1. 数据分析师：负责收集、处理和解释数据，以帮助公司做出业务决策。他们使用Excel、Tableau、SQL等工具进行描述性分析，展示趋势和模式。

2. 数据科学家：更侧重于高级分析和机器学习，构建预测模型。数据科学家通常精通R、SAS、Python和SQL，他们的工作涉及从数据中提取洞察，为产品和服务提供数据驱动的解决方案。

3. 数据工程师：构建和维护数据基础设施，处理大规模数据集。他们需要掌握Hadoop、Spark、Java/Python/Scala、SQL、Hive等技术，进行ETL（提取、转换、加载）过程，并确保数据的高效存储和访问。

4. 统计师：在各种行业中应用统计方法，进行假设检验、方差分析等，评估产品或服务的效果。他们可能使用SAS、SPSS等专业软件。

5. 金融量化人员：在金融领域应用统计和数学模型，进行风险管理、资产定价等。

6. 生物统计师：在医药和生命科学领域，设计实验、分析临床试验数据，支持药物研发。

统计学专业适合什么样的职业

7. 风险分析师：评估和管理公司或金融机构面临的财务风险，利用统计模型预测潜在损失。

8. 精算师：虽然需要通过专业考试，但统计学背景是基础，他们评估保险风险和制定保险费率。

9. 公务员：在机构中从事统计调查、数据分析，为政策制定提供数据支持。

统计学专业的就业前景广泛，但对口的工作往往要求较高的技能水平，包括编程能力、数据分析能力以及对特定行业知识的理解。持续的自我学习和技能提升对于找到专业对口且满意的工作至关重要。随着大数据和人工智能的兴起，统计学专业的毕业生在这些新兴领域也有很好的发展机会。值得注意的是，统计学专业的工作可能面临一定的枯燥和高逻辑思维要求，同时工作压力属于中等水平。