统计学(数据分析方向)专业培养方案
统计学专业培养方案
统计学专业培养方案1. 专业简介统计学是一门利用数据进行信息提取、分析和解释的学科。
统计学广泛应用于各个领域，如医学、经济学、社会科学等。
统计学专业培养学生能够熟练运用统计学理论和方法进行数据分析、预测和决策，培养具有较强的逻辑思维能力和问题解决能力的统计学专业人才。
2. 专业目标统计学专业培养具备以下能力和素质的统计学人才：•掌握统计学的基本理论和方法；•具备良好的数理基础和统计学专业知识；•具备较强的数据处理和分析能力；•具备独立思考和解决问题的能力；•具备良好的团队协作和沟通能力。
3. 专业培养方案3.1 培养目标根据统计学专业的特点和需求，本专业培养方案旨在培养学生具备以下专业知识和能力：1.掌握数理基础：学生需要通过数学和统计学的学习，掌握概率论、数理统计、高等数学等基础理论和方法，为进一步的专业学习打下基础。
2.熟悉统计学理论和方法：学生需要学习统计学的基本理论和方法，包括统计推断、回归分析、多元分析等内容。
3.掌握数据分析技能：学生需要通过实践课程和实验实习，掌握数据收集、清洗、处理和分析的基本技能，熟练运用统计软件进行数据分析。
4.发展独立思考和解决问题的能力：学生需要通过课程设计和科研实践，培养独立思考和解决问题的能力，能够独立完成统计学的研究项目。
5.培养团队合作和沟通能力：学生需要通过合作项目和实践课程，培养团队合作和沟通协调能力，能够与他人进行有效的合作工作。
3.2 课程设置为了实现以上培养目标，本专业的课程设置如下：基础课程•高等数学•概率论与数理统计•线性代数•随机过程•数学建模•统计学原理•统计计算与软件专业课程•统计推断•回归分析•多元分析•非参数统计•实验设计与分析•统计质量控制•统计建模与预测•大数据分析•生存数据分析实践环节•实验实习：通过实际数据的处理和分析，培养学生对统计学方法的熟悉和应用能力。
•毕业设计：通过独立完成统计学研究项目，培养学生的研究能力和科学素养。
统计学专业培养方案
统计学专业培养方案引言：统计学作为一门应用广泛的数学学科，具有重要的理论与实践价值。
随着数据时代的到来，统计学专业的培养方案变得尤为关键。
本文将介绍一种较为全面的统计学专业培养方案，旨在培养具备扎实的统计学基础知识和广泛的实际应用能力的专业人才。
一、专业概况统计学专业是一门以数据分析和概率论为基础，研究数据的收集、整理、分析和解释的学科。
统计学专业培养方案旨在使学生综合掌握统计学的基本理论知识，培养他们具备统计模型构建与应用、数据分析与解释的能力，以及独立进行统计学研究和实践的能力。
二、培养目标1. 培养学生扎实的统计学理论基础知识，包括概率论、数理统计、统计推断等内容。
2. 培养学生熟练掌握统计学相关软件和工具的应用，包括SPSS、R语言、Python等。
3. 培养学生具备有效收集、整理和管理数据的能力，能够根据数据特点和需求进行合理的数据预处理。
4. 培养学生在统计模型的构建和应用方面具备丰富经验，能够运用统计学方法解决实际问题。
5. 培养学生具备严谨的科学态度和创新精神，能够独立进行统计学研究和开展实践工作。
三、专业核心课程1. 概率论与数理统计：通过概率论和数理统计的学习，培养学生掌握统计学的基本概念和理论基础，理解概率分布、抽样分布和统计推断等内容。
2. 统计计算方法：学习统计学中的计算方法，包括随机模拟、蒙特卡洛方法、非参数统计方法等，培养学生运用计算工具解决实际问题的能力。
3. 数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘和机器学习的基本原理和算法，培养学生在大数据背景下进行数据分析和建模的能力。
4. 应用统计学：包括生物统计学、金融统计学、社会统计学等专业领域的应用课程，培养学生在特定领域应用统计学知识的能力。
5. 统计学实践：通过实验、实习和课程项目等实践环节，培养学生运用所学统计学理论和方法解决实际问题的能力。
四、实践教学安排1. 统计学实验：通过设计和实施统计学实验，培养学生数据收集和分析的能力，让学生亲身体验统计学的实践过程。
统计学数据分析方向专业培养方案
统计学（数据分析方向）专业培养方案（）（门类：理学；二级类：统计学；专业代码：）一、专业培养目标本专业培养德、智、体、美全面发展，在具备一定的数学、统计学和计算机科学等方面知识的基础上，较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术，能够运用所学知识解决实际问题，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力，能从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，具有较强的专业技能和良好外语运用能力的应用型创新人才，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。
二、毕业要求本专业是一门涉及数学、统计学、计算机科学等多领域的交叉学科。
学生主要学习数学、统计学、计算机科学的基本理论和基本知识，打好坚实的数学基础，受到系统而扎实的计算机编程训练，具备较强的数据分析和信息处理能力，能在大数据科学与工程技术领域从事数据分析管理、系统设计开发、大数据处理应用、科学研究等方面的工作，具备综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
本专业学生培养分为两个主要阶段，第一阶段着重于数据科学理论体系的培养，即发展和完善数据科学理论体系，为数据科学人才培养提供必要的理论和知识基础；第二阶段重视实践能力的培养，即在夯实数据科学理论的基础上，重视培养学生利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
本专业毕业生在知识、能力和素质方面的具体要求：.具有正确的世界观、人生观和价值观；具有良好的道德品质、高度的社会责任感与职业道德；具有良好的人文社会科学素养。
.具有良好的人际交往能力和团队协作精神；有较强的自学能力和适应能力。
.具有良好的数学、统计学和计算机科学基础，掌握数据科学与大数据技术、统计学和计算机科学的基本知识、方法和技能。
.具备熟练应用计算机( 包括常用语言、工具及专用软件) 的基本技能, 具有较强的算法设计、算法分析与编程能力。
.具备扎实的数据科学与大数据技术的基本理论和方法，掌握数据挖掘的常用算法，能从实际问题入手，具备数据的处理、使用相关理论和算法快速解决实际问题的能力，并具备对数据挖掘结果进行全面分析的能力。
统计学专业培养方案
统计学专业培养方案一、培养目标本专业培养德、智、体全面发展的具有坚实的数学和统计学理论基础，受到良好的科学研究训练，熟练掌握统计数据分析方法和统计软件的应用，具备应用统计方法分析和解决实际问题的能力，能适应我国改革开放和社会主义市场经济建设需要，在实际领域从事数据分析和统计咨询工作的专门人才以及进一步从事统计理论与方法研究的科研后备力量。
二、培养要求使学生具有坚实的数学和统计学理论基础及较好的科学素养，熟练掌握和应用统计分析方法、熟练利用计算机进行数据处理和分析，具备解决实际问题的能力。
三、主干学科与相关学科主干学科：统计学相关学科：数学与应用数学、计算机科学与技术四、学制、学位授予与毕业条件学制4年，理学学士学位。
毕业条件：最低完成课内152学分，及课外实践8学分,军事训练考核合格，通过全国英语四级考试（CET-4），通过《国家学生体质健康标准》测试，方可获得学位证和毕业证。
五、专业分流方案分流时间：第三学期期末分流方案：依照学分成绩按序分流，各专业择优录取。
每个专业原则上不超过总人数的1/3，向上取整。
（详见《数学与统计学院本科生大类培养专业分流方案》）六、专业大类基础课程常微分方程、实变函数、复变函数、概率论、数理统计、泛函分析、随机过程、最优化方法。
七、主要实践环节小学期实践环节（包括基本技能训练和专业实习）、军事训练、毕业设计（论文）、课程（项目）设计、综合性实践训练（研究训练、创新创业训练项目、学科竞赛等）具体操作实施。
八、选课说明与要求1、具体说明课程设置表中各模块选修课要求公共英语课程包括理论课程、实践课程和自主学习三部分，学生需全部选择并完成相关教学要求方可获得相应学分；英语分级A，B级学生，第一、二学期必修4学分，第三、四学期选修4学分；英语分级为C级的学生第一至四学期必修8学分；选修英语辩论课程，应先修公共演讲课程。
专业选修课最低选修学分为10学分。
2、集中实践的说明与要求统计咨询与实践在第7学期进行。
统计学专业培养方案
统计学专业培养方案一、培养目标及培养要求（一）培养目标本专业培养具有良好的数学基础、掌握统计学的基本思想、理论和方法，具有统计计算和数据分析能力、了解某一相关应用领域（如社会经济、生物、医学、信息管理、保险金融等）知识的具有综合应用能力的高素质复合型人才。
毕业生能在政府机构、科研教育、经济金融、生物医学、工程管理、资源环境等部门工作，或能继续攻读研究生学位。
（二）培养要求具有良好的数学基础和较好的外语水平；具备正确的统计思想，掌握收集数据的方法，并能够根据数据的特点选用恰当的统计方法进行分析、推断和预测；掌握中外文资料查询与检索的基本方法；掌握计算机的基础知识, 能熟练应用统计软件或其他专用软件，具有一定的编程能力，能正确利用统计理论和方法分析判断数据处理的结果；具有初步的科学研究和实际工作能力。
二、学制4年。
学习年限3～6年。
三、授予学位及学分要求（一）授予学位学生须修满本科人才培养方案规定的145学分，准予毕业；达到学位要求者，授予理学学士学位。
（二）学分要求通识课程48学分；专业基础课程19学分；专业核心课程16学分；专业方向课程30学分；实践教学环节32学分。
四、学分分配表五、课程设置、教学课时、学分分布（一）通识教育环节：由通识基础课程、通识核心课程和通识拓展课程三部分组成，共计48学分。
本专业修读全部通识基础课程，并在第一学年修完除大学英语3、大学英语4、体育3、体育4、马克思主义基本原理概论、毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论外其他全部课程。
1.通识核心课程（8学分）：限制性必修本专业修读通识核心课程中“大学语文”2学分，其余6学分任选，并在第一学年修完全部8学分。
3.通识拓展课程（8学分）：跨学科选修本专业在通识拓展课程·人文社会科学系列中选修4学分，并在第一学年修完，其余4学分在通识拓展课程“人文社会科学，科学技术，语言，艺术教育，体育、健康与就业，教师教育”系列中选修。
统计学专业培养方案
统计学专业培养方案1. 引言统计学是一门关于数据收集、整理、分析和解释的学科，它在各个领域中具有广泛的应用。
为了培养合格的统计学专业人才，制定一套全面的统计学专业培养方案至关重要。
本文将详细介绍统计学专业培养方案的各个方面和要求。
2. 专业目标统计学专业的培养目标是培养具备扎实的数理统计基础和数据分析能力、统计建模能力的统计学专业人才。
他们应具备以下能力：2.1 掌握数学和统计学的基本理论知识，包括概率论、数理统计、线性代数等；2.2 具备扎实的编程和数据分析能力，能够灵活运用统计软件（如R、Python等）进行数据处理和统计建模；2.3 能够独立进行统计调查和研究，具备较强的统计报告撰写和表达能力；2.4 具备跨学科的综合应用能力，能够在金融、医药、环境等领域中应用统计学方法解决实际问题。
3. 课程设置为了实现以上培养目标，统计学专业的课程设置应包含以下内容：3.1 基础课程：包括数学基础、统计学基础、计算机编程等；3.2 专业核心课程：包括概率论、数理统计、多元统计分析、统计建模等；3.3 应用方向课程：根据学生的兴趣和发展方向，设置相应的应用方向课程，如金融统计、医学统计、环境统计等；3.4 实践环节：包括统计调查与实验、数据分析实训、毕业实习等，以培养学生的实际操作能力和团队合作精神。
4. 实践教学统计学专业的实践教学非常重要，它包括以下几方面：4.1 统计调查与实验：通过实际的数据收集和实验设计，让学生亲身参与整个统计调查过程，培养他们的数据处理和分析能力；4.2 数据分析实训：组织学生进行真实的数据分析项目，让他们学以致用，并能够独立完成数据分析报告；4.3 毕业实习：安排学生到相关企事业单位进行毕业实习，让他们接触实际的统计工作，提高他们的工作能力和实践经验。
5. 科研训练统计学专业的培养方案还应注重培养学生的科研训练能力，包括以下几个方面：5.1 科研论文写作：引导学生进行科研项目，培养他们的科研能力和论文写作能力；5.2 参与科研项目：鼓励学生积极参与学校和教师的科研项目，提高他们的研究能力；5.3 学术交流：组织学术研讨会、学术报告等活动，增强学生的学术交流能力和团队合作精神。
中科大统计学培养方案
中科大统计学培养方案
中科大统计学是一个广泛的交叉学科，涉及到概率论、数理统计、应用统计、计算机科学等多个领域。
为了培养高素质的统计学人才，中科大统计学专业制定了以下培养方案：
一、培养目标
1. 掌握概率论、数理统计、应用统计等基础理论知识和计算机编程技能。
2. 能够熟练运用统计学方法进行数据分析和模型建立。
3. 具备良好的数学素养和创新意识，能够独立开展统计学研究。
二、培养课程
1. 基础课程：高等数学、线性代数、概率论、数理统计、统计计算等。
2. 专业课程：应用统计、时间序列分析、多元统计分析、非参数统计等。
3. 选修课程：数据挖掘、机器学习、贝叶斯统计、大数据分析等。
三、培养方式
1. 课堂教学：通过教师授课、作业和考试等方式进行基础理论知识和编程技能的培养。
2. 实验教学：通过数据分析案例、大数据项目等实践活动，提高学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
3. 导师指导：每位学生都有专业导师指导，进行研究生培养和
科研项目的指导。
四、培养实践
1. 研究生实习：学生可参加校内外企业实习，提高实践能力和实际操作技能。
2. 研究生论文：学生需要完成一篇独立科研论文，培养科研能力和学术素养。
五、培养成果
1. 学术研究：学生可以在国内外高水平学术期刊上发表学术论文。
2. 就业出路：学生毕业后可以从事数据分析、金融、精算、医疗、教育等多个领域的工作。
以上就是中科大统计学培养方案的详细内容，希望能够为广大学生提供一份参考，培养更多高素质的统计学人才。
统计学专业培养方案
统计学专业培养方案一、学制标准学制：4年；学习年限：3-6年二、授予学位理学学士学位三、专业定位坚持党的教育方针和社会主义办学方向，紧跟国家经济发展和时代需求。
面向工程、信息、交通、金融、教育等行业，以数学和统计学一级学科为支撑，以基础与交叉科学研究院、数据和科学工程实验室、111引智基地和数学实验演示中心为依托，坚持与研究型大学定位相适应的“厚基础，强能力，重素质，理工融合”的人才培养理念，培养具有良好的统计思想，掌握统计学的基本理论、方法和技能，受到系统的科学培养训练，能解决互联网、生命科学、金融、交通等领域实际问题的高级专门人才。
四、培养目标本专业培养具有较扎实的数学基础，掌握统计学的基本理论和方法；具备熟练应用计算机（包括常用计算机语言、工具及专用统计软件）的基本技能，具有基本的算法分析、算法设计和较强的编程能力；能运用所学的统计理论、方法和技能解决信息技术和科学与工程计算中的实际问题；具有较强的知识更新、技术跟踪与创新能力；可在信息、教育和经济等相关领域的科研机构、高等院校以及高新技术企业，从事科学研究、应用开发、教学和管理工作，能够进一步在相关领域研究深造的高级专门人才。
五、毕业要求修满163学分（其中：必修111学分，选修52学分）的课程并符合《北京交通大学本科生学籍管理规定》要求的学生，可获得统计学专业本科毕业证书。
符合毕业要求并达到《北京交通大学授予普通本科毕业生学士学位实施细则》要求的学生，经学校学位委员会审核批准，可授予理学学士学位。
学生毕业时在专业基础理论、实践能力、创新能力、学习能力等方面应达到以下水平要求：1. 专业知识：具有合理的专业知识结构和专业技能，能够将数学、自然科学、专业知识用于解决复杂专业问题；1.1具有合理的数学和自然科学知识结构1.2具有合理的专业知识结构1.2.1获得了合理的专业知识1.2.2获得了必备的专业技能1.2.3对复杂统计学问题有明确的认识1.3具有解决复杂统计学问题的自觉意识1.4能够在科技活动（数学建模等）、课程设计、毕业设计（论文）中主动应用数学、自然科学和统计学基础解决复杂专业问题。
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sx
0722018402
大数据可视化与安全
Big Data Visualization and Safety
Probability Theory
4
68
68
2-1
考试
sx
0721014203
离散数学
Discrete Mathematics
3
48
48
2-1
考试
sx
0721009803
数理统计
Mathematical Statistics
3
48
48
2-2
考试
sx
0621007803
数据库原理及应用
Database Principles and Applications
六、修业年限
四年
七、授予学位
理学学士
八、毕业最低学分要求
毕业所必须达到的总学分为160学分。
九、培养方案的构成及学时、学分分配
表1人才培养方案学分构成表
课程类别
课程类型
学分数
学时数（或周数）
占总学
分比例
通识教育课
通识必修课
51
996学时
31.87%
通识选修课
12
192学时
7.50%
专业核心课
专业基础课程
2
36
36
1-2
考试
js
必修课合计
51
996
996
通识选修课
12
按学科门类设置科学发现与技术革新（含理学、工学）、文化传承与艺术鉴赏（含文学、艺术学）、经济管理与法治教育（含经济学、管理学、法学）、创新创业等系列课程模块，要求学生毕业前选修总学分不少于12学分，其中，创新创业模块要求至少选修2学分，在授予学位门类对应模块之外要求每个模块至少选修2学分。
考试
sx
1011000303
1011000403
大学物理(B)
CollegePhysics(B)
6
108
108
2-2;3-1
考试
dw
0611002002
数据结构(B)
Data Structure(B)
2
36
36
2-2
考试
js
0611000402
计算机程序设计基础(C语言)
Foundations of Computer Programming (C Language)
本专业学生培养分为两个主要阶段，第一阶段着重于数据科学理论体系的培养，即发展和完善数据科学理论体系，为数据科学人才培养提供必要的理论和知识基础；第二阶段重视实践能力的培养，即在夯实数据科学理论的基础上，重视培养学生利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
本专业毕业生在知识、能力和素质方面的具体要求：
物理实验（B）
●
计算机程序设计基础实验（C语言）
●
●
Matlab及实验
●
●
计算机程序设计基础实验(Java语言)
●
●
数据结构课程设计
●
●
●
Linux操作系统课程设计
●
●
●
●
Python 语言及实验
●
●
●
多元统计分析课程设计
●
●
●
大数据处理技术(Hadoop)课程设计
●
●
●
●
SPSS软件及实验
●
●
数据库原理及应用课程设计
0
3
0
0
0
0
51
专业核
6
0
2
0
33
实践环节
0
3
3
4
2
7
7
2
2
18
48
必修学分合计
16.5
19.5
18.5
21.5
2
17
13
2
4
18
132
十、课程与毕业要求对应关系矩阵
表3 设置的所有课程与毕业要求的对应关系
课程名称
要求1
要求2
要求3
要求4
要求5
要求6
要求7
要求8
马克思主义基本原理概论
●
●
●
●
计算机网络
●
●
●
●
多元统计分析
●
●
●
大数据处理技术（Hadoop）
●
●
●
●
大数据分析方法及应用
●
●
●
●
云计算
●
●
●
Hbase 大数据快速读写
●
●
●
大数据查询与处理
●
●
●
Spark 大数据快速运算
●
●
●
大数据统计模型
●
●
时间序列分析
●
●
●
大数据可视化与安全
●
●
●
数据科学与大数据技术专业导论
●
数学建模
2
40
28
12
3-1
考试
qy
0722022502
大数据查询与处理
BigDataInquiring andProcessing
2
40
28
12
3-2
考试
qy
0722022602
Spark大数据快速运算
Spark Big Data Fast Operating
2
40
28
12
4-1
考试
qy
大
0722018702
54
1-1
考试
my
1711000601
1711000701
1711000901
1711001001
形式与政策
Situation and Policy
2
32
32
1-1;1-2;
2-1;2-2
考试
my
1811000701
1811000801
1811000901
1811001001
体育
Physical Education
3
48
48
3-1
考试
sx
0721012702
大数据处理技术（Hadoop）
Hadoop
2
36
36
3-1
考试
qy
0721013803
大数据分析方法及应用
Big Data Analysis Methods and Applications
3
48
48
3-2
考试
sx
0721014902
云计算
Cloud Computing
统计学（数据分析方向）专业培养方案
Statistics（Data Analysis Specialty）
（门类：理学；二级类：统计学；专业代码：071201）
一、专业培养目标
本专业培养德、智、体、美全面发展，在具备一定的数学、统计学和计算机科学等方面知识的基础上，较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术，能够运用所学知识解决实际问题，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力，能从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，具有较强的专业技能和良好外语运用能力的应用型创新人才，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。
1.具有正确的世界观、人生观和价值观；具有良好的道德品质、高度的社会责任感与职业道德；具有良好的人文社会科学素养。
2.具有良好的人际交往能力和团队协作精神；有较强的自学能力和适应能力。
3.具有良好的数学、统计学和计算机科学基础，掌握数据科学与大数据技术、统计学和计算机科学的基本知识、方法和技能。
4.具备熟练应用计算机(包括常用语言、工具及专用软件)的基本技能,具有较强的算法设计、算法分析与编程能力。
6
108
108
2-2
考试
my
1711000102
中国近现代史纲要
The Outline of Modern Chinese history
2
36
36
1-2
考试
my
1711000403
思想道德修养与法律基础
Ideological andMoralCultivation andLegalBasis
3
54
3
48
48
3-2
考试
js
合计
19
332
332
专业课
0621007502
Linux操作系统
Linux Operation Systems
2
36
36
2-2
考试
js
0621007602
计算机网络
Computer Network
2
36
36
3-1
考试
js
0721006803
多元统计分析
MultivariateStatistical Analysis
●
●
算法设计与分析
●
●
操作系统
●
●
数值分析
●
●
贝叶斯统计
●
●
运筹学
●
●
续表3
课程名称
要求1
要求2
要求3
要求4
要求5
要求6
要求7
要求8
社交网络分析
●
●
商业大数据分析
●
●
数学能力训练
●
数学专题讨论