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。
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
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案一、培养目标1.掌握大数据基本理论和技术，具备较强的数据处理、分析和应用能力。
3.能够熟练运用大数据技术解决实际问题，具备一定的创新能力和团队协作精神。
二、课程设置1.基础课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学、数据结构、计算机网络、操作系统、数据库原理与应用等。
2.专业课程：大数据技术基础、大数据采集与处理、大数据分析与挖掘、大数据可视化、大数据应用开发、云计算与大数据、与大数据等。
3.实践课程：大数据实验、大数据项目实训、企业实习等。
4.选修课程：数据安全与隐私保护、大数据法规与政策、大数据行业应用案例分析等。
三、教学方法1.理论教学：采用案例式、讨论式、启发式等教学方法，注重培养学生的实际应用能力。
2.实践教学：结合实验、实训、实习等环节，让学生在实践中掌握大数据技术与应用。
3.企业参与：邀请企业专家授课、举办企业讲座、开展企业项目合作等，增强学生的实战经验。
四、能力培养1.技术能力：培养学生掌握大数据技术的基本原理和方法，熟练使用大数据工具和平台。
2.分析能力：培养学生运用统计学、机器学习等方法对数据进行挖掘和分析。
3.应用能力：培养学生将大数据技术应用于实际场景，解决实际问题。
4.创新能力：鼓励学生参加大数据竞赛、创新创业项目等，培养学生的创新意识和能力。
五、就业方向1.数据工程师：负责大数据平台的搭建、维护和优化。
2.数据分析师：对海量数据进行挖掘和分析，为决策提供依据。
3.数据产品经理：设计、开发和推广大数据产品。
4.大数据解决方案工程师：为企业提供大数据技术解决方案。
5.数据安全工程师：保障数据安全，防止数据泄露。
六、合作与交流1.与国内外知名高校、研究机构开展学术交流与合作。
2.与企业合作，开展产学研项目，推动产业发展。
3.邀请行业专家、学者进行讲座和培训，提高人才培养质量。
4.鼓励学生参加国内外大数据竞赛，提升学生实践能力。
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案
2024级大数据技术与应用专业人才培养方案根据2024级大数据技术与应用专业人才培养方案，培养目标主要是培养具备大数据技术和应用实践能力的高级专门人才。
以下是该方案的主要内容：一、培养目标1.基础知识：具备扎实的计算机基础知识，掌握编程基本原理和数据结构算法；2.专业知识：掌握大数据技术的基本理论和方法，熟悉大数据处理、存储、分析、挖掘和应用等技术；3.实践能力：具备大数据的基本研发和应用实践能力，能够进行大规模数据处理和分析；4.创新能力：具备大数据技术创新和解决实际问题的能力；5.团队合作：具备良好的团队协作能力和沟通能力；6.职业素养：具备良好的职业道德和责任心。
二、培养内容和课程设置1.基础课程：包括计算机基础、高等数学、线性代数、概率论与数理统计等；2.专业课程：包括大数据与数据挖掘、云计算与分布式系统、机器学习、数据仓库与数据集成等；3.实践课程：包括大数据处理技术实践、数据挖掘实践、大数据应用实践等；4.选修课程：根据学生的个人兴趣和发展方向，设置一些选修课程供学生选择。
三、培养模式和方法1.理论与实践相结合：培养学生的实际操作能力，注重实践课程和实验课程的设置和开展；2.项目驱动：通过开展大数据项目实践，激发学生学习兴趣和能动性，提高解决问题的能力；3.创新能力培养：培养学生的创新思维和创新能力，鼓励学生参与科研项目和竞赛活动；4.多元评估：采用多种方式对学生进行评估，包括考试、论文、实践报告等，综合评价学生的综合素质和能力。
四、实践教学和实习实训1.开设实践课程和实验课程：设置大数据处理技术实践、数据挖掘实践、大数据应用实践等实践课程，培养学生的实际操作能力和解决问题的能力；2.组织实习实训：组织学生到企事业单位进行实习实训，让学生了解实际工作环境和业务需求，提高他们的实际应用能力；3.开展科研项目和竞赛：鼓励学生参与科研项目和竞赛活动，培养他们的创新能力和团队合作能力。
五、质量保证和评估机制1.培养方案的动态调整：根据行业需求和发展趋势，动态调整培养方案，保持与时俱进；2.教学质量保证：加强教师培训和教学评估，提高教师教学水平和科研能力，保证教学质量；3.学生评估机制：建立学生综合素质评估体系，对学生进行多元化评估，及时发现和解决问题。
大数据技术与应用专业人才培养方案
大数据技术与应用专业人才培养方案概述：随着信息时代的到来，大数据技术与应用专业已经成为当代最具发展潜力的专业之一、因此，为了培养高素质、专业能力强、具备创新思维和实践能力的大数据技术与应用专业人才，需要制定一套全面科学的培养方案。
1.专业基础课程为了确保学生在大数据技术与应用领域的知识基础，需要设置一系列专业基础课程，包括计算机基础、数据结构与算法、数据库原理与应用、统计学、机器学习等。
这些课程将为学生提供深入了解和掌握大数据技术与应用所需的理论基础。
2.实践性课程除了理论基础课程，还需要设置一系列实践性课程，包括大数据分析与挖掘、数据可视化、分布式计算、云计算等。
这些课程将为学生提供具有实际操作能力的技术与应用，使他们能够在真实项目中熟练运用所学知识解决实际问题。
3.实习和实训为了培养学生的实践能力和团队合作精神，需要将实习和实训作为专业人才培养的重要组成部分。
学校应该积极与企业合作，为学生提供实习机会，让他们能够在真实的工作环境中应用所学知识，并学习实践技能。
此外，还可以组织学生参加大型项目竞赛，让他们在团队中合作解决问题，锻炼解决问题和沟通合作的能力。
4.创新与实践能力培养为了培养学生的创新思维和实践能力，可以开设一系列创新实践课程，如科技创新论坛、创业训练等。
同时，学校还应积极引导学生参与科研项目，提供学术研究的机会，鼓励学生撰写论文并参加学术会议，培养学生批判性思维和学术研究能力。
5.综合素质培养6.国际交流与合作为了提升学生的国际视野和跨文化交流能力，学校应积极开展国际交流与合作项目。
可以与国际知名大学合作办学，组织学生参加海外交流项目，让他们与国际同行交流学习，拓宽视野，提高跨文化沟通能力。
结语：大数据技术与应用专业人才培养方案应该结合专业特点和市场需求，既注重理论基础，又注重实践能力和创新思维的培养。
通过专业基础课程、实践性课程、实习和实训、创新与实践能力培养、综合素质培养以及国际交流与合作等方面的努力，可以培养出一批专业素质过硬、具备创新能力和实践能力的大数据技术与应用专业人才。
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。
应用统计学专业人才培养方案
应用统计学专业人才培养方案一、专业代码、名称071602，应用统计学二、人才培养目标本专业旨在培养具备良好的政治思想素质和职业道德素养，具有良好的统计学背景，系统掌握数据采集、处理、分析和开发的知识与技能，具备熟练应用计算机处理和分析数据的能力，熟悉统计学在金融保险、生物医学等领域的应用，能够在政府部门、大中型企业、咨询和研究机构部门从事统计调查咨询、数据分析、决策支持和信息管理的应用型统计专门人才。
三、人才培养要求毕业生应获得以下几方面的能力：1、具有扎实的统计学专业基础；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的基本能力；3、了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、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发展动态及其应用背景；5、能熟练使用一种或多种统计软件，有较强的统计计算能力；6、掌握文献检索、资料查询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实际工作能力。
四、主干学科数学，计算机科学技术五、核心知识领域数学，统计学，经济学六、核心课程数学分析、高等代数、概率论、数理统计、西方经济学、寿险精算、证券投资学、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、统计软件及应用、经济预测与决策、生物信息学等，以及根据应用方向选择的其它课程。
七、主要实践性环节包括军训、课程实践（实验）、课程设计、毕业实习、毕业设计等。
八、学制及最低学分要求学制四年；毕业最低学分要求：160个学分。
包括：必修课90学分，专业选修课42学分（专业限选课≥21学分，专业任选课≥21学分），公共选修课4学分，实践环节25学分。
其它为弹性学分。
九、授予学位理学学士学位。
应用统计专业人才培养方案
应用统计专业人才培养方案导言统计学作为一门交叉性强的学科，对于现代社会的发展起着不可忽视的作用。
为了培养具备应用统计专业能力的人才，需要制定一套全面、详细、完整且深入的培养方案。
本文将围绕应用统计专业人才培养方案展开探讨，以期为相关教育机构制定培养计划提供借鉴。
二级标题1：培养目标培养应用统计学专业人才的目标是培养具备以下特点和能力的学生：1.具备坚实的数学基础，并能灵活运用数学知识解决实际问题；2.具备扎实的统计学理论基础，熟练运用各种统计方法进行数据分析；3.具备良好的计算机和信息技术基础，能够使用现代统计软件进行数据处理和分析；4.具备较强的沟通、团队合作和项目管理能力，能够参与和组织复杂的统计调查和研究项目；5.具备较强的实践能力，能够独立完成统计分析和解决实际问题；6.具备一定的跨学科综合知识，能够在领域交叉中发挥统计学的特长。
二级标题2：课程设置为了实现上述培养目标，应用统计专业人才培养方案需要包含以下课程设置：1.基础数学课程–高等数学–线性代数–概率论与数理统计–实变函数与泛函分析2.统计学专业课程–统计方法与应用–随机过程与时间序列分析–假设检验与贝叶斯统计–多元统计分析与数据挖掘3.计算机科学与信息技术课程–数据结构与算法–数据库原理与应用–数据挖掘与机器学习–统计软件及其应用4.社会科学与领域交叉课程–社会调查方法与统计分析–统计经济学–医学统计学–环境统计学5.实践教学环节–统计实习–课程设计–毕业论文二级标题3：实践教学环节安排为了培养学生的实践能力，应用统计专业人才培养方案需要合理安排以下实践教学环节：1.统计实习–学生到企事业单位进行实地调查和数据分析，熟悉实际工作环境和实际问题解决过程。
2.课程设计–学生通过独立设计课题的方式，进行一定规模的数据采集、处理和分析，培养实际操作能力。
3.毕业论文–学生通过选择研究方向、撰写论文等环节，进行较为系统和深入的研究项目，提高科研和论文写作能力。
应用统计专业人才培养方案
应用统计专业人才培养方案应用统计专业人才培养方案旨在培养掌握数理统计理论和计算机科学技术，能够在产业界和科学研究领域中应用统计方法和技术解决实际问题的高素质应用型人才。
一、专业目标本专业的教学目标是：使学生掌握概率论、数理统计、应用回归分析等基础理论，能够应用统计思想和方法解决实际问题，特别是具有在数据挖掘、金融风险管理、生物统计、医学统计等领域的实际应用能力。
二、培养规划本专业设置四年制本科教育。
大一到大二阶段为公共基础课程阶段，主要涵盖数学、计算机、英语等方面的课程；大三到大四阶段为专业分段阶段，主要涵盖应用统计、统计计算、统计分析等方面的专业课程。
三、课程设置1. 公共基础课程：数学分析、线性代数、高等计算机程序设计、数据结构、离散数学、英语等。
2. 专业必修课程：（1）统计学基础：概率论、数理统计、抽样调查方法等。
（2）计算机科学：计算机操作系统、算法分析与设计、数据库原理等。
（3）应用统计：应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等。
（4）统计计算：计算机模拟与优化、高性能计算技术等。
（5）统计分析：统计软件应用、数据挖掘与分析等。
3. 选修课程：数据可视化、金融计量学、医学统计、生物统计、统计实验设计等。
四、教学方法本专业强调理论联系实际，注重培养学生的实际应用能力和创新能力，教学方法主要包括：（1）理论课程讲授：提供理论基础知识。
（2）案例分析：通过案例分析，使学生掌握实际数据分析方法。
（3）实验操作：通过实验操作，加强学生应用统计软件解决问题的能力。
（4）毕业论文：学生必须在毕业前，完成一个统计实际问题的研究或者实现一个工程或应用项目。
五、实践教学本专业注重实践环节的设置，实践教学主要体现在以下三个方面：（1）实验室实践：在实验室内完成数据处理过程，提高学生的实验操作能力和数据分析能力。
（2）企业实习：通过企业实习，让学生了解应用统计在实际工作中的应用情况，提高学生的实际操作能力和应用分析能力。
应用统计学专业人才培养方案
应用统计学专业人才培养方案专业代码：071202学科门类：理学一、培养目标本专业培养具有良好职业道德，具备系统的统计学知识、了解统计学理论、掌握统计学的基本思想和方法，具有利用计算机软件分析数据的能力，能在经济、管理、金融、商业等相关领域工作的高素质、复合型的统计应用人才。
毕业生毕业5年后预期达成的目标：1.具有坚定的政治立场和适应创新型国家发展需要的人文素养、健康体魄、职业素养、社会责任感。
2.具备扎实的应用统计学专业基础理论和宽阔的专业视野。
3.具备收集、整理、分析、解释数据的能力，成为数据分析高级人才或教学业务骨干。
4.具备使用外语与国外同行或客户进行技术交流、业务沟通的能力。
5.具有自主学习和持续学习的习惯和能力，能够通过继续教育或其它学习途径更新知识，实现专业技术水平的提升。
二、培养规格本专业学生主要学习应用统计学专业的基本理论、基本知识和基本技能。
毕业生应获得以下几方面的知识和能力：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.具有扎实的统计学的基础知识、统计学基本理论和系统的统计思想；3.掌握数据搜集、整理、分析的方法；能够应用统计软件分析数据并正确解释计算结果；4.熟悉某一领域（如经济、管理、金融、商业等领域）的专门知识，能够综合运用所学的理论知识解决实际统计问题；5.具有较好的外语水平，掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取信息的基本方法；具有进一步自主学习的能力；6.具有较强的组织管理、交流沟通、环境适应和团队合作的能力。
三、毕业要求本专业毕业生应满足以下几方面的要求：1.道德规范：具有良好的思想品德、职业道德和身心素质，具有敬业爱岗、艰苦奋斗、热爱劳动、遵纪守法、团结合作的品质。
2.学科素养：熟练掌握本专业的基础知识、基本理论和系统的统计思想；熟悉某一领域的专门知识。
3.专业能力：具有良好的统计调查分析、数据挖掘的能力、技术开发或研究的初步能力。
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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。