это академическая дисциплина, которая охватывает изучение методов сбора, анализа, интерпретации и представления данных, а также математических и статистических теорий, используемых для решения различных задач в науке, экономике, социологии, медицине и других областях.

Основные области изучения:

1. Математическая статистика:
   • Теория вероятностей, распределения вероятностей, математические модели, используемые для анализа данных и прогнозирования.
   • Методы статистического вывода, такие как гипотезы, доверительные интервалы, методы оценки параметров.
2. Теория вероятностей:
   • Изучение случайных явлений, вероятностных моделей и их применения в различных областях, включая экономику, инженерные науки, здравоохранение.
3. Регрессионный и корреляционный анализ:
   • Анализ взаимосвязей между переменными и построение моделей для прогнозирования будущих значений на основе данных.
4. Дискретная и непрерывная математика:
   • Теоретические основы статистики, включая дискретные и непрерывные случайные величины, комбинаторику, теорию графов и матричные операции.
5. Многомерная статистика:
   • Методы анализа многомерных данных, такие как факторный анализ, кластеризация, дисперсионный анализ и многомерное регрессионное моделирование.
6. Программирование и вычисления в статистике:
   • Использование программного обеспечения и языков программирования (например, Python, R, MATLAB) для статистического анализа и обработки больших данных.
7. Применение статистики в различных областях:
   • Применение статистических методов в различных научных и практических областях, включая биомедицинские исследования, маркетинг, политику, экономику и социальные науки.

Навыки и компетенции:

• Анализ и интерпретация данных: Способность собирать, анализировать и интерпретировать большие объемы данных для извлечения полезной информации и принятия обоснованных решений.
• Математическое моделирование: Применение математических моделей для решения реальных задач в области финансов, здравоохранения, инженерии, маркетинга и других.
• Работа с большими данными: Опыт работы с большими наборами данных (big data) и использование статистических пакетов и программ для их обработки.
• Программирование и статистическое моделирование: Умение писать программы для обработки и анализа данных с использованием языков программирования (например, R, Python).
• Научные исследования: Способность проводить исследования и анализировать результаты с использованием методов статистического вывода.

Перспективы карьеры:

Выпускники программы Статистические науки, учебный план статистики и математики могут работать в различных областях:

1. Аналитики данных: Работать в компаниях, анализируя данные для принятия бизнес-решений в таких областях, как маркетинг, финансы, продажи, здравоохранение и логистика.
2. Математические статистики: Работать в исследовательских институтах, университетах и правительственных организациях, проводя статистические исследования и создавая модели.
3. Экономисты и финансовые аналитики: Применять статистику для анализа финансовых рынков, прогнозирования экономических тенденций и оценки рисков.
4. Медицинские исследователи и биостатистики: Работать в области медицины и биологии, анализируя медицинские данные, например, результаты клинических испытаний или данные о заболеваемости.
5. Специалисты по аналитике и прогнозированию: Работать в государственных и частных учреждениях, занимающихся прогнозированием социальных и экономических процессов.
6. Программирование и автоматизация статистического анализа: Работать в IT-компаниях и стартапах, создавая системы для обработки и анализа больших данных.

Статистика и математика являются ключевыми дисциплинами для решения современных проблем, связанных с большими данными, и играют важную роль в науке, экономике, бизнесе и здравоохранении. Выпускники этой области востребованы в самых разных секторах.