首先,对于统计学专业的同学来说,选择从Python语言开始学起是比较不错的选择,一方面Python语言相对比较简单易学,实验环境也比较好搭建,另一方面Python语言在统计学和机器学习领域都有广泛的应用,而这两种方式也正是目前大数据分析的两种主要方式。

如果未来要进入大数据领域发展,要选择好自己的主攻方向,然后围绕主攻方向做学习规划。从知识结构上来说,统计学专业的同学选择从事算法岗是比较不错的选择,但是由于算法岗的竞争比较激烈,所以要做好两手准备,在提升算法设计能力的同时,也要重视编程能力的提升,以便于提升自身的就业竞争力。

Python语言是一门典型的全场景编程语言,要想有一个较好的学习体验,应该从三个方面做出准备,其一是重视实验,前期要通过实验来促进抽象概念的理解,其二是要重视场景实践,比如要从事大数据方向,就需要结合大数据平台来完成一些实践场景的落地应用,其三是要重视交流和总结。

从技术体系结构上来说,目前大数据技术体系已经比较成熟了,但是由于大数据技术体系涉及到的内容比较多,所以也需要一个系统的学习过程。在学习大数据技术的过程中,不论是主攻开发方向,还是算法方向、运维方向,都要重视大数据平台的学习,可以从Hadoop、Spark开始。

另外,R语言也比较适合统计学专业的同学来学习和使用。

我从事教育、科研多年,目前在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

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