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应用统计专业培养方案(2019版)

作者: 时间:2020-03-12 点击数:


应用统计专业培养方案(071202

Undergraduate Program for Applied Statistics

1、 培养目标

本专业培养德才兼备,具备扎实的统计学理论基础和数据分析的专业知识及基本技能,能科学地运用统计方法和计算机技术对工业、金融、生物等领域的数据进行分析并解决实际问题、具备在企事业单位、国家管理部门从事统计调查、数据分析和高级管理等工作,或在科研、教育部门从事研究和教学工作,适应中国特色社会主义市场经济需要的高素质复合型人才。

2、培养要求

本专业学生应系统掌握马克思主义和中国特色社会主义理论体系的基本理论,热爱祖国、拥护中国共产党的领导,具有正确的世界观、人生观和价值观学生应掌握统计学的基本思想、基本方法,工业、金融、生物等领域相关学科的基础知识以及从事数据处理所需要的计算机技术,能够较好地统计方法和应用领域的实际问题有机结合,熟练地应用计算机技术进行数据处理和分析,为解决实际问题提供支持和决策方案。学生应具有健康的体魄,达到国家规定的大学生体育锻炼合格标准。

3、毕业生能力

经过四年的专业学习,毕业生应当具备以下基本的学科专业发展能力和社会职业发展能力:

.德育方面

. 具有良好的思想道德素质、人文社会科学素养及社会责任感,积极践行并遵守职业道德和规范,养成健全的职业人格。

. 能够在多学科、多交叉、多团队的情况下明确个体、团队成员及负责人的角色定位和协同合作;

. 具有良好的身体心理素质和积极的人生观。

 .业务方面

.具有较扎实的数学、统计学理论基础、掌握工业、金融、生物等领域的基本知识和数据分析处理所需要的计算机技术;

.能够运用专业知识对工业、金融、生物等领域的数据问题进行识别、分析和建模,并解决实际的数据工程和技术问题;

.针对实际背景中的复杂数据问题,能设计满足特定需求的解决方案,并在方案设计中考虑社会、环境、健康、安全、法律、文化等因素;

.能基于统计学原理并采用科学方法对复杂数据问题进行研究,具备一定的创新能力和初步的科学研究能力;

.掌握计算机的基础知识,能熟练应用统计软件并具备一定的编程能力,能正确利用统计思想和方法分析判断统计软件的计算结果;

.有较好的外语水平,能够进行跨文化背景下的学习和交流,具备国际化视野;

.有终身学习的意识,具备自主学习、知识更新和自我发展的能力。

4、修业年限

  四年

5、授予学位     

按要求完成学业,符合学位授予条件者,授予理学学士学位。

6、主干学科

统计学、数学、计算机科学与技术

7、核心课程

数学分析、高等代数、概率论、数理统计、应用回归分析、抽样调查、应用多元统计分析、应用时间序列分析、应用随机过程、统计预测与决策、实验设计、可靠性统计、统计质量管理、数据结构与算法、数据库原理与应用、统计机器学习等核心主干课程。

8、专业特色

本专业以统计学知识为基础,利用大数据技术,培养工业、金融、生物等领域数据分析的复合型应用人才。在统计知识的基础上,依托于数据分析应用背景和特点,设置相关的理论和实践课程。积极探索校企联合培养模式,学生在校接受科学教育和人文教育,在企业实习基地接受实践训练,实现科学教育、人文教育和技术实践的有机结合。毕业生将具备工业、金融、生物等领域数据分析和处理的核心能力和优势。

9、主要实践性教学环节

程序语言课程设计、数据结构课程设计、面向对象程序设计实践、机器学习实践、Linux开发实践、深度学习实践、大数据项目实践等。

10、主要专业实验

 

11、毕业总学分及总学时基本要求与分配

课程类别

课程性质

学分

占总学分比例

学时

占总学时比例

通识教育课程

必修

28

16.47%

512

23.70%

选修

8

4.70%

128

5.93%

学科基础课程

数理基础

必修

 

 

 

 

大类基础

必修

28

16.47%

448

20.74%

专业基础

必修

3

1.76%

48

2.22%

专业课程

必修

40

57.14%

640

29.63%

选修

15

 

8.82%

240

11.11%

个性培养

选修

9

5.29%

144

6.67%

教学环节

通识实践

必修

12

7.06%

 8/ 246学时

____

专业实验

与专业实践

 

 

必修

27

15.88%

28/

____

毕业总学分(总学时)

170

100%

2160

100%

 

12主要课程关系结构图

 

 

13、课程与毕业生能力要求的对应关系

课程与毕业生能力要求的对应关系表

课程

类别

课程或环节

I德育

II业务

1

2

3

1

2

3

4

5

6

7

 

 

通识

教育

思想道德修养与法律基础

˜—

˜

˜

 

 

 

 

 

 

˜

 

 

中国近现代史纲要

˜

˜

˜

 

 

 

 

 

 

˜

 

 

马克思主义基本原理概论

˜

˜

˜

 

˜

 

 

 

 

 

 

 

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论

˜

˜

˜

 

 

 

˜

 

 

 

 

 

大学英语

 

 

 

˜

 

 

 

˜

 

 

 

 

大学体育

 

 

 

 

˜

 

 

 

 

 

 

 

创新创业基础

˜

˜

˜

 

 

 

˜

˜

 

 

 

 

安全教育

˜

˜

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

学科

基础

数学分析

 

 

 

˜

˜

 

 

 

 

 

 

 

高等代数

 

 

 

˜

˜

 

 

 

 

 

 

 

概率论

 

 

 

˜

˜

 

˜

 

 

 

 

 

数理统计

 

 

 

˜

˜

 

 

 

˜

˜

 

 

程序设计与算法语言

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

专业

必修

专业导论

˜

˜

˜

 

 

˜

˜

˜

 

 

 

 

统计软件

 

 

˜

 

˜

 

˜

 

˜

 

 

 

应用回归分析

 

 

 

 

˜

˜

˜

 

˜

 

 

 

抽样调查

 

 

 

˜

˜

˜

 

 

˜

 

 

 

应用多元统计分析

 

 

 

 

 

˜

˜

 

˜

˜

 

 

应用时间序列分析

 

 

 

˜

˜

 

 

 

˜

 

 

 

试验设计

 

 

 

˜

˜

 

˜

 

 

 

 

 

可靠性统计

 

 

 

 

 

 

˜

 

˜

 

 

 

统计质量管理

 

 

 

˜

˜

˜

 

 

˜

 

 

 

数据结构与算法

 

 

 

 

 

˜

 

˜

 

˜

 

 

数据库原理与应用

 

 

 

 

 

˜

 

˜

 

˜

 

 

统计机器学习

 

 

 

 

 

˜

 

 

 

˜

 

 

面向对象程序设计

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

操作系统原理及应用(LINUX)

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

专业

选修

非参数统计

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

 

 

贝叶斯统计

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

 

 

应用随机过程

 

 

 

˜

˜

 

˜

 

 

 

 

 

统计预测与决策

 

 

 

 

 

 

˜

 

˜

 

 

 

统计建模

 

 

 

˜

˜

˜

 

 

 

 

 

 

最优化方法

 

 

 

 

 

 

˜

 

˜

˜

 

 

微宏观经济学

 

 

 

 

 

 

˜

 

˜

 

 

 

深度学习

 

 

˜

 

 

 

˜

 

˜

 

 

 

数据挖掘

 

 

 

˜

 

 

˜

 

˜

 

 

 

大数据平台技术

 

 

˜

 

 

 

˜

 

˜

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

个性

培养

金融学

 

 

 

 

˜

 

˜

 

˜

 

 

 

金融统计学

 

 

 

 

 

 

˜

 

˜

 

 

 

证券投资分析

 

 

 

 

 

 

˜

 

˜

 

 

 

保险精算学

 

 

 

˜

 

 

˜

 

˜

 

 

 

生物统计学

 

 

 

 

 

 

˜

˜

 

˜

 

 

专业外语

 

 

 

 

 

 

˜

 

˜

˜

 

 

数据采集与预处理

 

 

 

 

 

 

˜

 

 

˜

 

 

数据可视化

 

 

 

 

 

˜

 

 

˜

 

 

 

并行计算

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

分布式系统

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

自然语言处理

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

 

 

实践

环节

形势与政策

˜

˜

˜

 

 

 

˜

 

 

 

 

 

安全教育

 

˜

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

大学英语听说

 

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

 

 

军事训练

˜

˜

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

军事理论

˜

˜

˜

 

 

 

 

 

 

 

 

 

职业发展与就业指导

 

 

 

 

 

 

˜

 

 

 

 

 

暑期社会实践

 

 

 

 

 

 

˜

 

˜

 

 

 

创新创业实践

˜

˜

˜

 

 

 

˜

˜

 

 

 

 

入学教育

˜

˜

˜

 

 

 

˜

 

 

 

 

 

毕业教育

˜

˜

˜

 

 

 

˜

 

 

 

 

 

程序语言课程设计

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

统计软件实践

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

数据结构课程设计

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

面向对象程序设计实践

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

 

 

 

机器学习实践

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

˜

 

 

Linux开发实践

 

 

 

 

 

˜

˜

 

˜

 

 

 

深度学习实践

 

 

 

 

 

 

˜

 

 

˜

 

 

大数据项目实践

 

 

 

 

 

 

˜

 

˜

 

 

 

毕业实习

 

 

 

 

 

 

˜

˜

 

˜

 

 

毕业设计(论文)开题周

 

 

 

 

 

 

˜

˜

 

 

 

 

毕业设计(论文)

 

 

 

 

 

˜

˜

˜

 

 

 

 

合计

门数:61

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


14、指导性教学计划

应用统计专业指导性教学计划

 

(一)必修课程设置及进程表

课程

平台

课程

编号

课    程 名 称

学时分配

           学  时   

记分

方式

讲课

实验

上机

X0391006

思想道德修养与法律基础

Ideology and Morality   Training and the Basis of Law

2.5

40

40

3

百分制

X0391007

中国近现代史纲要

Outline of Modern Chinese History

2.5

40

40

3

百分制

X0391008

马克思主义基本原理概论

Introduction to the Basic Principles of Marxism 

2.5

40

40

3

百分制

X0391009-10

毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论(一-二)

Introduction to Mao Zedong Thought and the Theory System of Socialism   with Chinese Characteristics

4.5

72

72

2

3

百分制

五级制

X01010009

-11

大学英语(一-三)

College English

9

144

144

3

3

3

百分制

X0131001-4

大学体育(一-四)

College Physical Education

4

128

2

2

2

2

五级制

X0411001

创新创业基础

Introduction to Innovation and Entrepreneurship

2

32

32

2

五级制

X0561001

安全教育

Safety Education

1

16

16

2/

二级制

通识必修课合计:512学时28学分                    

数理基础

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

大类基础

Z0181801-03

数学分析

Mathematical   Analysis

16

256

256

 

 

6

6

4

 

 

 

 

 

百分制

Z0181804-05

高等代数

Advanced Algebra

6

96

96

 

 

3

3

 

 

 

 

 

 

百分制

Z0181806

概率论

Probability Theory

3

48

48

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

百分制

Z0181807

数理统计

Mathematical   Statistics

3

48

48

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

百分制

专业基础

Z0181808

程序设计与算法语言

Programming   and Algorithmic Language

3

48

36

 

12

 

3

 

 

 

 

 

 

五级制

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

学科基础课合计:496学时,31学分

专业

必修

课程

平台

Z0181809

专业导论

Introduction to Major

1

16

16

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

五级制

Z0181810

统计软件

Statistical Software

3

48

32

 

16

 

 

3

 

 

 

 

 

五级制

Z0181811

应用回归分析

Applied Regression Analysis

3

48

48

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

百分制

Z0181812

抽样调查

Sample Survey

3

48

48

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

百分制

Z0181813

应用多元统计分析

Applied Multivariate Statistical Analysis

3

48

36

 

12

 

 

 

 

3

 

 

 

百分制

Z0181814

应用时间序列分析

Applied Time Series Analysis

3

48

48

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

百分制

Z0181815

试验设计

Experimental Design

3

48

48

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

百分制

Z0181816

可靠性统计

Reliability Statistics

3

48

48

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

百分制

Z0181817

统计质量管理

Statistical Quality Management

3

48

48

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

百分制

Z0181818

数据结构与算法

Data Structures and Algorithms

3

48

32

 

16

 

 

3

 

 

 

 

 

百分制

Z0181819

数据库原理与应用

Database Principles and Applications

3

48

32

 

16

 

 

 

3

 

 

 

 

百分制

Z0181820

统计机器学习

Statistical Learning

3

48

32

 

16

 

 

 

 

3

 

 

 

百分制

Z0181821

面向对象程序设计

Object-oriented Programming Design

3

48

32

 

16

 

 

 

3

 

 

 

 

五级制

Z0181822

操作系统原理及应用(LINUX)

Operating System Principle and Application

3

48

32

 

16

 

 

 

 

3

 

 

 

百分制

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

专业必修课合计:640学时 40学分

必修课合计:1648学时, 99学分

必修课各学期周学时

21

25

21

19

18

3

0

0

 

 


(二)选修课程设置及进程表

专业

选修

课程

平台

课程

编号

程名称

学分

学时分配

各学期周学时分配

记分方式

讲课

实验

上机

 

Z0180801

非参数统计

Nonparametric Statistics

3

48

48

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

五级制

Z0180802

贝叶斯统计

Bayesian Statistics

3

48

48

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

五级制

Z0180803

应用随机过程

Applied Stochastic Process

3

48

48

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

五级制

Z0180804

统计预测与决策

Prediction and Decision of Statistics

3

48

48

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

五级制

Z0180805

统计建模

Statistical Modeling

3

48

36

 

12

 

 

 

 

 

 

3

 

五级制

Z0180806

最优化方法

Optimization   Method

3

48

36

 

12

 

 

 

 

 

 

3

 

五级制

Z0180807

微宏观经济学

Microeconomics and Macroeconomics

3

48

48

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

五级制

Z0180808

深度学习

Deep Learning

3

48

32

 

16

 

 

 

 

 

3

 

 

五级制

Z0180809

数据挖掘

Data   Mining

3

48

24

 

24

 

 

 

 

 

 

3

 

五级制

Z0180810

大数据平台技术

Platform Technology of Big Data

3

48

24

 

24

 

 

 

 

 

 

3

 

五级制

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

专业选修课合计: 240学时 15学分

专业选修课各学期周学时

 

 

 

 

 

9

6

 

 

个性

培养

课程

平台

个性培养课程分为4类:专业拓展类、技能提升类、创新创业类及学术发展类。各专业根据专业情况设定至少2类、6门课程。个性培养课学分要求:至少选修6学分。

1、专业拓展类

Z0180811

金融学

Finance

3

48

48

3

五级制

Z0180812

金融统计学

Financial   Statistics

3

48

48

3

五级制

Z0180813

证券投资分析

Securities Analysis

3

48

48

3

五级制

Z0180814

保险精算学

Insurance Mathematics

3

48

48

3

五级制

Z0180815

生物统计学

Biostatistics

3

48

48

3

五级制

Z0180816

专业外语

Specialized Foreign Language

3

48

48

3

五级制

2创新创业类

3、技能提升类

Z0180817

数据采集与预处理

Data Acquisition and Preprocessing

3

48

24

24

3

五级制

Z0180818

数据可视化

Data Visualization

3

48

24

24

3

五级制

Z0180819

并行计算

Parallel   Computing

3

48

36

12

3

五级制

Z0180820

分布式系统

Distribution   System

3

48

36

12

3

五级制

Z0180821

自然语言处理

Natural Language Processing

3

48

36

12

3

五级制

4、学术发展类

个性培养课合计: 144学时 9学分

个性培养课各学期周学时

6

3

通识必修课、专业课和个性培养课课内学时合计:2032学时123学分

各学期周学时

21

25

21

19

18

18

9

0

 

通识

选修

课程

平台

通识选修课分5类:创新创业类、艺术鉴赏类、人文社科类、科学技术类、经济管理类。每个学生至少选择三类课程,文科学生至少选修一门科学技术类课程,理工科学生至少选修一门人文社科类课程;每个学生必须选择艺术鉴赏类和创新创业类课程。(注:第三学期开设3学分的高阶英语,选修该课程获得的学分用于置换大学英语三的学分。)

通识选修课学分要求:至少选修8个学分。

                    


                        (三)实践性教学环节及进程表

课程类别

课程

编号

 实践性教学环节名称

学分

周数

/学时

上机

各学期周数/学时分配

记分方式

通识

实践

 

S0391006

思想道德修养与法律基础

Ideology and Morality Training and the Basis of Law

0.5