应用统计专业学位硕士研究生培养方案 (从2017级开始执行) 一、培养目标 培养具有科学素养与人文素质,掌握统计学的主要理论基础和基本方法,熟悉统计学在互联网、经济金融、生物医学等领域的应用,能满足包括公共部门和私人企业对各类数据的所需的统计学方向的专业人才。通过课程学习,掌握现代统计学的基本理论,知识和技能,了解相关方向的国内外科研进展;具备正确处理和分析试验数据的能力;熟练掌握计算机编程语言(如R、Python等);毕业后可承担业界的分析实务工作和管理工作。 二、学习方式及学制 学习方式为全日制;学制和学习年限按照学校规定的来执行。 三、培养方式 采用课程学习、实践教学和学位论文相结合的培养方式。专业学位研究生在学期间,必须保证不少于半年的实践教学,实践教学采用集中实践与分段实践相结合的方式。实行校内外双导师制,以校内导师指导为主,来自企业(或与本领域相关)的校外导师参与实践过程、项目研究、课程与论文等多个环节的指导。 四、课程设置及学分要求 (一)课程设置 1、公共理论课程 | | | | | | | 中国特色社会主义理论与实践研究 Research on the Theory and Practice of Socialism with Chinese Characteristics | | | | | | | | | | |
2、专业基础课程 | | | | | | | 金融数据科学 Financial Data Science | | | | | | | | | | | | 统计推断 Statistical Inference | | | | | | 回归分析及其应用 Regression Analysis and Its Applications | | | | | | 常用软件箱及应用 The Data Scientist's Toolbox | | | | | | 现代多元统计 Modern Multivariate Statistics | | | | | | 金融时间序列分析 Financial Time Series | | | | | | | | | | | | | | | | | | 实验设计 Design of Experiments | | | | |
| | | | | | | | | | | | | | | | | | | 计算机综合基础 Introduction to Computer Science | | | | | | 软件工程及高级编程 Software Engineering and Advanced Programming | | | | | | | | | | |
4、拓展课程 | | | | | | | 金融统计选讲 Advanced Topics in Financial Statistics | | | | | | 统计学习选讲 Advanced Topics in Statistical Learning | | | | | | 数据优化方法 Methods for Data Optimization | | | | | | 量化投资 Quantitative Investment | | | | | | | | | | | | | | | | | | 统计学习理论 The Statistical Learning Theory | | | | | | | | | | | | 结构方程模型 Structural Equation Modeling | | | | |
(二)学分要求 总学分:38 必修学分:30,其中含实践学分:4 选修学分:8 五、培养环节及要求 培养环节包括:专业理论学习和专业实践 具体要求:专业基础课采取考试的形式进行考核;其他课程可采取考试或小论文的形式进行考核;专业实习根据实习报告及实习单位评价综合考核;考核成绩均须达到70分及以上,方可给予学分。 第一学年结束,进行中期考核。 六、学位论文 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。论文工作须在导师指导下独立完成。 七、论文评审与答辩 应用统计专业硕士的学位论文检测制度要求研究生在申请学位论文送审、答辩前,必须提交学位论文初稿进行查重,通过查重检测后方可进入评审。评审由学校管理部门统一送至两个不同专家处进行评审,评审通过后才可以进入论文答辩申请阶段。评审以及答辩均有行业专家参与,严把论文质量关。 八、 毕业与学位授予 修满规定学分、完成专业实习并通过学位论文答辩者,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。 负责人: 修订日期: 年 月 日
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