统计学和数据科学的区别是什么

一、统计学和数据科学专业对比

统计学（statistics）是比较传统的学科，一般包括参数估计、假设检验、回归分析、生存分析、因子分析、时间序列、非参数统计等。

数据科学（data science）：数据科学其实也会大量运用统计学的模型，但它更偏向于运用现代的机器学习（machine learning）模型，比如支持向量机、决策树、深度学习等，更偏向结局大样本（如互联网、人工智能）的问题，计算量非常庞大，通常借助于GPU等手段。

二、统计学和数据科学的区别

区别1：侧重点不同

数据科学是近年来才兴起的一个专业，包括了数据处理、大数据分析、计算机编程等内容，其教学模式更偏向于CS（即计算机科学）；

统计学通常分为数理统计、经济统计学等，主要的学习内容更加偏于理论。

区别2：培养目标不同

数据科学专业主要培养德、智、体、美、劳全面发展，具备良好的人文素养、科学素养和职业道德，具有扎实的数理知识和系统的数据科学、大数据技术理论知识，能解决数据分析建模和大数据治理等相关领域的复杂工程问题，具备开阔的国际视野、良好的团队合作意识以及组织管理能力和创新创业能力的复合应用型人才。

统计学专业培养具备系统的统计学理论知识和应用知识，掌握统计学的主要方法，具 有处理特定行业数据问题的能力，能在经济、管理、生物、医药、金融、保险、工业、农业、林业、商 业、信息技术、教育、卫生、医药、气象、水利、环境和减灾等相关领域中从事数据搜集、分析与决策 的创新型人才。

三、统计学和数据科学哪个好

统计学和数据科学都是好的专业，没有绝对的好坏之分，就业前景都较好。至于哪个更好，这取决于个人的兴趣和职业规划：

数据科学跟统计更为类似，但传统的统计系一般不会有自然语言处理、计算机视觉等人工智能的课程，如果是计算机系开的数据科学专业则会有这方面的课程，编程会看重，同时淡化数理基础。88%的数据分析师有硕士学位，46%有博士学位。

统计最为广泛，就业一般去互联网、银行、咨询、零售等企业，比如沃尔玛会有专门的销售数据分析部门，银行信用卡也有专门的数据分析部门；网游公司也有专门的数据岗位。一般来说，对研究能力要求越高（例如博士学位），领域越热门（比如自然原因呢处理、互联网广告等，对编程能力要求越高（比如数据量越大），待遇会越高。