統計學專業的學生學習如何收集、分析和解釋數據。選擇這個專業的學生可以在許多其他領域建立職業，如政府、銀行或金融。因為統計學在無數的背景下都是相關的，所以統計學專業的學生可以有廣泛的興趣。
之前我們和大家分享了美國統計學專業大學排名第10名到第6名，今天我們介紹美國統計學專業大學排名第5名到第1名。
學院介紹
第5名 西北大學（Northwestern University）
溫伯格藝術與科學學院是西北大學12所學校中最古老的學院，自1850年代以來一直是西北大學學術和知識生活的中心。溫伯格學院提供文科教育，將廣泛接觸多個學科的見解和方法與多個領域的重點研究相結合。
大約650名大學教職員工緻力於通過先進的研究提供卓越的教學。幾乎所有教職員工，包括最資深的教職員工，每年都會定期教授本科生 多門課程，包括研討會、講座、監督實驗室體驗、實地研究和其他形式的教學。
學院認為，統計學和數據科學是密切相關的科學學科，它們處理數據的收集、組織、分析、解釋和報告。隨着數據變得更加豐富和易於訪問，對從數據中提取信息的方法和技術的需求也大大增加。
統計和數據科學方法的廣泛應用領域包括金融、工程、醫學、體育、法律以及生物、社會和物理科學事實上現在很難想到任何一門學科不要求使用統計方法。
溫伯格學院的教育強調清晰推理。必修課程概述了世界的複雜性以及理解和解決問題的不同方式。學生研究來自不同背景的學者如何面對基本問題，以及社會條件如何影響他們的研究。
熟練的寫作和外語能力可以建立溝通技巧，並擴大學習和理解另一種文化的能力，而在必修專業和可選輔修課程中的強化課程可以培養對高級概念的理解，並為原創研究奠定基礎。
第4名 杜克大學（Duke University）
杜克大學的統計部門成立於1987年，被稱為領先的統計科學中心，以及全球首屈一指的貝葉斯方法研究和教育中心。杜克大學的統計科學幫助推進和普及了貝葉斯統計範式，該範式為使用概率模型推斷科學和社會現象提供了一個規範性框架。
如今，貝葉斯方法幾乎用於所有研究領域。近年來，統計部在機器學習、優化、數據隱私和因果推理等領域擴展了研究和教育的組合。展望未來，學校將繼續成為貝葉斯方法的知識領導中心，並繼續在更廣泛的統計科學研究和教育前沿提升部門的聲譽。
在所有課程中，學校強調隨機建模、貝葉斯方法、科學計算和跨學科研究。這些課程為對學術界、工業界、政府、醫療保健和許多其他領域的職業感興趣的學生奠定了基礎。學校也幫助學生參與所有領域的研究項目和實習。
學校里統計科學教員是這一行業的領導者，包括期刊編輯、美國國家科學院委員會和小組成員、學術團體的官員、會議和研究網絡的組織者，並在多個研究所的創始、諮詢和管理委員會擔任領導職務。
第3名 賓夕法尼亞大學（University of Pennsylvania ）
在賓大的沃頓商學院，統計和數據科學繫在這一發展中發揮領導作用。它參與了涵蓋計算機科學、金融、醫學、神經科學和公共政策領域等廣泛領域。此外，沃頓商學院統計教職員工對統計科學的許多部分做出了卓越的國際貢獻，包括貝葉斯分析、博弈論、高維推理、信息論、機器學習、模型選擇、非參數函數估計、觀察研究、概率論、統計算法和時間序列分析。
管理者現在面臨的一個關鍵挑戰是解釋計算系統生成的大量數據。由於這些數據不能直接回答重要的業務問題，因此必須使用數據分析和統計來解釋它們。統計課程培養有效利用定量方法所需的技能和見解。
它們提供了選擇和應用技術以及交流統計結果所需的知識。現實應用中的解釋提供了指導性的例子；理論用於生成和比較替代方案。所有課程都提供增強實質性管理能力的技能，以及實施關鍵技術的計算機軟件。
第2名 芝加哥大學（University of Chicago）
芝加哥大學統計系成立於1949年，主要從事高級統計和概率的研究，與他人合作將統計應用到自然和社會科學的調查中，並在本科教授概率和統計理論與實踐。從一開始，統計系就以其高素質的師資和多元化的興趣而受到認可。
一些最重要和最有影響力的統計和概率文本和專著是由該系的教職員工撰寫的。這裡目前教師的研究包括數理統計、概率、計算、優化、線性代數和因果推理，並包括從遺傳學到經濟學再到化學的應用。
學院認為，現代統計學涉及為不確定性建模、設計實驗、調查和觀察計畫以及分析和解釋經驗數據的原則和方法的發展。數學在從概率論到數據分析的所有統計領域都發揮着重要作用。
統計學適合具有強大數學和計算技能並有興趣將這些技能應用於自然和社會科學問題的學生。獲得統計學學士學位的課程涵蓋了統計學的原理和方法，並結合了數學和計算方面的紮實培訓。
第1名 耶魯大學（Yale University）
在耶魯大學統計系，統計學是預測和解釋的科學和藝術。統計學的數學基礎在於概率論，這一理論應用於在不確定性下進行推理和決策的問題實用統計分析還使用各種計算技術、可視化探索數據的方法尋求和建立數據結構和趨勢的方法，以及量化不確定性的質疑和推理模式。
數據科學將統計擴展到涵蓋數據的整個生命周期，從規範、收集和清理，到管理和分析，再到用於決策和制定政策。這一領域是統計學的自然產物，它融合了機器學習、數據挖掘、高性能計算方面的進步以及社會科學、自然科學、工程、管理、醫學和數字人文學科的領域專業知識。
在耶魯，主修統計和數據科學的學生參加數學和實踐基礎課程。學校還鼓勵他們參加額外學科領域的課程。學士學位統計學和數據科學專業旨在讓學生熟悉該領域的基本技術。學士學位幫助學生未來參與研究工作或攻讀數據科學研究。