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❶ 学习统计学都要掌握哪些知识点
我是厦门大学一名大二的学生，在修WISE（厦门大学王亚南经济学院）的统计双学位，希望我的回答能帮助到你。
与其说学统计需要学习哪些知识点，不如说说统计在本科阶段主要涵盖了哪些课程吧。
必须要说明的是，此处谈论的是统计（经济）而非统计（数学）。前者与经济金融的关系更加紧密，是放在经济学院的，后者更加学术，是放在数学学院的。
本校的统计双学位课程主要有商务沟通与文化交流，经济学原理，概率论，数理统计，金融经济学/资产定价，随机过程，计算数据分析——使用统计软件，时间序列分析，微观经济学及其应用，回归分析，保险与精算，应用金融计量，多元统计分析，数据挖掘，金融衍生品分析，属性数据分析，金融风险管理，数理金融学，公司金融，实验设计与方差分析。
以上学科一部分是选修，一部分是必修，按照时间先后排序。可以看出来，因为经济学院的原因，里面很多选修课程都与经济关系相当之大，事实上，很多经济学科就是需要运用到统计的知识。
必修的基础课程莫过于概率论和数理统计两门，别的理工学科4个课时上完的概率论与数理统计，统计学的孩子们要花两个学期各4个课时。主要涵盖了概率论（各种概型与分布），抽样分布，参数估计，假设检验等等。
希望我的回答能够对你有所帮助。
❷ 软件工程的就业方向是什么
1、Java方向：
JAVA初级程序员、JAVA计算程序员 、 JAVA工程师 、J2EE系统工程师等。
2、.Net方向：
.Net程序员网站开发工程师 .Net工程师等。
3、其它方向：
简单的管理信息系统开发和维护人员 、网页制作和客户端脚本程序编写人员 、初级数据库管理和维护人员 、数据库开发工程师 、系统分析设计工程 、软件项目配置管理员 、文档编写工程师。
软件工程专业是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及到程序设计语言，数据库，软件开发工具，系统平台，标准，设计模式等方面。
在现代社会中，软件应用于多个方面。典型的软件比如有电子邮件，嵌入式系统，人机界面，办公套件，操作系统，编译器，数据库，游戏等。
同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，比如工业，农业，银行，航空，政府部门等。这些应用促进了经济和社会的发展，使得人们的工作更加高效，同时提高了生活质量。
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一、学科地位：
软件工程学科是计算学科的分支，计算学科中理论、抽象、设计等三个学科形态，绑定、大问题的复杂性、概念和形式模型、一致性和完备性、效率、演化、抽象层次、按空间排序、按时间排序、
重用、安全性、折衷与决策等十二个基本概念，数学方法、系统科学方法在软件工程学科中占有重要地位。
此外，软件工程还十分重视管理过程，以提高软件产品的质量、降低开发成本、保证工程按时完成。系统性、规范性、可度量性也是软件工程非常关注的。
软件工程学科的理论基础是数学、计算机科学。软件工程的研究和实践涉及人力、技术、资金、进度的综合管理，是开展最优化生产活动的过程。
软件工程必须划分系统的边界，给出系统的解决方案。因此，软件工程的相关学科有计算机科学与技术、数学、计算机工程、管理学、系统工程和人类工程学等。
二、工程与科学：
软件的开发到底是一门科学还是一门工程，这是一个被争论了很久的问题。实际上，软件开发兼有两者的特点。但是这并不意味着它们可以被互相混淆。
很多人认为软件工程基于计算机科学和信息科学就如传统意义上的工程学之于物理和化学一样。在美国，大约40%的软件工程师具有计算机科学的学位。
在世界其他地方，这个比例也差不多。他们并不一定会每天使用计算机科学方面的知识，但是他们每天都会使用软件工程方面的知识。
❸ 转行零基础该如何学Python
1第一：看入门类书籍
关于书籍的选择，难易度一定要入门级别的，千万不要太复杂。如果选择的书籍过于复杂，很容易打乱我们的学习节奏，还会影响我们学习的积极性。学习是一个循序渐进的过程，不能一口吃成一个胖子，因此对于零基础初学者来讲，一定要找一个通俗易懂的书籍进行学习，是非常关键的。
第二：找培训机构
对于0基础的小伙伴而言，我们选择培训机构学习要比自学好很多，编程类知识零基础自学是很困难的，所以我们在选择培训班的时候，一定要找那种老师可以手把手教学的，课程内容安排是不是从零基础开始教学；学习过程中遇到问题要及时与老师沟通，不然后边学习赶不上进度。
第三：多动手练习
学习知识，动手实践很重要。学习编程如果自己不动手写代码的话，学习之后也是没有用途的，经常有很多初学者在学习完Python之后，觉得自己什么都不会，开始写代码之后忘记了很多知识，等同于白学。所以说学习Python没有什么捷径可走，学习需要不间断的练习，关于Python的代码，我们一定要多写多练，多与老师沟通，才能达到满意的效果。
第四：学习Python要有规划
学习Python的时候，我们需要明确且细致地进行学习规划，规划好我们时间安排，课下要多动手练习，实战+理论，才能更有效的学好Python知识。