一、学科重点的区别

　　统计学：是一门比较传统的学科，侧重于对数据的收集、整理、分析和解释，研究重点是对统计方法进行研究和改良，以得出科学的结论和推断。它主要基于概率论和数理统计等理论，通过对样本数据的分析来推断总体的特征。例如，通过对一组患者的治疗数据进行统计分析，来评估某种药物的疗效。

　　数据科学：是一门交叉学科，融合了统计学、数学、计算机科学、人工智能等多学科的知识，更侧重于从数据中挖掘有价值的信息和知识，以解决实际问题。它不仅关注数据的分析，还注重数据的获取、存储、处理和可视化等方面。例如，通过对大量的用户行为数据进行分析，挖掘用户的兴趣爱好和购买行为，为企业的精准营销提供支持。

　　二、技能要求的区别

　　统计学：要求学生具备扎实的数学基础，掌握统计学的基本理论和方法，如回归分析、假设检验、方差分析等。同时，需要掌握一定的编程技能，以便能够对数据进行处理和分析，常用的编程语言有 R、SAS 等。

　　数据科学：对计算机技能的要求更高，需要学生具备较强的编程能力，熟练掌握多种编程语言，如 Python、Java、C++ 等，以及数据库管理、机器学习、深度学习等技术。此外，数据科学家还需要具备良好的沟通能力和团队合作能力，以便能够与其他部门的人员进行有效的沟通和协作。

　　三、就业方向的区别

　　统计学：毕业生通常在政府部门、金融机构、科研机构、市场研究公司等单位从事统计分析、数据管理、市场调研等工作。例如，在统计局从事国民经济统计工作，在金融机构从事风险评估和信用评级工作。

　　数据科学：毕业生的就业方向更加广泛，除了可以在传统的金融、医疗、市场研究等领域从事数据分析工作外，还可以在互联网公司、科技公司、人工智能企业等从事数据挖掘、机器学习、算法设计等工作。例如，在互联网公司从事推荐算法的研发工作，在人工智能企业从事图像识别、语音识别等技术的研发工作。

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