概率论与数理统计难不难？概率论与数理统计比较难的部分？

概率论与数理统计难不难？

不难

不难,我们老师当初一个星期就讲完了,整本书就花了一个星期,穿插了一些例题,我们做课后习题的速度望尘莫及,不过考研概率论这块确实能拿满分,这可能也是因为概率论简单吧。

概率论与数理统计比较难的部分？

概率论方面的话这本做课后习题就行了，网上有答案，不过是英文的，我个人感觉难度较大，如果你耐心做完一定有很大提升。

数理统计的话推荐这本

难度比较大，讲的很深入，后面的题目也是很难，网上有答案，也是英文版的。建议看完浙大的概率论与数理统计再搞这本。

数学分析话，吉米多维奇我个人觉得没有超过它的习题集。（虽然它有一些毛病，但是无法阻止他是最经典的）

概率论与数理统计的具体就业方向是什么？

　　发展方向：银行、保险、证券、IT都可以，但是都不能只学习数学理论，还必须学习相关行业的基础知识。主要可以从事数据挖掘、数据分析预测等。　　目前最先进的方向是大数据师方向。　　大数据分析师是指基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持的过程，大数据分析师就是从事此项职业的从业人员称呼，国内已有商务部对大数据分析师进行等级认证。　　大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。　　数据分析可谓由来已久，帐房先生在某种意义上讲也可以称之为数据分析师，分析着往来帐务、应收、支出等，但这不是大数据分析，只是基于自身数据的统计而已，所以，清楚大数据分析师的职责必须要明白数据分析与大数据分析师的区别。　　与传统的数据分析师相比，大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规律，在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。　　技能要求：具有丰富的数据分析，挖掘，和数据仓库建模的项目实践经验，擅长常用的统计方法如：线性回归、逻辑回归、实验设计、市场篮分析、聚类、分群等，熟悉主流统计分析软件，数据挖掘的常用算法，能够进行海量数据处理和挖掘。

概率论与数理统计一般用哪本教材？

同志，你要知道，考研数学，高数看同济的，线代看清华的，数理统计看浙大的，不过你要是还有余力的话可以看看清华的数理统计，但是一般的浙大的就够用了。《概率论与数理统计（第四版）》浙江大学 盛骤、谢式千、潘承毅编的 高等教育出版社 。如果你要考研的话现在就可以打基础，就是不考研，看这些书都是不错的。