复旦大学大数据学院统计学的研究生培养方案

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复旦大学大数据学院统计学的研究生培养方案正文

培养方案基本信息
培养方案名称		统计学(学历硕士生)
适用培养单位		大数据学院				适用年级
一级学科名称		统计学				一级学科代码	0714
专业/领域		统计学				专业/领域代码	027000
研究方向						培养方案编码	2102700001
适用培养层次		硕士		适用学位类型	学术学位	适用培养方式	非定向
适用入学方式		全国统考,推荐免试		是否适用国内学生	是	是否适用国际学生	否
是否全英文项目		--		是否双学位项目	--	学制	3
培养目标
学科与专业概括   大数据学院统计学专业致力于培养具有交叉学科背景、国际视野、思维开阔、全面掌握科学研究方法的大数据统计人才。   毕业生应具备的基本素质   具有扎实的统计学基础，掌握数据分析算法和工具，能够熟练地掌握大数据分析的方法。3 毕业生应具备的基本学术能力   项目着重培养学生面向大数据系统创新需求的思维和分析计算、项目实践能力。学生需要对统计学的专业知识、大数据系统、算法和工具、大数据挖掘技术等有全面理解。
培养方案学分数要求
最低总学分要求（包含课程与必修环节）						38 学分
课程分类			课程子分类			最低学分	最少门数(非必填)
1	学位公共课		政治理论课			3	2
			第一外国语			4	2
			专业外语课			2	1
2	学位核心课		学位基础课			0
			学位专业课			0
	学分小计		12
3	选修课		专业选修课			12	4
			公共选修课			0
			跨一级学科选修课			0
	学分小计		14

必修环节学分数				3
其他说明：
参照《复旦大学研究生课程和教学管理规定》和《大数据学院研究生必修环节工作细则（试行）》
课程设置
类别I	类别II	课程编号	课程名称	学分数	学时数	开课院系	备注
学位公共课	政治理论课	001	政治理论课	--	--	研究生院
	第一外国语课	002	第一外国语	--	--	研究生院
	专业外语课	MAST612161	大数据专业外语	2	36	大数据学院
学位核心课	学位基础课	DATA620007	数据挖掘	3	54	大数据学院
		DATA620013	高等统计学习	3	54	大数据学院
		DATA620015	高等统计方法	3	54	大数据学院
		DATA620019	现代概率论基础I	3	54	大数据学院
	学位专业课	DATA620004	神经网络和深度学习	3	54	大数据学院
		DATA620006	人工智能与机器学习	3	54	大数据学院
		DATA620008	最优化理论	3	54	大数据学院
		DATA620018	数据可视化应用及实现	3	54	大数据学院
选修课	专业选修课	DATA620002	大数据算法	3	54	大数据学院
		DATA620003	社交网络分析	3	54	大数据学院
		DATA620005	时间序列与空间统计	3	54	大数据学院
		DATA630001	医疗大数据高等统计方法	3	54	大数据学院
		DATA630008	半参数统计	3	54	大数据学院
		DATA630009	稀疏统计	3	54	大数据学院
		DATA630010	商务分析	3	54	大数据学院
		DATA630011	大数据解析	3	54	大数据学院
		DATA630012	大数据与金融风险管理	3	54	大数据学院
		DATA630013	金融计量学	3	54	大数据学院

选修课	专业选修课	DATA630014		统计计算概论		3	54	大数据学院
		DATA630015		医学影像分析		3	54	大数据学院
		DATA630016		大数据环境与能源		3	54	大数据学院
		DATA820001		算法导论		3	54	大数据学院
		DATA830001		数值计算		3	54	大数据学院
		DATA830002		知识图谱概念与技术		3	54	大数据学院
	公共选修课	003		公共选修课		--	--	研究生院
必修环节设置
参照《复旦大学研究生课程和教学管理规定》和《大数据学院研究生必修环节工作细则（试行）》
本学科专业/专业学位领域2019级研究生的必修环节和学分数要求如下：
培养环节			是否必修	学分数	考核内容、方式及考核结果评定标准
论文开题			是	0	参照《复旦大学大数据学院研究生毕业论文管理 细则》
中期考核			是	0	参照《复旦大学大数据学院研究生毕业论文管理 细则》
学术活动			是	2	参照《大数据学院研究生必修环节工作细则（试 行）》
实践活动			是	1	参照《大数据学院研究生必修环节工作细则（试 行）》
论文预审			是	0	参照《大数据学院研究生必修环节工作细则（试 行）》
经典学术著作
序号		著作题录						是否必读	适合层次
1		An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R						必读	硕士
2		Data Mining: Concepts and Techniques						必读	硕士
3		Foundations of Data Science						必读	硕士
4		Randomized Algorithms for Matrices and Data						必读	硕士
5		Time Series Analysis and Its Applications: with R Examples						必读	硕士
6		The Elements of Financial Econometrics						必读	硕士
7		Statistics for Spatio-temporal Data						必读	硕士
8		Time Series Analysis with Applications in R						必读	硕士
9		Introduction to Time Series and Forecasting						必读	硕士
10		Introduction to Data Mining						必读	硕士
11		Social Network Data Analytics						必读	硕士

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