应用统计学专业大数据方向人才培养方案
2024年级大数据技术和应用专业人才培养方案说明
2024年级大数据技术和应用专业旨在培养具有扎实的计算机科学和数据科学基础知识、熟练掌握大数据技术和工具、具备良好的数据分析和挖掘能力、以及具备跨学科综合应用能力的高级专门人才。
专业课程设置全面，内容涵盖计算机科学、数据科学、数学、统计学等相关领域知识，旨在培养学生具备核心的大数据技术能力和应用实践能力，具有高度创新精神和实践能力，能在大数据领域中胜任从事新型信息技术研究与开发工作。
专业课程设置包括但不限于：数据结构、数据库系统、数据挖掘、机器学习、计算机网络、云计算、分布式系统、大数据技术、自然语言处理、图像处理、数据分析与可视化等。
同时，还将开设英语、数学、统计学等基础必修课程，以及专业选修课程和实践课程，如大数据处理实践、数据挖掘应用实战、大数据分析综合实验等，致力于让学生全面掌握大数据技术和工具，具备良好的数据分析和挖掘能力。
为了培养学生跨学科综合应用能力和创新精神，教学中将注重理论与实践相结合，开展项目驱动式教学、实验教学、案例教学等多种教学方式，引导学生运用所学知识和技能解决实际问题，提高学生的分析、设计和解决问题的能力。
同时，将通过校企合作、实习实训、实践教学等形式，培养学生具备较强的实践动手能力和创新精神，在真实工程项目中锻炼学生的解决问题能力和综合素质。
为了更好地培养学生的综合素质和创新能力，专业还会开设创新创业教育课程、综合素质训练等，引导学生培养团队协作精神、创新意识和实践能力，使学生具备较强的综合素质和创新创业能力。
并将通过毕业设计、关键技术攻关等实践环节，培养学生的工程实践能力和问题解决能力，提高学生的综合素质和实践能力，培养学生具备在大数据领域从事科研、开发和管理工作的能力。
综上所述，2024年级大数据技术和应用专业人才培养方案注重培养学生的大数据技术能力和应用实践能力，同时注重学生跨学科综合应用能力和创新精神的培养，以培养高素质的专门人才为宗旨，为学生未来的发展和职业规划打下良好的基础。
应用统计学培养方案
应用统计学培养方案引言应用统计学是一门涵盖统计学和数据分析技术的学科，它在各个领域都有着广泛的应用。
随着大数据时代的到来，应用统计学的需求越来越高，培养具备应用统计学知识和技能的人才也变得尤为重要。
本文将探讨一个完善的应用统计学培养方案，以确保学生能够掌握必要的理论知识和实践技能，为未来的职业发展奠定基础。
1. 基础课程为了打下坚实的应用统计学基础，学生需要学习以下基础课程：- 统计学概论：介绍统计学的基本概念、原理和方法。
- 概率论：探讨随机事件的概率计算和统计推断。
- 数理统计学：学习统计数据的描述和推断分析方法。
- 数据分析方法：介绍常用的数据分析技术和工具，如回归分析、方差分析、聚类分析等。
- 统计计算：学习使用统计软件和编程语言进行数据处理和分析。
2. 实践项目理论学习只是培养应用统计学人才的第一步，学生还需要通过实践项目来巩固所学知识并提升实践技能。
以下是一些推荐的实践项目： - 数据分析案例研究：学生可以选择一个真实的数据集，通过分析数据并提取有价值的信息，来解决实际问题。
- 模拟实验设计：学生可以设计和实施模拟实验，以评估不同因素对结果的影响，从而进行决策和优化。
- 行业合作项目：与行业合作，学生可以参与解决实际问题，提供统计建模和数据分析方案。
3. 实习机会为了让学生更好地将所学知识应用于实际场景，应用统计学培养方案应当提供实习机会。
通过与企业合作，学生可以在实际工作环境中应用统计学知识和技术，了解行业需求和挑战。
实习不仅可以增加学生的工作经验，还可以培养他们的解决问题和团队合作能力。
4. 跨学科合作应用统计学不仅需要掌握统计学知识，还需要具备相关领域的背景知识。
因此，培养方案应鼓励学生参与跨学科的合作。
学生可以选择修读相关领域的课程，如经济学、计算机科学、医学等，融合学科知识以应对复杂的实际问题。
5. 学习资源提供丰富的学习资源对学生的学习和研究至关重要。
培养方案应当提供以下学习资源： - 图书和教材：提供统计学和数据分析领域的经典教材和专业书籍。
应用统计专业硕士大数据方向研究生培养方案
审核意见
考查 考查
选读 选读
导师组意见 学院（中心）意见
导师组组长（签名）： 负责人（盖章）：
年月 日 年月日
学校培养指导委员会意见：
盖章：
年月日
享有一定的地位与影响力。
课程设置
课程编号
总
课程中文名称
学
分
21011001
中国特色社会主义理论与实践研究
2
01 大数据方向
总 学 时
周 学 时
开 课 学 期
34 4 1
备注
公共必修课 21011002
马克思主义与社会科学方法论
1 17 4 2
21081003
第一外国语课程
3 51 2 1
公共选修课
数据挖掘：实用机器学习工 [新西兰]威滕，弗兰
11
具与技术
克，霍尔，[译]李川
分布式计算、云计算与 12
大数据
林伟伟
数据挖掘与数据化运营实
13 战：思路、方法、技巧与应 用
卢辉
[葡]Luís Torgo，[译]
14
数据挖掘与 R 语言
李洪成，陈道轮，吴立
明
15
金融数据挖掘
许伟
（美）约翰逊
实用多元统计分析 16
Hardle W.K. and Simar L.
Analysis(4ed),
Springer Springer
2012 2015
文 献 阅 读 考 核 方 式 ： 1.考 核 ： 将 此 文 献 作 为 课 程 考 核 或 中 期 考 核 的 考 试 范 围 ； 2.考 查 ： 结 合 开 题 报 告 或 学 科 综 合 考 试 进 行 ； 3.报 告 ： 撰 写 读 书 报 告 ； 4.其 他 ： 请 注 明 。
大数据管理与应用人才培养方案
大数据管理与应用人才培养方案随着大数据时代的到来，大数据管理与应用人才的需求日益增长。
为了培养适应当前社会发展需求的大数据管理与应用人才，我们需要制定一套科学合理的培养方案。
一、培养目标大数据管理与应用人才的培养目标是培养具备扎实的理论基础和广泛的知识面，具有大数据管理与应用的专业技能和创新能力，能够胜任大数据管理与应用工作的高级专业人才。
二、培养内容1. 理论基础课程：包括数学、统计学、计算机科学基础、数据库原理、数据挖掘、机器学习等相关课程，为学生打下坚实的理论基础。
2. 专业课程：包括大数据技术与架构、数据管理与存储、数据分析与决策、数据可视化等专业课程，培养学生在大数据管理与应用领域的专业知识和技能。
3. 实践环节：包括实习实训、项目实践等，通过与企业合作、参与真实项目，让学生在实践中掌握实际操作能力和解决问题的能力。
三、培养方法1. 综合教学法：将理论与实践相结合，通过案例分析、讨论课、小组讨论等方式，培养学生的综合分析和解决问题的能力。
2. 实践教学法：通过实践环节的设置，让学生亲身参与实际项目，锻炼学生的实际操作能力和解决问题的能力。
3. 导师制度：为每位学生指定一位导师，进行个性化指导和培养，帮助学生规划学习和职业发展。
四、培养评估1. 考试评估：通过课程考试和综合考试评估学生的学习成绩和综合能力。
2. 项目评估：对学生参与的项目进行评估，评估学生在实践中的表现和解决问题的能力。
3. 学术论文评估：要求学生在培养过程中完成一定数量的学术论文，评估学生的科研能力和创新能力。
五、培养保障1. 师资保障：确保专业师资力量充足，招聘具有丰富实践经验和教学能力的教师。
2. 实验设施保障：建设完善的实验室和大数据平台，提供学生实践和研究的场所和设备。
3. 资金保障：为培养大数据管理与应用人才提供充足的经费支持，保障教学和科研的顺利开展。
六、培养成果1. 学术研究成果：学生在培养过程中取得的学术研究成果，包括发表的论文、参与的科研项目等。
应用统计学专业大数据方向人才培养方案
应用统计学专业（大数据方向）人才培养方案学科门类：理学二级类：统计学类专业代码：071202英文名称：Applied Statistics（Big data）一、专业培养目标本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数学、统计学和经济学等相关学科的基本理论和知识，具备运用统计方法和大数据处理技术，利用计算机处理和分析数据的能力，能在企事业、经济、金融、保险等部门从事数据采集、预处理、数据挖掘、大数据应用分析及开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。
二、专业培养规格1、知识结构（1）掌握计算机的基础知识。
（2）掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。
（3）熟练掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料和撰写外文摘要。
（4）具有社会学、文学、哲学和历史学等社会科学基本知识。
（5）掌握经济学、管理学的基本理论知识。
（6）掌握政治、形式与政策、思想道德修养与法律基础等基本知识。
（7）具有坚实的数学理论基础。
（8）了解与统计学相关的自然学科的基本知识，具有坚实的统计学和经济学理论基础。
（9）掌握统计学的基本思想和方法，熟悉统计政策和法规；（10）理解大数据技术领域的基本理论和基本知识。
（11）掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法，了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。
（12）具有分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、数据挖掘技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专业知识。
2、能力结构（1）具有一定的语言文字表达能力，掌握资料查询，文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的能力，能够跟踪统计学领域最新技术发展趋势。
（2）具备自主学习、对终身学习有正确的认识，具有不断学习和适应发展的能力。
（3）具有运用统计方法进行数据采集、处理、分析、推断和预测的能力。
（4）能熟练使用统计软件并具备一定的编程能力,并且能正确利用统计思想和方法分析判断软件的计算结果。
应用统计学专业大数据方向人才培养方案
应用统计学专业（大数据方向）人才培养方案学科门类：理学二级类：统计学类专业代码：071202英文名称：Applied Statistics（Big data）一、专业培养目标本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数学、统计学和经济学等相关学科的基本理论和知识，具备运用统计方法和大数据处理技术，利用计算机处理和分析数据的能力，能在企事业、经济、金融、保险等部门从事数据采集、预处理、数据挖掘、大数据应用分析及开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。
二、专业培养规格1、知识结构（1）掌握计算机的基础知识。
（2）掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。
（3）熟练掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料和撰写外文摘要。
（4）具有社会学、文学、哲学和历史学等社会科学基本知识。
（5）掌握经济学、管理学的基本理论知识。
（6）掌握政治、形式与政策、思想道德修养与法律基础等基本知识。
（7）具有坚实的数学理论基础。
（8）了解与统计学相关的自然学科的基本知识，具有坚实的统计学和经济学理论基础。
（9）掌握统计学的基本思想和方法，熟悉统计政策和法规；（10）理解大数据技术领域的基本理论和基本知识。
（11）掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法，了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。
（12）具有分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、数据挖掘技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专业知识。
2、能力结构（1）具有一定的语言文字表达能力，掌握资料查询，文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的能力，能够跟踪统计学领域最新技术发展趋势。
（2）具备自主学习、对终身学习有正确的认识，具有不断学习和适应发展的能力。
（3）具有运用统计方法进行数据采集、处理、分析、推断和预测的能力。
（4）能熟练使用统计软件并具备一定的编程能力,并且能正确利用统计思想和方法分析判断软件的计算结果。
应用统计学专业大数据方向人才培养方案上课讲义
应用统计学专业（大数据方向）人才培养方案学科门类：理学二级类：统计学类专业代码：071202英文名称：Applied Statistics（Big data）一、专业培养目标本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数学、统计学和经济学等相关学科的基本理论和知识，具备运用统计方法和大数据处理技术，利用计算机处理和分析数据的能力，能在企事业、经济、金融、保险等部门从事数据采集、预处理、数据挖掘、大数据应用分析及开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。
二、专业培养规格1、知识结构（1）掌握计算机的基础知识。
（2）掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。
（3）熟练掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料和撰写外文摘要。
（4）具有社会学、文学、哲学和历史学等社会科学基本知识。
（5）掌握经济学、管理学的基本理论知识。
（6）掌握政治、形式与政策、思想道德修养与法律基础等基本知识。
（7）具有坚实的数学理论基础。
（8）了解与统计学相关的自然学科的基本知识，具有坚实的统计学和经济学理论基础。
（9）掌握统计学的基本思想和方法，熟悉统计政策和法规；（10）理解大数据技术领域的基本理论和基本知识。
（11）掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法，了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。
（12）具有分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、数据挖掘技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专业知识。
2、能力结构（1）具有一定的语言文字表达能力，掌握资料查询，文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的能力，能够跟踪统计学领域最新技术发展趋势。
（2）具备自主学习、对终身学习有正确的认识，具有不断学习和适应发展的能力。
（3）具有运用统计方法进行数据采集、处理、分析、推断和预测的能力。
（4）能熟练使用统计软件并具备一定的编程能力,并且能正确利用统计思想和方法分析判断软件的计算结果。
大数据专业人才培养方案
四、培养阶段与内容
1.基础阶段（第1-2学期）
-学习大数据技术基本理论、方法和技术；
-掌握基本的数据处理和分析技能；
-培养良好的学习习惯和团队协作精神。
2.进阶阶段（第3-4学期）
-深入学习大数据挖掘、机器学习等先进技术；
-提升数据分析和处理能力；
-参与实际项目，培养实践能力和创新意识。
3.提高阶段（第5-6学期）
-学习大数据产业相关政策和法规；
-培养项目管理与协调能力；
-提升综合素质，为职业发展奠定基础。
五、师资队伍与教学资源
1.师资队伍：聘请具有丰富教学经验和实践经验的专业教师，以及具有大数据产业背景的企业导师；
3.综合素质课程：大数据政策与法规、项目管理与协调、团队合作与沟通、创新思维等。
四、培养阶段与内容
1.基础阶段（第1-2学期）
-学习大数据基本理论、方法和技术；
-掌握基本的数据处理和分析技能；
-培养良好的学习习惯和团队协作精神。
2.进阶阶段（第3-4学期）
-深入学习数据挖掘、机器学习等先进技术；
-提升大数据分析和处理能力；
大数据专业人才培养方案
第1篇
大数据专业人才培养方案
一、前言
随着信息化时代的到来，大数据技术已成为国家战略发展的重要支柱。为满足社会对大数据专业人才的迫切需求，本方案旨在制定一套科学、系统、人性化的大数据专业人才培养方案，为我国大数据产业发展提供有力的人才支持。
二、培养目标
1.掌握大数据技术的基本理论、方法和技术；
第2篇
大数据专业人才培养方案
一、背景分析
当前，大数据技术正成为推动社会进步和经济发展的关键力量。在此背景下，培养一批具备专业素养、掌握核心技术的大数据专业人才，已成为我国教育领域的重大课题。本方案旨在制定一套全面、深入、适应大数据产业发展需求的专业人才培养方案。
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应用统计学专业（大数据方向）人才培养方案
学科门类：理学
二级类：统计学类
专业代码：071202
英文名称：Applied Statistics（Big data）
一、专业培养目标
本专业培养德、智、体、美全面发展，掌握数学、统计学和经济学等相关学科的基本理论和知识，具备运用统计方法和大数据处理技术，利用计算机处理和分析数据的能力，能在企事业、经济、金融、保险等部门从事数据采集、预处理、数据挖掘、大数据应用分析及开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。
二、专业培养规格
1、知识结构
（1）掌握计算机的基础知识。
（2）掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。
（3）熟练掌握一门外语，能顺利阅读本专业的外文资料和撰写外文摘要。
（4）具有社会学、文学、哲学和历史学等社会科学基本知识。
（5）掌握经济学、管理学的基本理论知识。
（6）掌握政治、形式与政策、思想道德修养与法律基础等基本知识。
（7）具有坚实的数学理论基础。
（8）了解与统计学相关的自然学科的基本知识，具有坚实的统计学和经济学理论基础。
（9）掌握统计学的基本思想和方法，熟悉统计政策和法规；
（10）理解大数据技术领域的基本理论和基本知识。
（11）掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法，了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。
（12）具有分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、数据挖掘技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专
业知识。
2、能力结构
（1）具有一定的语言文字表达能力，掌握资料查询，文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的能力，能够跟踪统计学领域最新技术发展趋势。
（2）具备自主学习、对终身学习有正确的认识，具有不断学习和适应发展的能力。
（3）具有运用统计方法进行数据采集、处理、分析、推断和预测的能力。
（4）能熟练使用统计软件并具备一定的编程能力,并且能正确利用统计思想和方法分析判断软件的计算结果。
（5）具备应用统计方法解决企事业、经济、金融、保险等领域实际问题的能力。
（6）了解相关的技术标准，具有数据处理、分析、呈现等应用技能，具备大数据项目的组织与管理能力。
（7）具有大数据行业领域相关软件产品的应用、大数据系统分析、设计、部署以及维护和管理能力。
（8）具备一定的创新意识和从事大数据领域科学研究的初步能力，有获取最新科学技术知识和信息的基本能力。
（9）具有一定的独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。
3、素质结构
（1）掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想的基本原理，树立辩证唯物主义、历史唯物主义和科学发展观的基本观点。
（2）具有良好的道德品质、社会公德、职业道德和良好的文化素养。
（3）具有爱岗敬业、艰苦奋斗、团结合作的优秀品质。
（4）具有健全的人格、健康的体魄、良好的心理素质和积极乐观的人生态度，养成健全的职业人格和对统计的热爱态度以及良好的体育锻炼习惯, 达到国家规定的大学生体育合格标准和军事训练标准。
三、专业培养规格实现矩阵
四、主干学科
数学统计学经济学
五、专业核心课程
高等数学、线性代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学、管理学、统计学导论、应用回归分析、应用多元统计分析、应用时间序列分析、应用随机过程、数据结构。
高等数学：本课程主要内容包括一元函数极限与连续、一元函数微分学、一元函数积分学、常微分方程、向量代数与空间解析几何、多元函数的极限与连续、多元函数微分学、重积分、曲线积分与曲面积分；级数等内容。
通过本课程的学习，使学生掌握函数的微积分等基本理论和基本思想，能应用这些理论和方法解决分析中提出的理论和实际问题，为进一步学习后继各门课程提供必需的基础知识和基本方法。
线性代数：本课程主要内容包括行列式理论、矩阵理论、线性方程组、线性空间、线性变换、欧氏空间、二次型等内容。
通过本课程的学习，使学生初步掌握基本的、系统的代数知识，以及抽象的、严格的代数方法，培养学生的抽象思维能力、逻辑推理能力和和解决问题的能力，为后继课程的学习提供必需的基本知识和学习能力。
概率论与数理统计：本课程主要内容包括随机事件与随机事件的概率、随机变量的分布及随机变量的数字特征、随机变量的大数定理与中心极限定理、参数估计、假设检验、非参数检验等内容。
通过本课程的学习，使学生初步掌握处
理随机现象的基本理论和方法，从而使学生能够把所学的知识应用于实际问题中，并与其它数学分支相互渗透。
为从事有关概率统计的工作打下基础。
微观经济学、宏观经济学：本课程主要内容包括微观经济学、宏观经济学等内容。
通过本课程的学习，学生了解经济学的基础知识，对经济思想方法有一定的认识，为进一步学习计量经济、经济统计等课程打下良好的基础，使学生在经济背景下运用统计方法解决实际问题。
管理学：本课程主要内容包括管理学的基本概念、基本理论和基本方法。
通过本课程的学习，让学生掌握管理与管理学的基本原理、基本方法和一般规律，培养学生基本的管理素质和管理能力，为构建学生全面知识结构和后续的专业方向课程学习打下良好的基础。
统计学导论：本课程主要内容包括统计学绪论，随机事件与概率空间简介、描述性统计、假设检验思想、回归分析原理等内容。
通过本课程的学习，使学生掌握基本的统计学思想和方法原理，对统计学学科有一个初步的整体认识，使他们具有从统计学的基本思想和原理的观点审视现代信息社会中各类问题的能力。
为后继概率统计课程的学习打下基础。
应用回归分析：本课程主要内容包括一元、多元线性回归方程的参数估计、显著性检验及其应用、对违背回归模型基本假设的异方差、自相关和异常值进行诊断和处理的方法、回归变量选择与逐步回归方法、多重共线性、岭回归估计等内容。
通过本课程的学习，使学生能够结合统计软件，使用回归分析中各种方法，比较适用条件，可以正确解释分析结果，进一步将回归模型应用在各个技术领域中。
应用多元统计分析：本课程主要内容包括定性数据的卡方检验、多元正态分布、均值向量与协方差阵的检验、聚类分析、因子分析、主成分分析及典型相关分析等内容。
通过本课程的学习，使学生能够熟练掌握和运用统计方法，为从事社会、经济、管理等研究和实际应用打基础。
应用时间序列分析：本课程主要内容包括时间序列的预处理、平稳时间序列分析、非平稳序列的确定性分析及随机分析、多元时间序列分析等内容。
通过本课程的学习，让学生利用时间序列这种特殊的数据结构，结合统计软件数据分析，观察经济生活中数据变量的发展规律，预测其将来走势，为实际生产与生活服务。
应用随机过程：本课程主要内容包括泊松过程、更新过程、离散时间马尔可夫链、连续时间马尔可夫链、布朗运动和应用举例等内容。
通过本课程的学习，使学生掌握随机过程的基本理论和基本思想，能应用这些理论和方法解决一些理论和实际问题，并能进行随机模型的构建与分析。
数据结构：本课程主要介绍如何合理地组织数据、有效地存储和处理数据，正确地设计算法以及对算法的分析和评价。
通过本课程的学习，使学生深透地理解数据结构的逻辑结构和物理结构的基本概念以及有关算法，培养基本的、良好的程序设计技能，编制高效可靠的程序，为学习操作系统、编译原理和数据库等课程奠定基础。
六、主要实践教学环节
认知实习、专业实习、毕业实习、毕业论文（设计）、大学生创新实践等。
七、学制与学分要求
本专业实行学年学分制，修业年限为四年，要求修满 175学分。
八、毕业条件
学生四年学习期满，完成并通过本培养方案规定的全部教学环节，修满规定学分，达到大学生体质健康标准，方可毕业。
九、授予学位
本科毕业生符合学位授予条件的，经学院学位评定委员会批准，可授予理学学士学位。
十、课程体系的构成及学时学分比例。