美国统计专业课程难学吗？
统计学专业，作为数学、计算机、经济学、社会学的交叉学科，有着广的应用场景与就业前景，因此受到不少学生的青睐！不过很多人被“劝退”的原因都是说这个专业太难学啦！ 那究竟是不是这样的呢？我们今天就来聊聊这个话题~
首先需要明确一点概念，“难学”是指什么？是因为知识点复杂难以理解而带来的学习难度高还是因为需要大量计算导致的做题困难呢？ 因为每个学校的课程设置不一样，所以很难直接比较，这里以UW-Madison的MSSP项目（Master of Science in Statistics）为例，简单介绍下项目的课程安排~
必修的课程有：CSC483/519/520/521；RStudio以及四个Research Seminar。其中CSC483是数据结构与算法，CSC519/520是编程语言(Python)与数据分析，CSC521是统计研究设计，CSC520和CSC521分别包含10个和8个Assignment，在秋季学期结束之前都会定期作业测试，每门课的最后都有结课考试。四门Research Seminars分别是Biostatistics， Statistical Computing， Data Visualization and Big Data。
除了这四门必修课之外，学生还需要选修其他本科生的数学，计算机或者经济学的专业课程。这些课程的设置主要也是为了满足学生未来职业发展的需求，例如选择Biostatistics方向的同学就需要修读BIOS467/567。 以上所有课程都需要使用R进行数据分析，因此对R的使用也是项目重要考核的内容之一，但是不需要写代码，基本都是使用RMarkdown做数据的展示与分析。
虽然项目的课程设置是以Statistcis为主，但是对学生数理基础的要求较高，如果同学本身就是数学、物理、化学等专业出身的话，其实学起来相对就会轻松一些。另外，个人感觉项目的老师真的都超级nice，不管是上课还是Office Hour，有任何问题都可以去问他，不会的问题也可以主动去找老师聊，老师会给你中肯的建议！
最后，我想说，任何一门课程都不可能像盖世神功一样学完了就脱胎换骨、天下无敌了。统计也是这样，你需要付出努力并且找到合适的方法去进行学习，但是有没有人告诉你学习方法、引导你前行并不能否认它学习的本质——是一项具有探索性质的过程。 不要怀疑，勇敢地去尝试吧！