应用统计专业硕士大数据方向研究生培养方案
应用统计专硕专业培养方案
应用统计专硕专业培养方案一、培养目标本研究生专业旨在培养应用统计理论与方法知识扎实，能够胜任政府、企事业单位及科研机构在政策制定、工程设计、科学探索等方面的应用机理分析、实证研究、统计分析和信息处理的高层次应用人才。
二、核心课程设置及课程性质1. 数理统计（理论课）：为本专业的核心课程之一，主要讲授统计学基本理论，开展统计实证研究方法和数据分析技能的培养。
性质为必修课程。
2. 数据挖掘（理论课）：主要教授大数据的获取、存储、清洗等技术，以及基于模式识别、分类、聚类等算法进行知识发现与个性化推荐，也包括与机器学习的相关讲解。
性质为必修课程。
3. 社会统计学（理论课）：该课程聚焦于现代社会的统计资料的收集、处理和应用。
该课程的教学涵盖集团统计、可溯性、抽样设计、调查问卷设计、应用等领域。
性质为必修课程。
4. 数据分析与应用（实践课）：宝贵的课程体验包括分析和治理与一个真实的数据集如政府信息公开数据集。
强调掌握数据分析技能和技术，熟练运用各种数据分析软件和工具。
性质为必修课程。
5. 高级计量经济学（理论课）：该课程是关于应用计量经济学理论进行统计实证研究，并掌握开发区域经济、商业分析、投资策略等的经济研究方法的课程。
性质为选修课程。
三、培养方式1. 本研究生专业采取少量教师面对面教学和大量网络课程学习相结合的授课方式；2. 在学期结束后进行的实习和实验环节授课方式为面对面教学；4. 进行小组讨论和问题解决的现场模拟练习，强化学习和团队合作的方法。
四、开设学分与要求本研究生专业所需学习学分要求为32个学分，其中必修课程学分占总学分的70%；选修课程学分占总学分的30%。
1. 必修课程的通过率为70分及以上；2.选修课程的通过率为60分及以上；3.毕业论文的提供是对学生毕业的条件之一。
五、培养方案实施条件1. 计划学生招生数为每年度5-10名；2. 学生达到毕业要求可以获得硕士学位证书。
六、培养方案的修订和宣传本培养方案是移动数字基础架构和大数据学院联合主持实施的，将通过研究与反馈，不断促进方案的优化和修订，让方案更加贴合专业发展规律和时代发展的要求。
应用统计硕士专业学位研究生培养方案
应用统计硕士专业学位研究生培养方案（专业代码025200）一、培养目标为适应经济社会发展的需要，以实际应用为导向，职业需求为目标，培养具有良好的职业道德和社会责任，能够熟练掌握数据采集、数据处理与挖掘，熟练应用计算机处理和数据分析能力的专门人才。
以应用统计实践领域对专门人才的知识与素质需求为指导，培养具有实际操作能力，能创造性的解决实际问题的专门人才。
二、招生对象具有国民教育序列大学本科学历（或本科同等学力）人员。
三、学习方式及年限采用全日制学习方式，学习年限一般为2年。
四、课程设置注重理论与实践相结合的原则，突出应用统计实践导向，加强实践教学与案例教学。
课程设置分为学位基础课程，专业必修课程，专业选修课程，实践与实习四个模块。
培养课程突出应用统计实践导向，加强实践与实习，实践与实习时间原则上不少于半年。
实践与实习包括专题阅读、专题讲座和实习等实践形式。
实践与实习在相关的统计或金融部门进行，相关统计或金融部门出具的实习合格证明计6学分。
总学分不少于32学分。
五、学位论文及学位授予应用统计硕士专业学生修完学分后，必须提交具有专业学位水平的学位论文。
学位论文要与应用统计实际问题、实际数据分析和实际案例紧密结合，能充分体现学生运用应用统计分析、解决应用统计实际问题的能力。
论文类型可以是学术论文、案例分析报告、调研报告、数据分析报告。
修满规定学分，并通过论文答辩者，经学位授予单位学位评定委员会审核，授予应用统计硕士专业学位，同时获得硕士研究生毕业证书。
主要课程介绍课程编号：010312 课程名称：高等数理统计总课时：72 学分：3开课单位：数学学院开课学期：Ⅰ教学目的：通过本课程的学习，使学生了解现代高等数理统计的基本概念，基本定理，掌握数理统计学中常用的一些基本原理（参数估计，非参数估计，假设检验，回归分析），熟练运用概率统计的思想来处理相关的数学问题。
教学要求：正确理解数理统计的基本概念，熟练掌握和运用数理统计的基本原理（统计推断，假设检验，回归分析，时间序列分析）。
应用统计专业型硕士研究生培养方案
应用统计专业型硕士研究生培养方案（领域代码：0252，授应用统计硕士）Education Plan for Professional Graduate in AppliedStatistics Major（Discipline Code:0252,Award Master Degree of Applied Statistic）一、培养目标I Objectives掌握马克思主义基本原理和中国特色社会主义理论体系，具有良好的政治素质和职业道德。
具有严谨的学风及开拓进取、勇于创新的科学精神，具有应用统计专业理论知识水平、应用统计能力及一定的解决实际问题的能力。
对本专业相关的应用方向有较广泛的了解，充分掌握现代应用统计的动态及前沿发展趋势。
能有效地进行统计应用研究，并突出统计理论与实践问题的结合。
具有较强的数据采集、分析处理及统计建模、统计软件开发运用的能力，具有很好的统计计算、统计推理的能力。
能掌握应用统计涉及的相关案例领域的专业知识背景，较熟练地掌握一门外语，能阅读本专业外文资料，有一定的口语交流能力及运用外文撰写应用统计的科研论文。
能胜任应用统计专业或相关专业的科研、教学、开发、咨询、管理等工作。
重点为政府部门和大中型企业培养高层次、高水平的复合型应用统计专门人才。
Grasp the theories of Marxism and Theoretical System of the Chinese characteristic socialism, form good political quality and professional ethics. Have rigorous style and innovative spirit of science; have a solid theoretical knowledge of Applied Statistics; have a certain ability to solve practical problems. Have a broader understanding of the relevant application direction of this major; fully grasp the trend of the modern application of statistics and the trend of development. Can effectively carry on the statistical application research, and highlight the combination of the statistical theory and the practice question. Have the ability of strong data acquisition, analysis and processing and statistical modeling, statistical software development and application, great statistical calculation and statistical inference. Be able to master the professional knowledge background of the relevant case areas involved in the application of Statistics, master a foreign language, can skillfully professional foreign language materials, have a certain ability of oral communication and writing research papers of application statistics in foreign language. Be competent for research, teaching, development, consulting, management and other work of Applied Statistics or related profession. Focus on developing high level of composite applications statistics specialist for the government departments and large and medium-sized enterprises.二、研究方向II Disciplinary Research Areas1、大数据处理与分析（含统计机器学习与挖掘算法、基于统计学方法的数据挖掘与数据结构、数据特征挖掘及应用、数据可视化挖掘技术及应用、面向社会数据挖掘的应用、智慧城市与物联网的大数据分析应用）。
中国科学技术大学应用统计硕士专业学位研究生培养方案
根据全国应用统计教学指导委员会关于应用统计专业硕士的指导性培养方 案以及《关于转发<金融硕士等专业学位研究生指导性培养方案>的通知》（学位 办〔2011〕34 号）精神和要求，参照《中国科学技术大学研究生培养方案总则 （2019 版）》，制定本培养方案。
硕士学位论文的答辩是硕士研究生培养的必要环节。硕士学位论文的毕业答 辩应在研究生通过开题报告和毕业论文评审并完成培养计划规定的学分之后进 行；由学院统一组织；具体要求参见研究生院的相关规定。
鼓励硕士研究生通过申请学校资助、学院资助和导师项目资助等方式，参加 国内外学术会议交流。硕士研究生在学习期间必须听取不少于 10 场次学术报告 会，并得到报告会组织单位的认定和学科点的认可。
MSAE6402P
MSAE6102P
课程名称
研究生综合英语 日常交流英语 学术交流英语 科技论文写作 自然辩证法概论 中国特色社会主义理论与
实践研究 高等概率论
高等数理统计பைடு நூலகம்
线性统计模型 统计建模 非参数统计 统计计算 贝叶斯分析
纵向数据分析 生存分析 随机过程
属性数据分析 概率前沿讲座 统计前沿讲座 大数据决策 数字化商业模式设计与优
2
五、必修环节
必修环节共 2 学分，以考查为主。包括开题报告 2 学分。 应用统计硕士专业学位研究生在经过广泛调研、系统阅读相关文献资料、了解拟 研究方向国内外最新发展动态的基础上，提出学位论文选题。所选研究课题应对 学科发展、经济建设、社会进步有一定意义与应用价值。研究生应就选题意义、 前人相关研究成果、研究思路与主要研究内容、研究基础与条件、拟采取的研究 方案及可行性、论文工作时间安排等方面撰写《研究生学位论文开题报告》，经 导师同意后，进行开题报告，广泛听取相关领域专家意见，经导师和指导小组严 格把关，填写《研究生学位论文开题报告评审表》。应用统计硕士专业学位研究 生开题报告的时间由学院统一安排，第一轮开题报告通常安排在硕士研究培养阶 段的第二学期末或暑期内完成。
应用统计学研究生培养方案
应用统计学研究生培养方案为应用统计学研究生制定的培养方案旨在提高学生的实际应用能力和创新能力，为学生在未来的职业生涯中提供必要的知识和技能。
以下是我建议的培养方案:一、教学内容和安排1. 加强实践教学，学生在学习过程中要参加不少于 2 个月的实践教学，实践教学占总教学内容的比例不少于 20%。
2. 教学内容要与时俱进，及时更新课程内容，每年要新增 10% 的教学内容。
3. 教学方式要多样化，采用课堂讲解、案例分析、实验教学、产学研结合等多种方式，提高学生的学习积极性和实践能力。
4. 加强学生的创新能力培养，学生要独立完成一项实际项目，并撰写出完整的项目报告。
二、教学目标1. 学生要具备扎实的统计学基础，掌握统计学的基本原理和方法，能够熟练地运用统计学方法解决实际问题。
2. 学生要具备较强的数据分析能力，能够熟练地运用数据分析工具，对数据进行收集、整理、分析和可视化。
3. 学生要具备较高的计算机应用能力，能够熟练地运用计算机软件进行数据分析和可视化。
4. 学生要具备较强的沟通能力和团队合作精神，能够与不同背景的人合作完成项目任务。
三、教学内容和安排1. 统计学基础课程：统计学基础、概率论与数理统计、数据结构与算法、数据挖掘等。
2. 数据分析课程：数据分析基础、数据可视化、机器学习、深度学习等。
3. 计算机应用课程：计算机编程基础、数据库原理与应用、Web 开发等。
4. 实践教学课程：数据挖掘实践、数据分析实践、实际项目实践等。
四、教学方法和手段1. 课堂讲解：教师讲解、案例分析、实验教学等方式。
2. 学生自主学习：学生自主学习、小组讨论、在线学习等方式。
3. 产学研结合：与企业合作，采用项目驱动教学，让学生参与到实际项目中，提高学生的实践能力和创新能力。
4. 在线教学：采用在线教学平台，开展在线课程、虚拟仿真实验等教学方式。
五、教学评价1. 教学评价采用多种评价方式，包括课堂讲解评价、实验教学评价、学生自主学习评价、产学研结合评价等。
数学与统计学院应用统计专业学位培养方案、就业方向
全日制应用统计专业学位硕士研究生培养方案代码： 025200 （Applied Statistics)“应用统计硕士”为国务院学位办正式批准设立的专业硕士学位，是在统计学科基础上，为适应我国现代统计事业对应用统计专门人才的迫切需要、完善应用统计人才培养体系、创新应用统计人才培养模式、提高应用统计人才培养质量而特设的硕士专业学位。
应用统计硕士专业学位和学术学位处于同一层次，培养方向各有侧重，其对研究生的培养具有实用性、技能性、实践性强、应用性广的特点，主要面向经济社会产业部门专业需求，培养各行各业特定职业的专业人才。
“应用统计硕士”英文名为“Master of Applied Statistics”,英文缩写为M.A.S.。
本学位的优势在于，即适应我国经济建设对实用型统计和数据分析人才的需求，又充分借鉴了国际上培养专业统计和数据分析人才的先进经验，且与目前国内的职业资格认证制度（调查分析师）互相配合和衔接，从而使得本学位的市场需求广泛，教学内容和手段先进，具有良好的发展前景。
一、领域概况统计学作为涵盖应用统计专业的一级学科，是一门关于用科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学。
统计学有如下的性质和特点：1、统计学研究的对象是客观现象的数量方面。
随着人类活动各种实践的需要，各个领域都要研究事物的数量方面，以及密切联系数量方面来研究事物的本质。
因此统计的应用越来越广泛。
统计方法已渗透到其他学科领域，成为当前最活跃的学科之一。
2、统计学研究的是群体现象的数量特征与规律性。
客观世界是十分复杂的，但根据其不同的性质加以分类就形成各种群体，在统计学中把所研究的某类客观现象的群体称作总体, 统计研究的最终目的是研究总体的数量特征及其规律性。
3、统计学是一门方法论的科学。
在统计学界对统计学的性质有实质性科学和方法论科学之争。
普遍认为统计学是实用性很强的科学，就统计工作来说，他总是研究实际问题的，统计的方法也是从现实问题中产生的。
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。
应用统计专业硕士培养方案
全日制应用统计硕士专业学位研究生培养方案一、培养目标与要求1. 培养目标培养具有良好职业道德素养，拥有厚实的统计学理论基础，熟悉某一学科(比如教育统计、金融风险计量分析、应用数理统计) 的基础知识，系统掌握数据收集、处理与分析的能力，能够在金融投资类单位、企事业单位及科研教学部门从事统计调查、数据分析、决策支持和信息管理等工作的应用型、复合型统计专业人才。
2. 基本要求具有较好的科学素养，受到理论研究、应用技能和统计软件的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力，能使用统计软件解决社会领域的实际问题，并形成强有力的调查研究、量化分析和预测决策能力。
毕业生应达到下面基本要求：1. 掌握马克思主义基本原理和中国特色社会主义理论体系，具有良好的政治素质和职业道德；2. 掌握统计学基本理论和方法，并熟练应用统计分析软件，具备从事统计数据收集、整理、分析、预测和应用的基本技能；3. 能够独立从事实际领域的应用统计工作；4. 掌握一门外语的实际应用。
二、主要方向1. 教育统计2. 金融计量与风险管理3. 应用数理统计三、招生对象具有国民教育序列大学本科学历（或本科同等学历）人员。
四、学习方式及年限全日制学习年限一般为2年；非全日制学习年限一般为3年，其中累计在校学习时间不少于1年。
五、培养方式应用统计专业硕士培养应注重：1. 课程与研究报告（或实证分析）并重，讲授与操作结合，突出案例教学；2. 专题讲座与实践相结合；3. 采取导师制。
采用在校学习与到实际部门的专业实习相结合的方式，坚持理论与实践结合，重视案例教学和实践教学。
六、课程设置及必修环节1. 课程与必修环节设置实行学分制，总学分31学分。
其中公共课5学分，专业基础课6学分，专业方向课12学分，专业实习8学分。
2. 必修环节要求（1）开题报告是学位论文工作的重要环节，学生必须在导师指导下认真查阅文献资料，撰写开题报告，并经校内外导师组成的3-5人的专家组公开论证。
应用统计硕士专业学位研究生指导性培养方案(修订)
应用统计硕士专业学位研究生指导性培养方案（修订）一、培养目标及基本要求（一）培养目标为政府部门、大中型企业、咨询和研究机构培养高层次、应用型统计专门人才。
（二）基本要求1.掌握马克思主义基本原理和中国特色社会主义理论体系，具有良好的政治素质和职业道德。
2.掌握统计学基本理论和方法，并熟练应用统计分析软件，具备从事统计数据收集、整理、分析、预测和应用的基本技能。
3.能够独立从事实际领域的应用统计工作。
4.掌握一门外语的实际运用。
二、招生对象具有国民教育序列大学本科学历(或本科同等学力)人员。
三、学习方式与年限全日制学习年限一般为2年；非全日制学习年限一般为3年，其中累计在校学习时间不少于1年。
四、培养方式培养单位可根据统计学不同研究领域以及自身学科特色，在应用统计专业下设置合理规范的培养方向。
采取导师制。
采用在校学习与到实际部门的专业实习相结合的方式，坚持理论与实践结合，重视案例教学和实践教学。
五、课程设置实行学分制，总学分不低于32学分。
（一）公共基础课（不低于4学分）1. 外语（2-3学分）2. 政治理论（2-3学分）（二）专业基础课（不低于12学分）专业基础课是完成培养目标的基础性课程，也是关键性课程。
各学位授权点在下列五类课程中须开设至少三类课程，也可自设专业基础课，专业基础课原则上每门3学分。
1. 统计学基础（应用概率、探索性数据分析、数理统计等）2. 统计调查与数据采集（统计调查、试验设计、网络数据收集等）3. 统计计算（统计软件、统计模拟、云计算与并行计算等）4. 统计数据分析方法（回归分析、多元统计分析、时间序列分析、非参数统计等）5. 数据挖掘与机器学习（三）专业方向课（不低于9学分）专业方向课和选修课可以由各授权点根据应用统计专业学位类别范畴、自身办学特色和社会对应用统计人才市场需求的培养要求，自行设计和设置，所设专业方向至少设3门课程，每门课程2-3学分。
建议参考（但不局限于）以下研究方向：1.大数据分析2.社会经济统计3.金融统计、风险管理与精算4.生物医学卫生统计5.工业统计6.其他（商务统计、教育统计、人口与资源环境生态统计、体育统计、海洋统计等）（四）案例实务课（3学分）（五）专业实习（4学分）研究生在专家指导下参加社会实践，提交社会实践报告。
应用统计专硕专业培养方案
应用统计专硕专业培养方案一、专业背景与目标随着信息技术的迅速发展和大数据时代的到来，统计学在社会发展中的作用日益突显。
应用统计专业则承载了培养应用型统计人才的任务。
应用统计专业旨在培养掌握统计学基础理论和应用技能，具备科学实验设计、数据分析和决策支持能力的应用型统计工程师，能在政府、企事业单位以及科研机构等领域从事统计调查与分析、数据挖掘、风险评估和市场营销等工作。
二、专业课程设置1.必修课程（1）数理统计学基础（2）统计计算与软件应用（3）多元统计分析（4）时间序列分析与预测（5）风险管理与评估（6）数据挖掘与机器学习（7）应用统计案例分析等2.选修课程（1）财务统计分析（2）市场营销统计分析（3）生物统计学（4）医学统计学（5）社会调查与测量分析等三、实践教学安排1.实习实训为了培养学生的实践能力，设置实习实训环节，要求学生在企事业单位进行为期一学期的实习实践，实践内容包括数据收集、整理、分析、报告撰写等。
2.毕业设计要求每位学生根据所学知识和技能，选择一个实际问题，运用统计方法进行研究和分析，并撰写毕业设计论文。
四、导师指导每位学生都配备专门的导师进行指导，以确保学生的学习进度和素质的提高。
导师将根据学生的不同需求，提供个性化的指导，并在学术研究和实践中给予支持和引导。
五、培养成果评价除了正常的考试评价和平时成绩评定外，还将通过毕业设计、实习实训和学术论文发表等方式来评价学生的培养成果。
同时，学生的综合素质和创新能力也将作为评价指标之一六、培养环境和条件为了更好地培养学生，应用统计专业应构建相应的培养环境和提供必要的条件。
首先，需要建立完善的实验室和计算机设施，以支持学生的实践教学。
其次，还要加强与企事业单位的合作，提供实习实训机会和就业创业支持。
同时，还要鼓励学生参加学术研讨会、竞赛等活动，提升学术交流和实践能力。
总之，应用统计专业培养方案应第一要务是为学生提供全面的统计学知识和技能，使其具备从事统计相关工作的能力。
应用统计专业型硕士研究生培养方案【模板】
应用统计专业型硕士研究生培养方案（领域代码：0252，授应用统计硕士）Education Plan for Professional Graduate in AppliedStatistics Major（Discipline Code:0252,Award Master Degree of Applied Statistic）一、培养目标I Objectives掌握马克思主义基本原理和中国特色社会主义理论体系，具有良好的政治素质和职业道德。
具有严谨的学风及开拓进取、勇于创新的科学精神，具有应用统计专业理论知识水平、应用统计能力及一定的解决实际问题的能力。
对本专业相关的应用方向有较广泛的了解，充分掌握现代应用统计的动态及前沿发展趋势。
能有效地进行统计应用研究，并突出统计理论与实践问题的结合。
具有较强的数据采集、分析处理及统计建模、统计软件开发运用的能力，具有很好的统计计算、统计推理的能力。
能掌握应用统计涉及的相关案例领域的专业知识背景，较熟练地掌握一门外语，能阅读本专业外文资料，有一定的口语交流能力及运用外文撰写应用统计的科研论文。
能胜任应用统计专业或相关专业的科研、教学、开发、咨询、管理等工作。
重点为政府部门和大中型企业培养高层次、高水平的复合型应用统计专门人才。
Grasp the theories of Marxism and Theoretical System of the Chinese characteristic socialism, form good political quality and professional ethics. Have rigorous style and innovative spirit of science; have a solid theoretical knowledge of Applied Statistics; have a certain ability to solve practical problems. Have a broader understanding of the relevant application direction of this major; fully grasp the trend of the modern application of statistics and the trend of development. Can effectively carry on the statistical application research, and highlight the combination of the statistical theory and the practice question. Have the ability of strong data acquisition, analysis and processing and statistical modeling, statistical software development and application, great statistical calculation and statistical inference. Be able to master the professional knowledge background of the relevant case areas involved in the application of Statistics, master a foreign language, can skillfully professional foreign language materials, have a certain ability of oral communication and writing research papers of application statistics in foreign language. Be competent for research, teaching, development, consulting, management and other work of Applied Statistics or related profession. Focus on developing high level of composite applications statistics specialist for the government departments and large and medium-sized enterprises.二、研究方向II Disciplinary Research Areas1、大数据处理与分析（含统计机器学习与挖掘算法、基于统计学方法的数据挖掘与数据结构、数据特征挖掘及应用、数据可视化挖掘技术及应用、面向社会数据挖掘的应用、智慧城市与物联网的大数据分析应用）。
应用统计硕士培养方案
应用统计硕士培养方案通常包括以下几个方面的内容：
1. 专业课程学习：学生需要修读一定数量的专业课程，包括但不限于统计学原理、概率论、数理统计、应用统计方法等。
这些课程旨在给予学生扎实的理论基础和实际应用技能。
2. 实践项目：学生需要参与实践项目，通过实践项目的进行，将所学的统计知识应用于实际问题的解决中。
实践项目可以是学术研究项目、企业实践项目或社会调研项目等。
3. 学术研究：学生需要进行学术研究，包括参与导师的研究项目、开展自己的研究课题等。
学生需要撰写毕业论文，并进行学术论文的发表与交流。
4. 学术讲座与研讨会：学生需要参加学术讲座和研讨会，了解最新的研究成果和学术动态，与学界中的统计学者和研究人员进行交流与合作。
5. 实习：学生可以选择参加实习，通过实习经历与企业、机构合作，将所学的统计知识应用于实际工作中，提升实际应用能力和就业竞争力。
6. 学位论文：学生需要根据自己的学习和研究成果撰写学位论文，经过学位论文答辩后取得硕士学位。
以上是一个基本的应用统计硕士培养方案的概述，具体的培养方案可能因学校和专业的不同而有所差异。
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。
应用统计专业硕士学位研究生培养方案.doc
应用统计专业硕士学位研究生培养方案应用统计专业硕士学位研究生培养方案一、培养目标及基本要求（一）培养目标本专业培养德、智、体全面发展的应用统计硕士专业的高层次专业人才。
具体要求是为政府部门、大中型企业、咨询和研究机构培养高层次、应用型统计专门人才。
（二）基本要求1、热爱祖国，坚持四项基本原则，坚决贯彻执行党的路线、方针、政策和国家有关法令，具有高尚的职业道德和积极进取精神，具有全球视野和创新意识，身心健康。
2、掌握马克思主义基本原理和中国特色社会主义理论体系，具有良好的政治素质和职业道德。
3、掌握统计学基本理论和方法，并熟练应用统计分析软件，具备从事统计数据收集、整理、分析、预测和应用的基本技能。
4、能够独立从事实际领域的应用统计工作。
5、掌握一门外语的实际运用。
二、学习方式与年限全日制学习年限一般为2年。
三、培养方式（一）学校与政府机关、经济产业部门等单位联合培养。
（二）加强实践环节。
（三）成立导师组，建立“双导师制”，校外导师由具有丰富实践经验的专家担任。
采用在校学习与到实际部门的专业实习相结合的方式，坚持理论与实践结合，重视案例教学和实践教学。
（四）重视和加强思想政治素质和职业道德的培养。
（五）采取导师制。
采用在校学习与到实际部门的专业实习相结合的方式，坚持理论与实践结合，重视案例教学和实践教学。
四、课程设置实行学分制，总学分不少于38学分。
（一）学位课（9学分）1、英语4学分2、科学社会主义理论与实践 2 学分3、数理统计3学分（二）专业必修课（13学分）1、探索性数据分析2学分2、回归分析3学分3、多元统计3学分4、时间序列分析3学分5、统计调查2学分（三）专业选修课（9学分每个方向修满9学分）1、金融工程学3学分2、风险管理3学分3、社会研究方法3学分4、非参数统计3学分5、抽样技术3学分6、统计软件3学分（四）应用统计硕士专业实践（4学分）1、数量金融与风险管理方向的实践环节在基金公司、证券公司、商业银行或投资银行建立内部风险管理模型，通过数量分析，为资产配置、行业配置、个股选择提供投资建议；对组合风险收益特征进行跟踪分析，并撰写金融工程分析报告；积极主动地从数量化分析中发掘投资机会，撰写投资建议报告。
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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 。
26 Statistical Modelling Mengersen (Editor),
and Analysis
Anthony N. Pettitt
Wiley
(Editor)
27
Statistical Case Studies: A Collaboration
Roxy Peck, Larry D. Haugh, Arnold Goodman
应用统计专业硕士(大数据方向)研究生培养方案
学院 一级学科名称
适用年级
统计与数学学院
培养类别
统计学
一级学科代码
从 2016 级开始适用
修订时间
专业型硕士 0252 2016 年 6 月
覆盖专业
专 业 名 称 ： 应 用 统 计 专 业 硕 士 大 数 据 方 向 (025200)
基本学制 学分
培养目标
大数据挖掘与机器学习 大数据分布式计算
4 68 4 1 2 34 4 2
21133039
应用统计大数据案例分析
3 51 4 2
21133043
统计计算与软件
3 51 4 1
总计
≥ ≥
52 31
7
其他要求
软件应用课程实训课时不少于 15%。
其他培养环节及要求（选填）
其他培养环节
内容或要求
考核时间及方式
考查
考查 考查
选读 选读 选读 选读 选读 选读 选读 选读 选读
选读
选读 选读 选读 选读 选读 选读 选读 选读 选读
选读
选读 选读
Statistics with R
R by Example 29
Jim Albert，Maria Rizzo
Applied Multivariate
30
Statistical
培养方式
采用跨院培养模式，统计与数学学院和信息与安全工程学院两院共同培养学生。采用校内外双导师制，以 校内导师指导为主，校外导师应参与实践过程、项目研究、课程与论文等多个环节的指导工作。
采用在校学习与到实际部门的专业实习相结合的方式，坚持理论与实践结合，重视案例教学和实践教学。
覆盖专业简介
研究方向名称
2015
2015
18
大数据思维与决策
[美]伊恩·艾瑞斯
人民邮电出版社
大数据：互联网大规模数据
19 挖掘与分布式处理
AnandRajaraman
人民邮电出版社
20
大数据：技术与应用实践指 南
赵刚
21
深入理解大数据：大数据处 理与编程实践
黄宜华
22
金融数据分析导论：基于 R [美]蔡瑞胸，[译]李洪
语言
成，尚秀芬，郝瑞丽
电子工业出版社 机械工业出版社 机械工业出版社
23
多元统计分析
何小群
中国人民大学出版社
24
多元统计分析
王静龙
科学出版社
统计学专业课程教学案例
25
选编
高敏雪，蒋妍编
中国人民大学出版社
Clair L. Alston
Case Studies in Bayesian (Editor), Kerrie L.
高层次、应用型统计专门人才。
科研能力及创 新培养等要求
1.系统掌握大数据采集、整理、分析及结果呈现的统计理论；具备熟练应用计算机集群进行大数据处理、统 计分析能力。
2.能够独立从事大数据实际领域统计工作，如运用数据挖掘/统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析海量 数据，并设计实现相应的算法；大规模数据的分类、聚类、排重等算方法的实证研究等。论 文 预 答 辩 为 第 三 学 期 12
位办）
月份，论文答辩为第四学期 5 月份。
本学科主要文献、目录及刊物（选填 ）≥30 本，需 1-2 门马列经典原著
序 号
著作或期刊名称
作者
出版社
出版时 间
考核方 式
备 注（ 选 读 /必 读 ）
1
专硕无要求
学科基础课
21132006 21132007
大数据分析统计基础 大数据分析计算机基础
3 51 4 1 2 34 4 1
21133036
多元统计分析专题（大数据分析）
2 34 4 2
21133041
应用时间序列分析
3 51 4 2
21133002
中级计量经济学
3 51 4 2
专业课
21133037 21133038
覆盖专业简介 及研究方向
课程类别
应 用 统 计 学 （ 0252007）
应 用 统 计 学 是 在 当 前“ 大 数 据 ”背 景 下 ， 为适应社会需要我校统计学专业设立的 优势研究方向。本专业在宏观、微观等
经济领域和其他领域的统计数据的模 拟、分析、挖掘、预测、决策和监控等 方面具有较明显优势，在全国学术领域
ASA-SIAM
28
Applied Multivariate
Zelterman D.
Springer
2014 2012 2013 2014 2013 2010 2008 2013
2012
1998 2015
考查 考查 考查 考查 考查 考查 考查 考查 考查
考查
考查 考查 考查 考查 考查 考查 考查 考查 考查
中国人民大学出版社
2015
考查
选读
高等数理统计(21 世纪经济
6
学研究生规划教材)
苏良军
北京大学出版社
2007
考查
选读
7
统计建模与 R 软件
8
抽样技术
薛毅，陈立萍 金勇进
清华大学出版社 中国人民大学出版社
9
大数据时代下的统计学
杨轶莘
10
数据挖掘：概念与技术
[美]韩家炜（Han，J.） 等著，[译]范明
（Johnson，R.A.）， （美）威克恩
（Wichern，D.W.） 著
电子工业出版社 机械工业出版社 机械工业出版社 机械工业出版社 机械工业出版社 机械工业出版社 知识产权出版社
机械工业出版社
17 大数据分析：方法与应用
王星
清华大学出版社
2007 2015 2015 2012 2014 2015 2013 2013 2013
科学研究方法
吴智晖
中国林业出版社 2012/09 考查
2
资本论
[德]马克思著 李 睿译
武汉出版社
2010
考查
选读 选读
3
马克思主义哲学导论
吴琢
当代中国出版社
2002
4
金融计量学——从初级到 高级建模技术
[德]维特夫 等著， [主译]曲春青
东北财经大学出版社
2012
考查 考查
选读 选读
5
计量经济学导论：现代观点 [美]杰弗里·M·伍德 里奇
科研及学术成果
中期考核（博士必填）
文献综述与开题报告 社会实践 教学实践
开题报告 实际单位实习
第二学期 4 月份，面试 4-6 个月
学术训练
参加 5 次以上专题讲座活动
提交与报告主题相关研究报告
学位论文内容应与实际问题、实际数据和实际案例紧密结合，可以是与数据收集、整理、分 学位论文（毕业论文要求参照学
专业型硕士 2 年 专 业 型 硕 士 ：总 学 分 ≥ 31 学 分 ，各 全 国 专 业 学 位 研 究 生 教 育 指 导 委 员 会 另 有 规 定 的 ，按 其 规 定 执 行 。
应用统计大数据分析方向专业学位研究生的培养目标是掌握统计应用领域坚实的基础理论和宽广的专业知识、 具有较强的解决实际问题的能力，能够承担应用统计专业技术和大数据数据分析工作、具有良好的职业素养的