数学与统计专业培养方案
复旦本科数学培养方案
复旦本科数学培养方案
复旦大学数学系本科培养方案
1. 培养目标
通过培养，学生应具备以下基本能力：
（1）具有坚实的数学基础知识和较强的数学思维能力；
（2）熟练掌握高等数学、数理统计、概率论、实变函数、复变函数等数学学科中的基本理论和基本方法；
（3）掌握一门外语，能阅读数学类英文文献；
（4）具有较强的计算机应用能力和数据处理能力。
2. 课程设置
数学系本科课程设置包括数学及相关基础科学课程、通识课程、艺术体育和实践课程。
其中核心课程如下：
（1）高等数学：微积分学、线性代数、常微分方程、多元统计数据分析等；
（2）数学专业类课程：实变函数、群论与线性代数、复变函数、广义函数与偏微分方程、常微分动力系统、微分几何等；
（3）选修课程：金融与数学、离散数学、数值分析、非线性优化、组合数学、拓扑学、非参数统计、时序分析、推荐系统等。
3. 实践教学
数学系注重实践教学，为学生提供实践课程和实践项目。
实践项目包括本科科研和创新性实践。
学生在实践中能够深入了解和应用所学知识，提高综合素质。
4. 考核评价
考核评价方式包括考试、作业、报告、实验和项目等多种形式。
评价方式旨在检验学生是否掌握了所学知识和能力，同时培养学生的思辨能力和实践能力。
5. 对口升学与就业
数学系本科学生毕业后可以选择深造或就业。
毕业生可以考研读研究
生，获得硕士或博士学位。
毕业生也可就业从事金融、信息技术、科研、教学等相关领域。
统计学专业人才培养方案 - 淮阴师范学院——数学科学学院
统计学专业人才培养方案专业代码：071201学科门类：理学一、培养目标本专业培养德、智、体全面发展，具有良好的统计学、管理学与经济学素养，熟练掌握统计学的基本理论和方法，受到科学研究的初步训练，具有较强的计算机应用能力，能从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，并能适应相关经济、社会工作的应用型、复合型专门人才。
二、培养规格与要求（一）培养规格具有良好的思想品德、社会公德和职业道德，具有宽厚的人文社会科学和自然科学的基本知识，熟练掌握统计学的基本理论和方法，具有扎实的数学基础，具有较好的科学素养，受到理论研究、应用技能和使用计算机的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力。
（二）素质要求毕业生替代以下几个方面的知识和能力：1、具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练；2、掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本技能；3、了解与社会经济、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的的自然科学、社会科学工程技术某一领域的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力；4、了解统计学理论与方法的主要发展动态及其应用前景；5、能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力；具有扎实的经济学基础，熟悉国家经济发展的方针、政策和统计法律、法规，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力；6、掌握资料查询、文献检索及运用现代化信息技术获取相关信息的基本方法，具有一定科学研究和实际工作能力。
三、主干学科和核心课程（一）主干学科数学、统计学（二）核心课程数学分析、高等代数、西方经济学、概率论与数理统计、统计学原理、运筹学、会计学、管理学原理、多元统计分析、应用随机过程四、主要实践性环节专业见习、毕业实习、毕业论文（设计）、调查统计等五、修业年限标准学制：四年最长修业年限：八年六、授予学位理学学士七、教育教学活动时间安排表1．四年制本科教育教学活动时间安排表八、课程结构及学时、学分分配注：可根据专业具体情况调整增加。
应用统计学培养方案
应用统计学培养方案
应用统计学是一门以统计学理论和方法为基础，应用于实际问题
的一门学科。
在培养方案上，应用统计学的学生需要掌握数学、计算
机和统计学等学科的基本知识和技能。
具体来说，学生需要学习数学基础课程如高等数学、线性代数和
概率论等。
此外，还需要学习统计学基础知识，如统计学原理、统计
推断和回归分析等。
在计算机方面，学生需要学习编程语言和数据处
理软件等相关知识。
除了学习理论知识，学生还需要参与实践课程，如统计软件操作、数据挖掘和实地调查等。
这些课程可以帮助学生更好地应用各种统计
方法解决实际问题，并具有较强的实践操作能力。
此外，学生还需要在课外积极参加各种相关活动，如参加统计学
会会议、参与志愿者活动等，以增加实践经验并提高交流能力。
总之，在应用统计学的培养方案中，学生需要掌握统计学、计算
机和数学等学科的基本知识和技能，并通过实践课程和参加相关活动，提高专业实践能力和交流能力。
统计学-培养方案-河南科技大学数学
统计学（理学）学科学术学位硕士研究生培养方案一级学科中文名称：统计学（理学）（ 0714）一级学科英文名称：Statistics一、培养目标本学科培养德、智、体全面发展，能独立从事统计学理论研究和应用的专门人才。
通过培养，使学生掌握统计学坚实的基础理论和系统的专门知识，了解学科前沿与发展动态，有较强的自学能力和较宽的知识面，能够借助统计分析软件或者编程处理统计资料，对现实中的一些复杂数量关系进行统计建模和数据分析，在某个具体方向上受到严谨的科研训练，并做出有理论价值或实际意义的成果。
毕业后可在各级管理部门、企事业单位从事市场调研、信息处理、投资分析、风险管理等实际工作，以及在高校、科研部门从事教学和研究工作。
二、学科简介及研究方向统计学是一门研究各种随机现象的本质与内在规律性，对各种类型数据进行综合处理及统计推断的科学。
它通过收集、处理、分析、解释数据并从数据中洞察规律、得出结论，它的应用范围极其广泛，几乎覆盖了自然科学和社会科学的各个领域。
随着人们对随机现象定量研究的日益重视，统计方法已成为适用于所有学科领域的通用数据分析方法。
然而，不同的统计问题需要与之相适应的统计方法与理论，统计方法理论也需与实证应用分析相结合方显其价值，数据时代面临的统计问题层出不穷，亟需大量的统计方法、理论及其应用研究。
本学科主要侧重于随机分析及其应用、金融数学与风险管理、金融时间序列分析、应用数理统计、社会经济统计和计量经济模型等研究方向。
三、培养方式与学习年限按照《河南科技大学关于全日制学术型硕士研究生培养工作的规定》（河科大研[2010]5号文件）中的有关规定执行。
培养方式采用导师负责制，课程学习和论文工作并重。
学习年限为3年，其中课程学习时间一般为1-1.5年，科学研究和撰写论文工作时间不少于1.5年。
允许硕士生提前一年毕业，也可延期毕业，延期时间一般不超过一年。
四、课程设置及学分要求课程分学位课程、非学位课程和补修课程三类。
数学科学系数学与应用数学专业本科培养方案清华大学本科招生网
数学科学系数学与应用数学专业本科培养方案清华大学本科招生网一、引言在当今世界，数学科学与技术已经渗透到人类生活的各个领域，从自然科学的深度研究，到社会科学的高度复杂计算，数学都在无声无息中改变着我们的世界。
为了培养更多具备坚实数学基础，优秀科研素养，以及卓越创新能力的优秀人才，清华大学数学科学系致力于提供世界一流的本科教育。
本文将详细介绍数学科学系数学与应用数学专业的本科培养方案，以帮助更多的学生了解和接触这一极具前景的学科。
二、培养目标清华大学数学科学系的本科培养目标旨在培养具有深厚数学基础、广阔视野和高度社会责任感的人才。
通过系统的数学学习和实践，学生将掌握数学的基本理论和方法，培养独立思考和解决问题的能力，形成严谨的科学态度和批判性思维。
同时，该培养方案也注重培养学生的创新精神和实践能力，以适应社会发展的需要。
三、课程设置数学科学系的课程设置以严谨的学术性和广泛的应用性为特点。
学生在校期间将学习基础数学、应用数学、概率统计、计算机科学等核心课程，同时还有机会选修各种跨学科课程，如经济学、物理学、生物学、计算机科学等。
该系还特别注重国际化的教育理念，为学生提供多种外语和国际交流机会，以帮助学生更好地适应全球化的社会环境。
四、科研与实践清华大学数学科学系鼓励并支持学生在科研和实践方面的发展。
学生可以通过参加各种科研项目、学术研讨会、学术交流活动等，提高自己的研究能力和创新精神。
同时，该系还与国内外众多企业和研究机构建立了紧密的合作关系，为学生提供丰富的实践机会和职业发展前景。
五、招生与录取为了确保招收和培养最优秀的学生，清华大学数学科学系的录取标准非常严格。
在招生过程中，该系会全面评估学生的学术成绩、科研经历、社会活动、领导力等多方面的能力和素质。
同时，对于特别优秀的学生，该系还会提供各类奖学金和奖励计划以鼓励他们在数学领域的发展。
六、总结清华大学数学科学系的数学与应用数学专业本科培养方案是一套既严谨又全面的教育体系。
数据科学与大数据技术专业培养方案数学类
数据科学与大数据技术专业培养方案数学类导言：在信息时代，数据的重要性日益凸显，数据科学与大数据技术专业也因此得到了广泛的关注和发展。
该专业旨在培养具备数据分析和处理能力的专业人才，具备数学、统计学和计算机科学等多学科知识的综合能力。
本文将从课程设置、实践培养和实践环节等方面设计数据科学与大数据技术专业的培养方案。
I.课程设置1.基础课程（1）高等数学：作为数据科学与大数据技术专业的基础，学生须全面学习数学的相关知识，包括微积分、线性代数、概率论和数理统计等。
（2）基础计算机科学：学习计算机科学的基本理论，如算法设计与分析、数据结构和操作系统等。
（3）数据库系统：了解数据库的基本概念和原理，学习SQL语言及其应用。
（4）统计学基础：掌握统计学的基本理论，包括统计推断、回归分析和多元数据分析等。
2.专业课程（1）数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘的基本算法和模型，掌握机器学习的原理和应用。
（2）大数据处理技术：了解大数据处理的基本原理和常用技术，如分布式计算、MapReduce和Hadoop等。
（3）数据可视化与交互设计：学习数据可视化的基本原理和技术，能够将数据以图表、图形等形式进行展示和交互。
（4）数据科学案例分析：通过实际案例的分析，加深对数据科学的理解和应用能力。
II.实践培养1.实习在专业学习的过程中，学生需参与相关企业或研究机构的实习。
通过实习，学生能够在实践中掌握数据分析和处理的技术，了解实际问题的解决方法，并培养团队合作和沟通能力。
2.项目实践学生需要参与数据科学与大数据技术领域的项目实践，通过实际项目的实施，培养学生的问题解决能力和创新能力。
项目实践可以是通过与企业合作的实际项目，也可以是学生自主组织和实施的科研项目。
3.数据竞赛学生可以参加各类数据竞赛，提高数据分析和处理的能力。
通过与其他选手的竞争，学生能够锻炼自己的数据科学思维和解决问题的能力。
III.实践环节1.实验课程设置数据科学与大数据技术相关的实验课程，通过实验操作，让学生亲自动手实践数据分析和处理的技术，加深对理论知识的理解和应用能力。
中山大学数学与计算科学学院本科专业培养方案
数学与计算科学学院本科专业培养方案一、培养目标培养德育、智育、体育和美育全面发展，具有坚实数学理论基础和计算能力，综合素质高的优秀本科毕业生。
为全国重点高校输送高素质的研究生生源。
培养今后能从事数学基础研究和教学的后备军。
二、培养规格和要求1．坚持四项基本原则，立志成为社会主义事业的建设者和接班人。
2．具有比较扎实的数学基础，受到严格的科学思维训练，初步掌握数学科学的思想方法。
3．了解数学、计算科学与统计学的发展与应用前景，具有应用数学、计算科学和统计学知识解决实际问题或专业教学的能力。
4. 能熟练使用计算机（包括常用语言、工具及一些数学软件），具有一定的软件设计能力。
5．有较强的语言表达能力，掌握资料查询，文献索引以及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具有一定的科学研究或教学研究能力。
6．具有健康的体魄和良好的心理素质，能胜任将来负担的工作。
三、授予学位：按要求完成学业者授予理学学士学位。
四、毕业总学分及课内总学时五、专业核心课程：数学分析、几何与代数、概率统计、常微分方程、复变函数、实变函数、泛函分析、微分几何、代数Ⅱ、偏微分方程、高级语言程序设计、数理统计、抽样调查、数值逼近、数值代数、微分方程数值解法、数据结构与算法、数据库原理与应用等。
六、专业特色课程：国家及省级精品课程：数学分析校级重点课程：几何与代数、概率论七、专业课程设置及教学进程计划表（见附表一）八、辅修、双专业、双学位教学计划进程表（参考附表一）附表一:各专业课程设置及教学进程计划表各专业课程设置及教学进程计划表数学与应用数学专业课程设置及教学进程计划表说明：学生可跨类选修专业限选课中的A类和B类课程。
A类为理论性较强课程；B类为应用性较强课程。
数学与应用数学专业课程设置及教学进程计划表数学与应用数学专业课程设置及教学进程计划表统计学专业课程设置及教学进程计划表说明：学生可跨类选修专业限选课中的A类和B类课程。
A类为理论性较强课程；B类为应用性较强课程。
华东师范大学统计学研究生培养方案
华东师范大学统计学研究生培养方案示例文章篇一：《华东师范大学统计学研究生培养方案》一、培养目标1. 本专业旨在培养具有扎实的统计学理论基础、掌握现代统计方法与技术、能熟练运用统计软件解决实际问题的高级专门人才。
2. 希望培养出的研究生能够适应社会发展需求，在科研、教育、金融、管理等领域从事统计理论研究、数据分析与挖掘、统计教学等工作。
这就好比建造一座坚固的大厦，扎实的理论基础是大厦的基石，而掌握各种技术与软件就像是大厦的框架和装饰，两者缺一不可。
二、学制与学分1. 学制：通常为三年。
这三年的时光可不能虚度呀。
2. 学分要求：总学分不少于[X]学分。
课程学分包括公共课、基础课、专业课等。
就像做菜一样，每一种学分类型都是一道独特的菜品，组合起来才能成为一顿丰盛的大餐。
三、课程设置1. 公共课- 思想政治理论课。
这是培养正确价值观的重要课程，就像灯塔，指引着我们在学术和生活的海洋里航行的方向。
- 英语课。
在当今全球化的时代，英语就像一把钥匙，能打开国际学术交流的大门。
2. 基础课- 数学分析。
这门课是统计学的重要根基，没有扎实的数学分析功底，就像没有地基的房子，随时可能倒塌。
- 概率论。
概率论如同统计学世界里的魔法棒，它能让我们预测各种随机事件的可能性。
3. 专业课- 高级统计学。
这是深入统计学核心的课程，学习它就像探索一个神秘的宝藏洞穴，里面有无尽的知识财富。
- 统计计算与软件。
掌握这门课能让我们在处理数据时如鱼得水，就像给了我们一把锋利的工具刀，能轻松切割数据的难题。
四、实践教学1. 学术活动。
研究生要积极参加学术讲座、学术会议等。
参加学术活动就像蜜蜂采蜜，能从不同的花朵（学者和专家）那里汲取知识的甜蜜。
2. 社会实践。
鼓励研究生到企业、机构等进行实习。
这就像让小鸟离开鸟巢去广阔的天空试飞，能让研究生更好地了解社会需求，提高解决实际问题的能力。
五、学位论文1. 选题。
选题要具有一定的理论意义和实际应用价值。
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数学与统计专业培养方案
一、引言
数学与统计学作为一门基础学科，具有广泛的应用前景和重要的学科地位。
随着社会经济的发展和科技进步，数学与统计学在各个领域都发挥着重要的作用。
为了培养具备扎实的数学与统计学基础、具备创新思维和实际应用能力的专业人才，各高校开设了数学与统计专业，并制定了相应的培养方案。
二、专业目标
数学与统计专业的培养目标是培养学生掌握扎实的数学基础理论和统计学基本知识，具备数学建模和统计分析的能力，能够在各个领域中运用数学与统计知识解决实际问题。
同时，培养具备创新精神和团队合作能力的专业人才，能够适应社会发展的需要。
三、课程设置
数学与统计专业的课程设置主要包括数学基础课程、统计学基础课程、专业核心课程和选修课程。
数学基础课程包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等；统计学基础课程包括统计方法、多元统计分析等；专业核心课程包括数理统计方法、应用回归分析等；选修课程包括金融数学、数据挖掘与机器学习等。
四、实践环节
为了培养学生的实践能力和创新能力，数学与统计专业设置了一系列的实践环节。
其中包括实验课程、实习实训、科研项目等。
实验课程旨在培养学生的实验设计和数据处理能力；实习实训旨在让学生通过实际工作锻炼专业技能和应用能力；科研项目旨在培养学生的科学研究能力和创新精神。
五、专业特色
数学与统计专业的培养方案还注重培养学生的专业特色。
一方面，注重培养学生的实际应用能力，通过实际案例分析和实际问题解决，让学生掌握将数学与统计知识应用于实践的能力。
另一方面，注重培养学生的创新能力，通过科研项目和创新实践，激发学生的创新思维和创造力。
六、培养模式
数学与统计专业的培养模式主要采用理论与实践相结合的方式。
在课堂教学中，注重理论知识的学习和基本技能的培养；在实践环节中，注重实际问题的解决和实际应用能力的培养。
同时，鼓励学生参与科研项目和创新实践，培养学生的科研能力和创新精神。
七、就业前景
数学与统计专业的就业前景广阔。
毕业生可以在各个领域从事数据分析、金融风险管理、市场调研、医学统计、社会调查等工作。
同时，毕业生还可以选择继续深造，攻读硕士或博士学位，从事科研和教学工作。
八、总结
数学与统计专业的培养方案旨在培养具备扎实数学与统计学基础、具备实际应用能力和创新思维的专业人才。
通过科学的课程设置和实践环节，培养学生的专业能力和综合素质。
数学与统计专业的毕业生在各个领域都有很好的就业前景，为社会的发展做出贡献。