统计学
是一门关于数据分析的学科，用于测量，收集，整理，归纳和分析数据的真实情况和估算情况。统计学从 17 世纪的中期逐渐发展起来，不仅存在于概率与数理统计领域，还广泛应用在各种自然学科，社会科学和人文科学上，也会被用于各种团队，企业和国家的决策。
随着大数据时代的到来，统计学也与计算机，信息学等领域紧密结合，是数学科学的有力工具之一。
正态分布
描述统计学（descriptive statistics）
又称为叙述统计，是统计学中用于描述和总结所观察到对象的基本统计信息的一门学科。描述统计的结果是对当前已知的数据进行更精确的描述和刻画，分析已知数据的集中性和离散性。描述统计学通过一些数理统计方法来反映数据的特点，并通过图表形式对所收集的数据进行必要的可视化，进一步综合概括和分析得出数据的客观规律。与之相对应的是
推断统计学（statistical inference）
，又称为推断统计，是统计学中研究如何用样本数据来推断总体特征的一门学科。推断统计学是在对样本数据描述的基础上，对总体的未知数据做出以概率形式来描述的推断。推断统计的结果通常是为了得到下一步的行动策略。以上的两个统计学方向都属于应用统计学。
总体和样本
在有的学校，统计专业是放在数学系里面的，而有的学校则是把统计和数学分开，形成数学系（Department of Mathematics）和统计系（Department of Statistics）。无论分开还是合并，一般情况下都是放在理学院（Faculty of Science）。
NUS 统计与应用概率系
统计系和数学系的低年级课程是十分接近的，基本上还是数学分析，线性代数，概率论等一系列的课程。
Level 1000 和 Level 2000
到了高年级之后，所学的课程与数学系的课程就会出现明显的区别。数学系的学生会学习实分析，复分析，泛函分析等一系列课程。而统计系的学生会学习回归分析，随机过程，数据分析，贝叶斯分析等诸多课程。统计系的学生更偏向应用一些，数学系的学生课程则会更加理论一些。
Level 3000 和 Level 4000
从 NUS 在 2020 的 E-Open House 的资料可以看出，统计专业的学生，其就业方向也是十分宽泛的，可以考虑去银行，金融机构就职；也可以考虑去咨询公司，也可以去政府或者教育机构找到合适自己的工作。
统计专业的行业需求
对于第四年的学生，如果在国内的话，一般情况下会选择保研，考研，找工作，甚至出国留学。有的学生也会选择去找一个长达半年到一年的实习。
最后一年的项目
相对于数学系，统计系的课程安排更加偏向于实战与应用，并且其实用性也会高于数学系的理论课程。如果未来要从事数据分析，商业分析等方向的话，其实攻读统计系是一个还不错的选择。
在新加坡国立大学的统计与应用概率系，除了统计系这一经典的专业之外，还提供了
数据科学（Data Science and Analytics）
这一个新兴专业供学生选择。
众所周知，随着科技时代的到来，数据的增加是非常迅速的，无论是用户自身产生的数据，还是平台方产生的数据，都是十分巨大的。数据的增大那就意味着需要使用各种各样的大数据，统计，数学方面的技术来解决现有的疑难杂症，于是大数据时代的技术也逐渐映入大家的眼帘。
数据趋势
无论是国内还是国外，都在提倡智慧城市这一概念，那么在智慧城市中，大数据技术就是一个绕不开的话题。各行各业都将会使用大数据系统来做各种服务，包括推荐系统（Recommender Systems），高频交易，风险管理，移动支付等等。通过这些技术，人们的生活质量将会大大提升。通过这些产品，科技将会给人们带来诸多便利。
智慧城市
而数据科学是一门交叉学科，它需要使用到
计算机科学（Computer Science）
，
数学（Mathematics）
和
统计学（Statistics）
等多种学科的技术和知识点。如果要应用在金融领域，还会要求从业者掌握金融方面的知识。因此，数据科学在这个时代背景下是具有实用性的，也是很多行业的发展趋势。
数据科学
从其课程设置也可以看出，学生们所学的课程包括编程，数据结构与算法，也包括微积分和线性代数，还有统计学等诸多基础课。在高年级的时候，将会学习人工智能，计算与优化，数据库，数据处理，机器学习等课程。除此之外，在具体做项目或者实习的时候，将会根据方向的需要来学习相关的业务知识，涵盖了金融，医药，调度优化等诸多领域。
课程设置
整体来看，统计与数据科学专业是以实用性为目的，培养学生的理科思维，动手能力和数据分析能力的一门学科。如果学生希望学习理科并且将来学以致用的话，其实选择统计或者数据科学是一个不错的选择。
参考资料：
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NUS E-Open House：2020，YouTube 视频；
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http://www.stat.nus.edu.sg：NUS 统计系官网。
