如何对于统计专业来说，哪个方向是核心? (opens in new tab)

BugBuster喵 查看知乎原文 说句得罪人的话，如果谁现在还在纠结数理统计 vs 应用统计，已经落后这个时代至少五年了。 我知道这个开头会让很多人不舒服。但请你耐心看完。 我本科统计，博士期间做因果推断，现在在业界做 AI 相关的工作。看到了太多统计专业的学生，花了四年甚至六年时间，学了一堆正确但过时的方向规划经验，毕业后发现自己两头不靠。 学数理统计的，发现纯理论岗位几乎不存在；学应用统计的，发现自己写代码干不过 CS，做模型又没有自己的核心壁垒。最后很多人带着一种说不清的迷茫感离开了这个专业。 这不是统计学不行了。恰恰相反，统计学从来没有像今天这样被整个科学界和工业界如此迫切地需要过。问题出在：绝大多数人对"统计的核心"这件事，从一开始就理解错了。 统计学的核心方向，不是概率论，不是数理统计，不是回归分析，甚至也不是机器学习——而是"因果推断"以及围绕它生长出来的一整套关于"在不确定性下做出可靠结论"的方法论体系。 我们先搞清楚一件事：统计学到底在干什么。 大多数人会说："统计就是分析数据的学科。"但是计算机也分析数据，物理学也分析数据，甚至你打开 Excel 做个图也在...