希望大家都能在考研中取得好成績
我是一名中國中國人民大學應用統計專碩的學生。今天又有又有位小學弟今天來問我考研的事情，這已經是兩個月來的第三次。感覺每一次的問題都差不多= =這次我學乖了，記錄下來了一些常見的問題，整理了一下就變成了下面的文章啦。
一家之言。如果有幫助那就最好啦~
1. 首先就是人大考研專碩的初試用的參考書，是不是主要看賈俊平老師那本統計學第五版就好了？其他的比如迴歸、多元、時間序列、非參、大概要怎麼分配呢？
嗯對，專碩主要考賈俊平那本書，版本其實影響不大。在我考研的三年間，書已經從第四版出到了第六版。整體最核心的部分是沒有什麼變化的。內容的編排上稍微有點變。第四版可能內容稍微多點，後面被砍掉了。這種砍意味著有考點沒覆蓋，還是代表著老師覺得那些東西不再重要了進而考題也不再會出了，這個要自己定奪。其他的初試再稍微看看回歸和多元就好了。人大出版社的那幾本書好好看應該就夠了。時序和非參這兩年初試都沒怎麼考，但是複試很有可能會問到。
2. 如果主要就是賈老師那本書，那專業課應該並沒有十分困難吧？
對，主要是賈老師那本書。初試會考很多大題，基本都屬於文字說明性質的，沒有證明和計算。主要就是你對統計思想的理解，比如假設檢驗是怎麼回事以及方差分析怎麼設計。簡單確實是挺簡單的，但想要真正拿高分可能也不那麼容易。以及，專業課這種東西，簡單了大家都簡單，這就意味著大家都能考高分，意味著分數線就會上漲，對於個體而言容錯率就下降了。所以有時候簡單也不是什麼好事。
3. 可這種要怎麼複習呢？自己看看書好像也不太能看出什麼名堂吧？
就只能看書如果能把賈老師的書背下來，那肯定是能考得高分的。。市面上能找到的參考資料也都是把書經過他們的理解之後又複述一遍，這說不定會帶偏你。所以還是自己看書比較好。當然你說對統計的理解，你如果對後面的統計方法沒有概念的話，可能會覺得統計思想很空。所以如果你實在覺得自己能力強時間比較充裕的話，可以試著再看一看學一學後面的統計方法，理解一下這些思想怎麼應用之後再回來看這些概念會覺得有更深的體會。
4. 好的好的明白了師兄，後面的統計方法。師兄是說那些統計算法 統計決策 建模什麼的這種東西嗎？
你說的那些基本上都屬於數據挖掘的領域，但數據挖掘考研初試基本不考，最多考一個bootstrap。但它確實是一個現在最火的方向，所以複試面試的時候有可能會涉及。如果你只針對考研的話，看那些經典的統計方法就行，就是迴歸，多元，時序，非參(應該只考這些了，複試可能會考一點國民經濟核算)。自己把方法推一遍再把教材讀一讀就行。
如果你眼光很長遠，當然前提是你對自己的考研有足夠的信心，你可以適當的瞭解一下數據挖掘這些方法。它們並不高深，以你現在的基礎肯定能看懂，提前學提前收益。但我猜應該不會考，所以度要你自己把握。核心還是賈俊平老師那本書。
5. 考研初試會涉及概率論與數理統計裡面的內容嗎？
專碩的初試不考計算，所以簡單的說這些東西是不用看的。但如果時間比較充裕的話，可以試試學學這些東西；瞭解了之後會讓你對統計學有更深的理解。理解的深了，就會反映在大題答案上，專業課的分數就會高但是這種貢獻率很難講。。。所以還是看你自己的時間和對自己的要求吧。
6. 考研需要提前聯繫老師麼？
簡單地說不用。在我的設想裡，如果你有過硬的關係可以讓導師一句話就要了你，那顯然可以解決所有問題。但我覺得你能考慮這個問題，說明你肯定沒法找到。在這種情況下，提前聯繫導師其實用處比較有限。老師的回覆也一般會比較官方。現在風頭也緊，指望老師給你透題那基本是不現實的。我個人感覺不如把心思花在好好準備初試上。初試考好之後基本上就會意味著能成功錄取了。
7. 師兄有近年真題或者複習資料嗎？能不能分享一下呀？
沒有官方的真題，自然也就沒有官方的複習材料。我當年考的時候都是在考研論壇上找的，應該現在也有回憶版的真題。如果你懶得找，我確實知道一些同學在賣。不過我得說一句，質量我並不保證，我只是知道有這麼回事。我跟他們沒有任何的利益掛鉤，我把你推薦過去我也不會有什麼分成。所以你可以考慮一下要不要。等你真正開始考研了就知道複習資料實在是個暴利行業。。。所以你也可以考慮複習考研的時候稍微整理一下筆記和真題經驗什麼的，考上之後再賣，應該能賺不少錢
其實和大部分東西一樣，考研本身並沒有什麼神秘的，自己經歷過一次自然就成專家了。所以你現在聽得所謂專家的話(包括我)，也就只是一家之言罷了。找準自己的複習節奏我覺得是最重要的。
8. 師兄能介紹一下考上之後的常見方向麼？我聽說現在有個大數據方向很火？
人大專碩考進來我默認大家都是為了找工作的，所以我就按照工作的方向來說了。除了極個別的考公務員的(包括某些銀行崗位，可能這輩子再也不會接觸統計方法了)和想讀博的(這種人就是當好導師的忠實走狗就行了)，剩下的大部分人都是遵循下面的這套理論的。
總體上來說：不管你選擇哪個方向，都是兩年時間畢業。這意味著你要上一學期的課，實習一個學期(包括研一的暑假)，然後用一個多學期的時間面試找工作，還要在這個期間寫出的你的畢業論文。剩下時間大概率也會被公司叫去提前入職創造價值了吧。整體來說，時間還是比較緊張的。
細分方向的大致情況如下：
大數據方向：也是數據挖掘方向。將來的主要出路是到互聯網公司做算法工程師，比如做個百度搜索結果的優化之類的。
選拔：進校之後會有面試選拔，簡單問下你是不是確實對這方面有興趣，主要依據是你是否此前有基礎和初試的成績。16級招了15個人，不知道今年會不會有變化。碼農將來大部分時間會對著電腦搓著大腿調bug，變得油光滿面頭頸隱痛，人傻錢多死得早。有些人並不能忍受這種生活，所以初試高分的人不選的也大有人在。大數據班的好處是，選課很簡單，所有的必修課都和計算機和算法多少沾點邊，這意味著平時的作業特別多。當然這不意味著只有進了大數據班才能走這個方向，其實上課也只是給你一個線索幫你自學。你不用這個線索憑網上的知識也能學得很好。如果你實在想上課，也可以把大數據班的課當做選修課來上。所以也沒必要把選拔過於放在心上，想學的話沒人能攔的了你。
就業：老闆主要關心的是：你有沒有解決問題的能力。所以動手能力很重要。你說，哎我知道有這個東西但我就是調不出來那肯定不行。思路也很重要。遇到一個實際問題你該怎麼樣去解決，你的思路和想法很關鍵。這個需要你平時跟導師做項目和實習經驗的積累，多問幾個為什麼。
感興趣但是沒基礎怎麼辦？這個問題太簡單了：學啊！沒有誰生下來就會什麼的。其實計算機的東西不難，你只要動手就行了。君不見人大附小小學五年級就學python了，你還擔心自己學不會？再不濟你也應該比我強，我本科是學工商管理的，考研之後才接觸計算機編程，現在是我們大數據班上唯一一個本科非理工類背景的學生，也沒比別人差到哪去。我們還都年輕，別把自己限定在某一個框框裡，那樣多沒意思~多嘗試嘗試，說不定有意外收穫哦~
金融方向：所有跟金融沾邊的都可以被納到這個方向下面，比如高大上的投行，量化投資和一些其他金融機構。
詳細解釋：這些方向的特點就是，這些其實不是我們本專業的東西。只是可能會用到一些數據分析方法所以跟我們沾了邊。一般沒有進入大數據方向的同學們大多數都走了這個方向。這個方向的特點是，不像大數據方向那麼吃技術，還是稍微看一點身份的。人大統計研究生的身份也還算不錯，所以應該算是能幫你邁過一個門檻擋住一些其他的競爭者。這個方向的特點是，或多或少都要自學一點金融知識，或多或少都要考點證，這些或多或少的程度取決於你將來具體要工作的崗位。一句話，光憑在學校裡學到的知識，你連面試都不一定過得了。
量化金融方向：這種崗位需要比較強的金融背景。因為在做量化金融的工作時需要一些統計或者數據挖掘模型，所以也和我們多少有點關係。我們應聘這種崗位的優勢在算法的理論推導，具體說就是模型參數怎麼設置應對什麼情況。但是需要自學大量的金融知識才能勝任這個崗位。需要編程能力。比較吃經驗，要多實習。坊間有句話形容這個方向：三年不開張，開張吃三年。
投行，行研，諮詢等方向：(關於本方向的內容我實際上是在胡扯，請謹慎閱讀)這些方向都屬於活很多很雜，會不定期加班。會需要一些證書，會認識很多人。會掙很多錢(這是實話！)。
精算方向：我一直覺得這個方向其實和我們的關係不大。他們上課上的是自己的，實習實的是自己的，總歸都是自己的。選定這個方向不需要做什麼選擇，但道路也很明晰。外行想跨進去挺有難度的。如果你不是本科就學這個，其實挺難。
當然還有一些其他同學選擇了比如生物統計等其他方向，那就完全是走自己的路了。大致情況就是這樣。
如果還有其他問題，歡迎大家在評論留言，我會盡我所能進行回答的~
