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2016级专硕

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统计学院 2016级攻读应用统计(大数据分析方向)专业学位研究生培养方案
时间:2016-09-19

一、适用专业学位

应用统计(大数据分析方向)

 

二、培养目标与培养方式

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;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、统计分析的能力;能够独立完成对实际问题的统计分析并撰写规范的统计分析报告;掌握一门外国语。

 

三、学习年限

基本学习年限2年。

 

四、课程设置和学分要求(见附表)

攻读硕士学位研究生期间,需要获得学位课程总学分不少于37学分。 必修课不少于18学分, 社会实践不少于6学分, 选修课不少于8学分, 公共课不少于5学分, 具体课程及学分要求见“方案课程及学分要求”。

 

五、社会实践

参与和完成一项社会实际统计调查和数据分析的实践工作和实践报告。

 

六、论文撰写

硕士研究生修满学分并经考核合格后,进入学位论文写作阶段。学位论文在导师指导下,由硕士研究生本人按计划进度独立完成。学位论文应与实际问题、实际数据和实际案例紧密结合,可采用与数据收集、整理、分析相关的调研报告,数据分析报告,应用统计方法的实证研究等形式。硕士研究生写出硕士学位论文及其摘要,经指导教师推荐,研究生院审核批准,可进入硕士学位论文评阅和答辩阶段。

 

附:课程设置和学生课程学习的学分要求

1、公共课(5学分)

  (1)政治理论课

中国特色社会主义理论与实践研究

2学分

1学期

(The Theories and Practice of Socialism with Chinese Characteristic)

  (2)第一外国语

语言基础

3学分

2学期

(Foreign Language)

2、必修课(18学分)

大数据分析计算机基础

3学分

1学期

(Computing Skills for Big Data Analysis) 

(本课程主要介绍Linux操作系统以及Shell编程命令,结构化、非结构化数据库,大数据清理、呈现等处理大数据的计算机基础知识。先修课:计算机基础)

大数据分析统计建模

3学分

2学期

(Statistical Modeling for Big Data Analysis) 

(本课程主要讲解大数据分析的统计模型,包括多元统计、时间序列、空间统计等。先修课:大数据分析统计基础本课程主要讲解大数据分析的统计模型,包括多元统计、时间序列、空间统计等。先修课:大数据分析统计基础)

非结构化大数据分析

3学分

2学期

(Statistical Methods for Non-Structure Big Data) 

(本课程主要讲解处理非结构化大数据的方法,包括文本挖掘、社交网络分析、数据流等。先修课:大数据分析统计基础)

大数据挖掘与机器学习

3学分

1学期

(Data Mining and Machine Learning for Big Data Analysis) 

(本课程主要讲解大数据分析的统计机器学习算法,包括现代分类、回归方法,聚类方法、高维数据处理方法等。先修课:大数据分析统计基础)

大数据分析统计基础

3学分

1学期

(Basic Statistical Methods for Big Data Analysis) 

(本课程主要讲解大数据分析的统计基础模型,包括描述统计、估计与检验回归分析等。先修课:数理统计)

大数据分布式计算

3学分

1学期

(Distributed Computing for Big Data Analysis) 

(本课程主要介绍处理大数据的Hadoop分布式平台,MapReduce编程思想,Storm实时计算平台。先修课:计算机基础)

3、选修课(不少于8学分)

计量经济方法与应用

3学分

1学期

(Econometrics: Method and Application)

(本课程主要讲授计量经济方法的基本原理、方法以及前沿进展,重在通过实际应用来介绍计量经济分析中存在主要问题和解决思路。先修课程:数理统计、回归分析)

市场研究方法与实务

3学分

2学期

(Market Research: Method and Practice)

(通过案例分析展现市场研究过程的各个步骤,运用数据分析解决市场营销管理的决策问题)

应用统计模型

2学分

2学期

(Applied Statistical Modeling)

(本课程首先介绍统计建模的基础知识,之后介绍有关消费者行为分析以及统计机器学习领域的各种统计模型的理论及应用。先修课:数理统计)

调查组织与设计

2学分

1学期

(Survey Management and Design)

(通过教师讲授、师生讨论、学生实地收集数据、数据整理和分析、报告撰写、口头汇报等方式,帮助学生掌握调查方案的设计和调查项目的组织管理方法。先修课:数理统计)

应用抽样技术

2学分

2学期

(Applied Sampling Techniques)

(主要内容包括有限总体内的概率抽样方法,复杂样本的方差估计,非抽样误差以及抽样设计案例分析等。先修课程:数理统计)

金融统计案例研究

2学分

2学期

(Empirical Analysis for Finance and Banking)

(本课程从金融问题和统计分析方法入手,介绍我国金融体制和金融市场的基本框架,并就具体的金融问题展开问题、数据和实证的讨论,有侧重的讨论和研究中国金融改革过程中的实际问题和解决途径。先修课:宏观经济学、微观经济学、金融学)

统计案例

2学分

2学期

(Statistical Case Study)

(案例分析。)

可在全校研究生课程范围内选课,鼓励在本院各专业硕博连读培养方案中所列课程选修。

4、社会实践(6学分)