为了将来的考研，我应该自学统计学吗？我不想成为一个低级别的程序员，在30岁的时候失败。我想为未来做大数据铺路？作为一名计算机科学研究生导师，让我来回答这个问题。

首先，从目前大数据的发展趋势来看，未来选择大数据方向进行研究生学习是一个不错的选择。近年来，大数据毕业生的就业也有不错的表现，很多毕业生有较大的选择空间。与传统的软件开发岗位相比，大数据相关岗位的附加值相对较高。

大数据是一门典型的交叉学科，涉及数学、统计学和计算机三个重要的学科基础。因此，如果你将来想从事大数据的研发工作，学习一些统计学知识是很有必要的。

新生学习一些统计学知识也是可以的，否则需要在研究生一年级学习统计学知识。

从目前大数据领域的人才需求来看，算法类岗位需求相对较少，而大数据开发类岗位需求相对较大，研究生倾向于选择大型科技公司从事大数据平台的研发工作。

从大数据平台开发的工作任务出发，本科阶段需要完成以下三个方面的技术储备：一是操作系统知识。

操作系统知识对后续的大数据发展有着重要的影响，所以我们必须重视操作系统相关知识的学习。

对于本科生，他们可以学习Linux操作系统的使用。学习C语言后，最好阅读Linux操作系统的核心源代码，这样可以提高对操作系统的认知能力。

第二：编程知识。

大数据发展必须有扎实的编程基础。目前，大数据开发领域广泛使用的编程语言有Java、Python、Scala等。本科生可以专注于Python语言。

第三：算法知识。

大数据开发涉及到算法的设计和实现过程，因此有必要重视算法知识的学习。本科生除了学习基本的算法设计基础外，还可以结合大数据平台(Hadoop、Spark)完成一些算法的实践过程。

我从事互联网行业多年，现在也在教授计算机专业的研究生。我的主要研究方向主要在大数据和人工智能领域。我将陆续写一些关于互联网技术的文章。

如果你有关于互联网、大数据、人工智能、考研方面的问题，可以在评论区留言，也可以私信给我!

计算机科学与技术专业如果将来考研，你现在要做的就是好好学习大一的数学和英语等基础课程，打好基础。

因为在以后的专业课中操作系统、编译原理、数据库、软件工程、数据结构和算法学习，如果很好，就会成为算法工程师或者架构师，肯定不会是一个底层的代码农民。

对于统计学，它可以作为算法或数据处理的工具。此外，概率论和数理统计也可以在基础课程中学习，所以不用担心。总的来说，大学的专业培养计划是非常科学的。因为在学校的技能培训无论是在时间上还是在强度上都是不够的，因为大学教育基本上是学历教育而不是职业教育，以知识教学为主，技能学习为辅，总之不要着急，先打好基础。