計線。前者的基礎課程是數學分析、代數，後者的基礎課程則是微積分。

提到的教材多是以後者為主，比如同濟的高數、人大的那套統計教材等等。題主若是想從理論上學習統計學的話，光是看這些教材是達不到應有的深度的。所以我從數理統計角度也推薦一套教材。

（0）基礎課

數學分析推薦看中科大版常庚哲和史濟懷所寫的《數學分析》，難度適中。雖然目前很多學校都是拿華師的數分作教材，但這個教材難度太低，並不適合你提高水平。題主有興趣的話，直接挑戰Rudin甚至是卓裡奇的數分也是很好的體驗。

代數推薦看看丘維聲的《高等代數》或李炯生的《線性代數》。同樣的，多數學校以北大的王萼芳高代為主要教材，但這本書寫得如何我就不吐槽了。丘維聲的高代是經典教材，言簡意賅且有足夠的深度，而李炯生的線代可以作為考研的參考書，難度偏大。

（1）機率統計

接下來開始入門統計學。題主要知道一些國內統計學方面的理論大牛，他們寫的書通常都是質量很好的，比如李賢平、陳希孺、張堯庭、方開泰、鍾開萊、茆詩松、王松桂等等。

國內機率論方面最好的教材當屬李賢平的《機率論基礎》，這本書在理論上講得很深，習題質量很高，通讀一遍之後本科級別的機率論不會有什麼問題。

國內通常是把機率論與數理統計兩門課捆綁到一起，數理統計屬於統計學的入門課。這方面我推薦陳希孺的、茆詩松的或是浙大的《機率論與數理統計》，其中前兩者在講解方面很清晰，而浙大版則是主流教材。

（2）軟體

統計學常用軟體有很多，比如R、SAS、SPSS、Minitab、EViews、Stata等等。專業人士最好要掌握前兩個，後面幾個的話，如果你學經濟統計，要學會EViews，學質量管理，要學會Minitab。

R軟體目前主要是統計之都在國內推廣，他們也翻譯了一些不錯的國外教材，如《R語言實戰》《R語言程式設計藝術》，前者是本R語言應用的大雜燴，後者主要從計算機原理角度談論R，不過寫得一般。此外，我也推薦看看《統計建模與R軟體》，這本書差不多是國內最好的R語言教材。

SAS軟體的教材則是很多了，而且都大同小異，隨便找一本看就行。另外題主有精力的話，也可以準備SAS程式設計師認證考試，考來個SAS程式設計師證感覺蠻拉風的。

記住，軟體的應用水平與你的理論知識水平成正比，知識越豐富，軟體你使用得越好。所以不要一味盲目地去學習軟體。

（3）專業課

本科階段統計學專業課大概有這麼幾個：實變函式、迴歸分析、多元統計、隨機過程、時間序列、抽樣調查、非引數統計、貝葉斯統計、資料探勘等等，學校不同，開的課會不同，但前6個應該是一定會學的。

實變函式是本科數學系難度最大的科目，我學得不深，課外看的是徐森林的教材。

迴歸分析推薦陳希孺和王松桂版，多元統計推薦張堯庭和方開泰版，隨機過程推薦北大的何書元版（這門課難度也很大，大概僅次於實變函式），時間序列推薦Brockwell版，以及 提到的《Time series analysis with applications in R》，目前這兩本書都有翻譯。

抽樣調查可以看看馮士雍的《抽樣調查——理論、方法與實踐》，資料探勘一定要看韓家煒的《資料探勘概念與技術》。剩下的幾門課我並沒看過什麼比較經典的教材，所以不推薦啦。

認真學習專業知識，尤其是高數、機率論與數理統計、線性代數等。

業餘時間學習幾個現在通用的資料分析軟體，比如R語言、Python、SAS、SPSS等，學會利用軟體來分析資料。最好能在網上的公共資料庫裡下載一些資料，進行實踐操作。

假期到資料分析公司實習，接觸現在統計界最主流的東西，知道大家現在都在做什麼，學習技能。

當熟練掌握這些技能以後，未來的路就要好走的多。