2017年枣庄学院应用统计学(金融大数据)专业人才培养方案
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。
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。
2017年山东建筑大学应用统计学专业人才培养方案
2 考试 32 32
2
LX
学科基础必修课小计
34.5
608 608
12 16 10
LX070081 统计学
2.5 考试 48 48
3
LX
LX070015 概率论
2.5 考试 48 48
3
LX
专
业 LX070016 数理统计
3.5 考试 64 64
4
LX
基 SX020042 初级会计学 础
2.5 考试 48 39
2
TY 另体测 4 学时
JS040013 大学计算机 A1
3 考查 54 28 26
4
JS
公共必修课小计
28
550 460 90
12 7 8 8
LX070001 数学分析 1
5.5 考试 96 96
6
LX
LX070002 数学分析 2
5.5 考试 96 96
6
LX
LX070003 数学分析 3
5.5 考试 96 96
合计
毕业需达到的最低学分数
注：百分比是指该类课程占课程总学时数百分比。
学分数 28 34.5 17 13.5 8.5 28 6 6 141.5 35 176.5 176.5
百分比(%) 72.4 27.6
4
应用统计学本科专业指导性教学计划进程表
性 类 课程编码 质别
课程名称
实际 考核
学时分配
建议选课学期及开课周学时 开课
LX070063 建筑统计
2.5 考试 48 24 24 2.5 考试 48 48 2.5 考试 48 30 18
3.5 考试 64 46 18 2.5 考查 48 24 24 2.5 考查 48 24 24 2.5 考试 48 30 18
大数据专业培养方案
大数据专业培养方案一、引言随着大数据技术的快速发展，大数据已经成为当今社会发展的重要驱动力。
为了满足社会对大数据专业人才的需求，各大高校纷纷开设了大数据相关专业。
本文旨在探讨大数据专业的培养方案，以期为高校培养出更多优秀的大数据专业人才提供参考。
二、培养目标大数据专业的培养目标是培养掌握大数据技术的基本理论、方法和技术，具备大数据采集、存储、处理、分析和应用能力的高素质应用型人才。
具体而言，大数据专业人才应具备以下能力：1.具有扎实的数学、统计学和计算机基础知识；2.掌握数据挖掘、机器学习、深度学习等数据处理与分析的基本方法；3.熟悉Hadoop、Spark等大数据处理框架，具备大数据存储、处理和分析的能力；4.了解数据可视化、数据安全和隐私保护等方面的知识；5.具备良好的团队协作和沟通能力，具备创新意识和创业精神。
三、课程设置为了实现培养目标，大数据专业的课程设置应包括以下几个方面：1.数学课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，培养学生的数学基础能力。
2.计算机基础课程：包括计算机组成原理、操作系统、数据库原理等，为学生打下坚实的计算机基础。
3.大数据核心课程：包括大数据导论、大数据存储与处理、数据挖掘、机器学习、深度学习等，让学生掌握大数据的核心技术。
4.大数据处理实践课程：包括大数据应用开发、数据可视化等课程，通过实践让学生掌握实际的大数据处理能力。
5.跨学科课程：包括经济学、管理学、社会学等相关课程，拓宽学生的知识面和视野。
6.创新创业教育课程：包括创新思维与方法、创业基础等课程，培养学生的创新意识和创业精神。
7.综合实践课程：通过综合实践课程，让学生将所学知识运用到实际项目中，提高学生的实践能力和团队协作能力。
四、教学方法为了提高教学效果，应采用多种教学方法相结合的方式。
具体而言，包括以下几点：1.理论与实践相结合：注重理论教学与实践教学的有机结合，通过实际案例和实践项目加深学生对理论知识的理解。
统计学专业人才培养方案
统计学专业人才培养方案专业代码：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、基本方法和计算机操作技能；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据和基本；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、主干学科和主要课程（一）主干学科数学、统计学（二）主要课程高等数学、线性代数、概率论与数理统计、统计学原理、运筹学、会计学、管理学原理、国民经济核算四、学制标准学制：4年最长修业年限：8年五、授予学位理学学士六、教育教学活动时间安排七、课程结构及学时、学分分配八、课程设置及学时分配表注：*学时不计入总学时九、有关说明（1）考核类型c为考查，s为考试（2）文化素质讲座（含师范专业的教师教育讲座）每学期举行，要求每生至少选听15次；（3）每生至少参加社团1个；（4）基础必读书由各学院制订书目并在第六学期组织考核。
统计学专业培养方案
1.教学安排
（1）理论教学：采用课堂讲授、学术研讨等形式，培养学生的专业素养。
（2）实践教学：加强实验室建设，提高课程实验质量，组织各类实习活动，增强学生的实际操作能力。
2.教学方法
（1）案例教学：引入实际案例，提高学生分析问题和解决问题的能力。
（2）翻转课堂：引导学生自主学习，培养学生的自主学习能力。
2.专业基础课程
（1）描述统计学
（2）推断统计学
（3）多元统计分析
（4）时间序列分析
（5）计量经济学
（6）非参数统计
3.专业核心课程
（1）数据分析与处理
（2）统计软件与应用
（3）数据库管理
（4）数据挖掘与机器学习
（5）应用统计
（6）国民经济核算
4.实践教学
（1）课程实验
（2）实习
（3）毕业论文（设计）
统计学专业培养方案
第1篇
统计学专业培养方案
一、培养目标
统计学专业致力于培养具有良好政治素质、严谨科学态度、强烈社会责任感，掌握统计学基本理论、方法与技能，具备较强的数据分析、处理及解决实际问题的能力，能在政府部门、企事业单位、科研机构等从事数据分析、管理与决策工作的复合型、应用型人才。
二、培养要求
1.掌握马克思主义基本原理，树立正确的世界观、人生观和价值观，具有良好的思想品德和职业道德。
第2篇
统计学专业培养方案
一、引言
统计学专业培养方案旨在贯彻落实党的教育方针，适应国家发展战略需求，培养德智体美全面发展，具有扎实统计学理论基础、较强数据分析与实际应用能力的高级专门人才。以下方案将详细阐述培养目标、培养要求、课程体系、培养过程、质量保障与毕业标准等方面内容。
应用统计学专业培养方案
应用统计学专业培养方案一、培养目标和基本要求（一）培养目标本专业培养具有良好的思想政治素质、人文素养和科学素养，毕业后能继续攻读概率论与数理统计、统计学和应用统计学及相关学科硕士学位，或能在科研机构、经济、管理、金融、保险等相关领域从事数据收集、整理、分析以及预测和决策等通用性统计人才。
（二）基本要求本专业主要学习统计学、数学和计算机有关知识和理论，接受统计学与经济管理、金融风险等学科相结合的研究方法和社会实践能力方面的基本训练，具备良好的统计学理论基础和应用知识，具有熟练地使用统计软件进行特定行业数据分析的能力。
1.具有良好的政治、思想、文化、道德、身体和心理素质，具有社会责任感。
2.深刻理解统计学的基本思想，熟练掌握统计学基本方法,具备扎实的统计学理论知识。
3。
能够熟练使用计算机，尤其是一些常用统计软件,具备编写应用程序进行科学计算和统计分析的能力。
4。
掌握数据搜集、整理、分析的方法.5。
熟悉某一领域（如经济、管理、金融、保险等领域）的专门知识,能够综合运用所学的统计学理论知识解决该领域的相关实际问题。
6。
有较强的语言表达能力,掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。
二、主干学科数学、统计学、计算机科学与技术。
三、主要课程概率论与数理统计、C语言与程序设计、统计学原理、多元统计分析、应用时间序列分析、非参数统计、市场调查、计量经济学、统计分析软件等。
四、主要实践性环节军训、生产劳动、专业实践、毕业实习、毕业论文等。
五、修业年限标准学制:4年;弹性学制，3—6年。
六、授予学位理学学士。
七、学分要求本专业学生须修满183学分方可取得毕业资格，其中课堂教学144学分，集中实践教学环节39学分。
（一）课堂教学学分要求：1。
公共课学分要求：公共课由思想政治理论课、公共基础课、文化素质教育课组成，设置这些课程的目的是培养学生本科教育阶段掌握必需的通识知识.思想政治理论课、公共基础课要求修满42学分,文化素质教育课开设科学、人文、艺术三个系列，要求学生至少修满8学分。
金融专业人才培养方案
金融专业人才培养方案随着国际金融市场规模的不断扩大，高校应当重视对人才综合素质、专业技能的培养，从而满足市场对人才的需求。
下面请看本人带来的金融专业人才培养方案！金融专业人才培养方案我国金融院校的教育目标是将学生培养成为具有极强的理论素养、实践能力，并且富有国际化的创新意识的全能型人才，但是由于我国部分金融院校长期以来对于金融专业的教学定位尚不清晰，金融专业的基础课程教学以及教育资源等多方面的建设较为欠缺，导致高校金融专业的学生毕业之后很难找到与之相适应的工作，同时金融市场难以招聘到人才，这就使得金融专业的学生、金融市场两者之间存在一个严重的问题，即学生难以满足金融市场的用人需求，而学生也面临着就业难的局面。
如何提高金融专业学生的就业能力，同时又满足金融行业的人才需求，这就要求将校急需对金融专业现有的教学模式、管理制度等进行改革创新，将高等院校的教学优势充分发挥出来，使得金融专业的教学能够从市场需求出发，达到国际化的金融水平，进而满足金融行业的用人需求。
目前我国部分高校的金融专业教学质量难以提高的原因，主要有以下几点。
金融专业教学现状首先，部分高校的金融学专业缺乏强有力的高素质教学团队，或者现有教师的教学经验不足等，均对金融专业教学造成了影响。
虽然很多金融院校也在进行教育改革，更新教师团队，增加金融教师的比例等，但是大部分的金融教师都是从金融院校毕业直接应聘到学校教学，这类教师缺乏足够的金融经验，加之从金融企业、部门等聘请的教师有限，这就使得金融专业的教学力量不足，影响教学质量。
其次，金融专业的课程具有技能性、技术性以及实用性等特点，按理说对学生的吸引力应该比较强，但由于教师的授课模式枯燥、单一，从而大幅度降低了学生学习的积极性，传统的灌输式教学模式难以体现学生的主体位置，老师注重讲述，不注重学生的实践培养，导致学生长期被动地接受知识，再加上师生之间缺乏互动，久而久之就降低了学生的积极性和学习热情，所以难以提高教学效果。
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应用统计学专业大数据方向人才培养方案随着大数据时代的到来，数据已经成为企业决策和市场竞争的重要依据。
因此，对于统计学专业的学生来说，掌握大数据分析技能是未来职业发展的必备条件。
为了满足市场需求，应用统计学专业大数据方向的人才培养方案应运而生。
一、培养目标本专业方向旨在培养具备统计学基础理论知识和大数据分析技能的应用型人才。
学生能够掌握大数据的采集、预处理、存储、分析和可视化等技能，能够在金融、电商、医疗、教育等行业从事数据分析、数据挖掘和风险管理等工作。
二、主要课程1、统计学基础：包括概率论、数理统计、回归分析、时间序列分析等课程，让学生掌握统计学的基本概念和方法。
2、大数据技术基础：包括Python编程、R语言编程、数据库技术、数据仓库等课程，让学生掌握大数据技术的核心知识和基本技能。
3、大数据分析与实践：包括大数据分析技术、数据挖掘、数据可视化等课程，让学生掌握实际数据分析的流程和方法。
4、专业选修课：包括机器学习、自然语言处理、数据安全与隐私保护等课程，让学生根据自己的兴趣和职业规划进行选修。
三、实践环节1、课程实践：在大数据技术基础和大数据分析与实践等课程中，会有相应的课程实践，让学生亲自动手操作和分析实际数据，提高实践能力。
2、毕业设计：学生需要在导师的指导下，独立完成一个完整的大数据分析项目，包括数据采集、预处理、分析、挖掘和可视化等环节。
3、实习实践：学校会安排学生在相关企业进行实习，让学生亲身感受实际工作场景和要求，提高职业素养和实践能力。
四、培养特色1、注重实践能力的培养：本专业方向注重学生的实践能力培养，设置了许多实践环节，如课程实践、毕业设计和实习实践等，让学生亲自动手操作和分析实际数据，提高实践能力。
2、注重学科交叉：本专业方向注重学科交叉，鼓励学生根据自己的兴趣和职业规划选修其他相关课程，如机器学习、自然语言处理、数据安全与隐私保护等，拓宽知识面和技能面。
2017年枣庄学院应用统计学(金融大数据)专业人才培养方案
选
修
课
至少选10学分、160学时。占总学时的6.51%
课程 课程 类别 编号
课程名称
总 学 分
总学 时
其中
讲 实其 授 验他
开课学年、学期及周学时 一二三四
12345678
考 核 形 式
备 注
D121111 ★高等数学1
6
96 96
6
考试
D121112 ★高等数学2
6
96 96
6
考试
D121110 金融工程学
高等数学、金融工程学、大数据处理技术（Hadoop）、大数据导论、线性代数、 分布式数据库原理与应用、数据导入与预处理应用、数据可视化技术、应用多元统计 分析、Java 程序设计等。
（三）主要实践性教学环节 Hadoop 部署实践、数据可视化开发实验（开发项目型）、数据预处理实践（复杂 实操型）、VIP 创新教学课程(VIP 项目)、数学建模竞赛辅导。
0
0
0
5
25
学
年 第八学期 5
2
0
12
0
(12)
1
7
27
总计
129 16
0
12
2
(12)
1
48 208
备注：教育实习、专业实习具体时间由各学院自行安排，该学期上课周数作相应调整。上课 周数为“总计”减去其他各项的时间的差值。
附表3
应用统计学 专业（金融大数据）课堂教学计划表
课程 课程 类别 编号
课程名称
知识
能力
素质
工 专 人自 获实创 综 思专科身
具 业 文然 取践新 合 想业学心
性 性 社科 知应创 能 政素文素
应用统计本科专业人才培养方案优化设计
应用统计本科专业人才培养方案优化设计
唐荣
【期刊名称】《数学大世界（小学五六年级版）》
【年(卷),期】2017(000)002
【摘要】在应用统计本科专业教育和人才培养中还存在着一定的问题,比如人才培养口径窄,课程设置与考核方式单一,应用统计专业教育理论性强,实践性不足等.本文分析了相关问题,并提出了应用统计本科专业人才培养优化设计方案,对于有效提升应用统计本科专业教育的质量,促进应用统计本科专业人才的有效培养具有积极的指导意义.
【总页数】2页(P7-8)
【作者】唐荣
【作者单位】海南大学经济与管理学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.应用统计本科专业培养方案优化设计
2.专业认证背景下应用统计学专业人才培养方案
3.专业认证背景下应用统计学专业人才培养方案
4.大数据时代农业院校应用统计学专业人才培养方案修订的思考——以内蒙古农业大学为例
5.应用统计学专业人才培养方案的优化改革——基于教学质量国家标准
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应用统计学人才培养方案
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知 知 科学 识用业 力 治质化质
识识知知能能能
素
素
识识力力力
质
质
√
√
√
√
√
会计学
√
√
√
√
√
云计算
√
√
√√
√
统计自然语言处理
√
√
√
√
√
数据库原理及应用
√
√
√√
√
Hadoop 部署实践
√
√
√√
√
数据可视化开发实验（开 √
√
√√
√
发项目型）
数据预处理实践（复杂实 √
√
√
√
√
操型）
文献检索
√
√
√√
√
数学建模竞赛辅导
知识
能力
素质
工 专 人自 获实创 综 思专科身
具 业 文然 取践新 合 想业学心
性 性 社科 知应创 能 政素文素
知 知 科学 识用业 力 治质化质
识识知知能能能
素
素
识识力力力
质
质
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
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√√√
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√
√
√
√
√
√
√
√
√
√
√√√√
√
√
√
√
√
√
VIP 创新教学课程(VIP 项 目)
√
√
√√
√
（知识、能力、素质的规格要求是该专业所有学生均应达到的基本标准，应有相应的
课程作为支撑，体现于课程对应的关系矩阵中。在相对应的表格中画“√”）
附表 2
应用统计学（校企合作）专业（本科）各学期时间分配表
周
项
数目
学年（期)
上课
复习 考试
教育 实习
34
三
56
四
78
考 核 形 式
备 注
D131113 概率论
专 业 D131114 数理统计 方 D131125 经济统计学
向 D131118 应用多元统计分析
必 修
D131126
操作系统原理及应用 （Linux）
课 D131127 Java程序设计
小计
4
64 64
4
64 64
3
64 48 16
3
64 48 16
选
修
课
至少选10学分、160学时。占总学时的6.51%
课程 课程 类别 编号
课程名称
总 学 分
总学 时
其中
讲 实其 授 验他
开课学年、学期及周学时 一二三四
12345678
考 核 形 式
备 注
D121111 ★高等数学1
6
96 96
6
考试
D121112 ★高等数学2
6
96 96
6
考试
D121110 金融工程学
突出的判断能力。能够运用所学知识进行大数据处理及分析，并能解决实际中遇到的 相关问题。
（三）素质 思想政治素质：掌握马克思主义的基本理论，具有坚定的社会主义政治觉悟和健 康高尚的职业道德修养。 专业素质：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；掌握计算机科学、信息处理和数据统计 的基本知识和技术；能运用所学的理论、方法和技能将信息技术和科学与工程计算中 的某些实际问题进行数学建模并运用现代计算工具高效求解的能力；有较强的语言表 达能力，掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法，具 有一定的科学研究和软件开发能力。 科学文化素质：具有专业以外的人文学科、社会学科、自然学科及文化艺术等方 面的基本知识和基本修养。 身心素质：具有健康的体魄和良好的心理素质。 三、课程设置 （一）主干学科 统计学 （二）核心课程
考试
毛泽东思想和中国特色社会 S111004 主义理论体系概论
通
识
教
S111005S111012
形势与政策1-8
通育
识 教
必 修
R111016R111019
大学英语1-4
育 平
课
I111001I111004
大学体育1-4
台
A111003 应用写作
课
程
Z011001 军事理论
6 64+(64) 64
64
见附表 1。
六、各学期时间分配
见附表 2。
七、指导性教学计划进程安排
见附表 3、附表 4。
附表 1
应用统计学（校企合作）专业（本科）开设课程与培养要求对应关系矩阵
要求
课程
马克思主义基本原理 中国近现代史纲要 毛泽东思想和中国特色社 会主义理论体系概论 思想道德修养与法律基础 形势与政策 大学英语 1-4 大学体育 1-4 应用写作 军事理论 职业生涯与发展规划 就业指导 创业基础 校外拓展活动 军事技能训练 社会实践 毕业教育 毕业设计（论文） 专业实习 高等数学 1，2 金融工程学 线性代数
6
96 64 32
6
考试
学
科 D121113 ★线性代数
6
96 96
6
考试
教 D121114 投资学 育
3
64 48 16
4
考试
学 必 D121115 大数据处理技术（Hadoop）
3
科 修 D121116 分布式数据库原理与应用
3
教课
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考试
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考试
育
D121117 大数据导论
数学与统计学院 应用统计学专业（金融大数据）本科人才培养方案
（专业代码：071202）
一、培养目标 培养具有良好科学素养，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和技术，能够运用所学知识解决实 际问题，具有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，或继续攻读本学科 及其相关学科的硕士学位研究生。 二、培养要求 （一）知识 工具性知识：掌握统计学科的基本理论和方法，掌握数据科学的基本理论和方法。 具有较扎实的软件基础。 专业性知识：具有良好的数学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运 用计算机分析数据，熟悉本学科及该领域的理论前沿和发展动态；掌握如何进行数据 收集、文献检索以及运用大数据技术处理实际案例。 人文社科知识：掌握马克思主义理论，毛泽东思想等理论知识，注重平时对时事 政治等知识的了解。 自然科学知识：掌握自然科学类课程的思想方法，并通过该思想方法解决一些实 际问题。 （二）能力 获取知识能力：能独立思考，主动学习与统计学和数据科学相关的基本知识和基 本技能。 实践应用能力：在掌握统计学与数据科学基本理论的基础上，能熟练地运用计算 机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、 数量分析等开发、应用和管理工作，具有良好的实践应用能力。 创新创业能力：具有较强的自学能力、创新意识和较高的综合素质。 综合能力：具有对常识性问题的分析和解决能力，在统计学和数据科学方面具有
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要求 课程 高级数据库开发技术
知识
能力
素质
工 专 人自 获实创 综 思专科身
具 业 文然 取践新 合 想业学心
性 性 社科 知应创 能 政素文素
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考试
平
D121118 数据仓库与挖掘技术
台
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考试
课
小计
38 672 528 144
占总学时的27.36%
程
D122111 数据可视化技术
学 科 D122102 C语言程序设计
3.5 64 32 32
3
64 32 32
4
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考试
考试
教 D122103 数据结构 育 选 D122110 数据导入与预处理应用
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投资学
要求
知识
能力
素质
工 专 人自 获实创 综 思专科身
具 业 文然 取践新 合 想业学心
课程
性 性 社科 知应创 能 政素文素 知 知 科学 识用业 力 治质化质
识识知知能能能
素
素
识识力力力
质
质
大数据处理技术（Hadoop）
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分布式数据库原理与应用
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