学统计应准备些什么基础?
一、 统计学中概念和范畴的理解和掌握 学习《经济应用统计学》，首先要掌握教材中的各个基本概念和范畴。这些概念和范畴很重要，但不能死记硬背，要通过理解来加强记忆，要抓住要点，能用自己的认识和语言表达出来。同时，要能联系实际或其它课程的知识，并将它们具体落实到每一个概念和范畴上去，因为这些概念和范畴都是从具体实践中抽象出来的，学习时也要能够返回到具体实践中去。 不少学者反映，统计学中的概念、范畴既多又抽象，很难理解和记忆，运用起来更困难。其实，只要抓住各个概念和范畴的要点，结合实际例子来学习，是不难记忆和使用的。如在第二章“统计基本概念”中，我们就遇到了如统计总体、总体单位、标志、统计指标、变量和变量值等概念，为了理解和记住这些概念
二、 计算方法与公式的灵活运用 统计学中的方法问题很多，许多计算公式也需要记住并会运用。初学统计的同学往往会认为，统计学中的计算都有现成的公式可以套，只要数学基础好并记住公式，计算没有多大问题。然而，事实上许多既使记住了计算公式仍会解错习题。可见，仅仅具有数学基础和记住计算公式是远远不够的，因为统计学毕竟是一门方法论的科学，它所研究的是社会经济现象的数量方面，不同于纯数学，如果对社会经济现象认识不清，即便背熟了计算公式，也未必能做到灵活运用。 怎样才能将统计学中的计算方法和公式恰当运用到社会经济现象中去，除了需要具备一定的数学基础、记住计算公式以外，更为重要的是对社会经济现象涵义的理解。有些习题表面上看很简单，但其中却绕了不少的弯子，只有经过仔细剖析，真正理解其涵义，才能灵活运用各种计算公式。
商业数据分析和金融工程那个专业好
金融学专业本专业要求学生系统掌握金融学基本理论，具有处理银行、证券、投资等方面业务的基本能力；熟悉国家有关金融的方针政策和法规，了解本学科的理论前沿和发展动态。主要课程包括国际金融管理、货币银行学、金融市场学、中央银行学、商业银行经营学、投资银行业务、国际贸易学、证券投资分析、公司财务分析、国际结算、金融英语等。毕业学生能够胜任银行、证券、投资等金融领域的管理工作以及相关的教学科研工作。本科，学制四年，文理兼收。 金融学包括金融工程，但他以理论为主，比较偏文。金融工程是以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的新兴学科,研发新的挣钱工具的如股票、期货，比较偏理。 金融工程跟传统意义上的金融学还是有很大差别. 金融工程更大意义上是金融创新的产物,它综合了现代金融理论、信息技术、工程技术，采用尖端的数理分析技术、电脑电迅技术、自动化和系统工程乃至运筹学、仿真技术、人工神经元网络等前沿技术. 传统金融学更多的是以基础变量为研究对象和基本工具的,比如利率汇率货币供应等等,而金融工程主要依赖金融衍生工具,比如期货期权远期互换等等. 在开设专业开来,金融工程更重视数理技术,而金融学则注重经济知识.从就业上看...金融学专业本专业要求学生系统掌握金融学基本理论，具有处理银行、证券、投资等方面业务的基本能力；熟悉国家有关金融的方针政策和法规，了解本学科的理论前沿和发展动态。主要课程包括国际金融管理、货币银行学、金融市场学、中央银行学、商业银行经营学、投资银行业务、国际贸易学、证券投资分析、公司财务分析、国际结算、金融英语等。毕业学生能够胜任银行、证券、投资等金融领域的管理工作以及相关的教学科研工作。本科，学制四年，文理兼收。 金融学包括金融工程，但他以理论为主，比较偏文。金融工程是以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的新兴学科,研发新的挣钱工具的如股票、期货，比较偏理。 金融工程跟传统意义上的金融学还是有很大差别. 金融工程更大意义上是金融创新的产物,它综合了现代金融理论、信息技术、工程技术，采用尖端的数理分析技术、电脑电迅技术、自动化和系统工程乃至运筹学、仿真技术、人工神经元网络等前沿技术. 传统金融学更多的是以基础变量为研究对象和基本工具的,比如利率汇率货币供应等等,而金融工程主要依赖金融衍生工具,比如期货期权远期互换等等. 在开设专业开来,金融工程更重视数理技术,而金融学则注重经济知识.从就业上看,金融工程更容易就业
软件工程大一要学哪些课程
每个学校的安排应该都不一样吧，我大一上半学期只学习计算机基础，下半学期好像是有C语言
从零开始学数据分析，什么程度可以找工作
大数据技术人员掌握的专业职能： 基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。 hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。 大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。 大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。 大数据数据采集阶段：Python、Scala。 大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
