应用统计是陷阱学科吗？统计人秋招回忆录

应用统计是陷阱？
统计转码=白忙活？
统计人秋招后的思考🤔

作为一名两财一贸院校的本硕应用统计毕业生，我于去年顺利完成秋招，斩获多个优质offer，顺利毕业。【招聘经验可以看之前发的文章】近期看到网络上关于\"应用统计陷阱\"的讨论，想结合自身经历，分享一些真实见解。

🧐先说核心观点：对财贸生，单纯按部就班完成学校课程的应用统计学习确实存在陷阱，而盲目转码并非理想出路，真正有竞争力的方向在于金融内部的深度竞争。【非财贸院校背景的同学若学校层次较高，建议尽早明确职业定位；若非92院校，需谨慎评估专业选择】

<以上观点为个人见解欢迎讨论，以下内容为简化内容，详细版见图片>

📌本人历程：
直到在大四上保研后才开始个人的第一段实习，实习中考虑到转互联网的难度因此4段实习均在金融系统，同时考虑要与纯金融拉开距离，故重点实习风控等涉及数据处理的金融岗位，同时在校积累科研和论文项目。投递方向主要为银行等金融总部及科技岗，大厂有所涉猎但主要为轻技术岗位，最终2个方向均有所收获。

📌关键问题
1. 适配困境：金融岗位竞争弱于金融/财会专业，互联网能力弱于计算机科班，两头难靠。
2. 课程滞后：重传统理论（如随机过程），缺实用技能（SQL等），就业导向脱节。
3. 行业收缩：金融数字化成熟→招聘减少，数分属成本端易被裁减。
4. 认知落差：HR认可度低于金融会计，简历筛选易被筛，付出相似考研努力却就业差距大。
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📌就业实况
• 大厂占比：仅个位数人进互联网（数分岗，非核心算法）。
• 主流去向：70%左右进银行/公职，券商招聘少。
• 银行趋势：总部缩减，转向直属机构招聘。
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📌实际建议
1. 金融体系优先
- 利用地域优势，转码面对的地域强校会更多
- 用“数据技能+金融知识”替代纯金融，提升竞争力。
2. 提前积累实习
- 目标：2-3段高含金量实习（去除首段含金量低，需尽早规划）
- 避坑：非大厂转码需5天到岗实习，财贸生难实现。
3. 理性定位现实
- 岗位集中一线城市总部，二线城市无岗
- 入职后易转业务部门，数据岗难回归（“先就业再谋发展”）。
ps:也许金融确实不是一个好的去处，但是特别对于财贸类的统计人，还有多少好去处呢？
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