復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院統(tǒng)計學(xué)的研究生培養(yǎng)方案

發(fā)布時間：2020-04-22 編輯：考研派小莉推薦訪問：

復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院統(tǒng)計學(xué)的研究生培養(yǎng)方案內(nèi)容如下，更多考研資訊請關(guān)注我們網(wǎng)站的更新！敬請收藏本站，或下載我們的考研派APP和考研派微信公眾號（里面有非常多的免費考研資源可以領(lǐng)取，有各種考研問題，也可直接加我們網(wǎng)站上的研究生學(xué)姐微信，全程免費答疑，助各位考研一臂之力，爭取早日考上理想中的研究生院校。）

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復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院統(tǒng)計學(xué)的研究生培養(yǎng)方案正文

培養(yǎng)方案基本信息
培養(yǎng)方案名稱		統(tǒng)計學(xué)(學(xué)歷碩士生)
適用培養(yǎng)單位		大數(shù)據(jù)學(xué)院				適用年級
一級學(xué)科名稱		統(tǒng)計學(xué)				一級學(xué)科代碼	0714
專業(yè)/領(lǐng)域		統(tǒng)計學(xué)				專業(yè)/領(lǐng)域代碼	027000
研究方向						培養(yǎng)方案編碼	2102700001
適用培養(yǎng)層次		碩士		適用學(xué)位類型	學(xué)術(shù)學(xué)位	適用培養(yǎng)方式	非定向
適用入學(xué)方式		全國統(tǒng)考,推薦免試		是否適用國內(nèi)學(xué)生	是	是否適用國際學(xué)生	否
是否全英文項目		--		是否雙學(xué)位項目	--	學(xué)制	3
培養(yǎng)目標(biāo)
學(xué)科與專業(yè)概括大數(shù)據(jù)學(xué)院統(tǒng)計學(xué)專業(yè)致力于培養(yǎng)具有交叉學(xué)科背景、國際視野、思維開闊、全面掌握科學(xué)研究方法的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計人才。畢業(yè)生應(yīng)具備的基本素質(zhì) 具有扎實的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)，掌握數(shù)據(jù)分析算法和工具，能夠熟練地掌握大數(shù)據(jù)分析的方法。3 畢業(yè)生應(yīng)具備的基本學(xué)術(shù)能力項目著重培養(yǎng)學(xué)生面向大數(shù)據(jù)系統(tǒng)創(chuàng)新需求的思維和分析計算、項目實踐能力。學(xué)生需要對統(tǒng)計學(xué)的專業(yè)知識、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、算法和工具、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等有全面理解。
培養(yǎng)方案學(xué)分數(shù)要求
最低總學(xué)分要求（包含課程與必修環(huán)節(jié)）						38 學(xué)分
課程分類			課程子分類			最低學(xué)分	最少門數(shù)(非必填)
1	學(xué)位公共課		政治理論課			3	2
			第一外國語			4	2
			專業(yè)外語課			2	1
2	學(xué)位核心課		學(xué)位基礎(chǔ)課			0
			學(xué)位專業(yè)課			0
	學(xué)分小計		12
3	選修課		專業(yè)選修課			12	4
			公共選修課			0
			跨一級學(xué)科選修課			0
	學(xué)分小計		14

必修環(huán)節(jié)學(xué)分數(shù)				3
其他說明：
參照《復(fù)旦大學(xué)研究生課程和教學(xué)管理規(guī)定》和《大數(shù)據(jù)學(xué)院研究生必修環(huán)節(jié)工作細則（試行）》
課程設(shè)置
類別I	類別II	課程編號	課程名稱	學(xué)分數(shù)	學(xué)時數(shù)	開課院系	備注
學(xué)位公共課	政治理論課	001	政治理論課	--	--	研究生院
	第一外國語課	002	第一外國語	--	--	研究生院
	專業(yè)外語課	MAST612161	大數(shù)據(jù)專業(yè)外語	2	36	大數(shù)據(jù)學(xué)院
學(xué)位核心課	學(xué)位基礎(chǔ)課	DATA620007	數(shù)據(jù)挖掘	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA620013	高等統(tǒng)計學(xué)習(xí)	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA620015	高等統(tǒng)計方法	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA620019	現(xiàn)代概率論基礎(chǔ)I	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
	學(xué)位專業(yè)課	DATA620004	神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA620006	人工智能與機器學(xué)習(xí)	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA620008	最優(yōu)化理論	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA620018	數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用及實現(xiàn)	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
選修課	專業(yè)選修課	DATA620002	大數(shù)據(jù)算法	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA620003	社交網(wǎng)絡(luò)分析	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA620005	時間序列與空間統(tǒng)計	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA630001	醫(yī)療大數(shù)據(jù)高等統(tǒng)計方法	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA630008	半?yún)?shù)統(tǒng)計	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA630009	稀疏統(tǒng)計	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA630010	商務(wù)分析	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA630011	大數(shù)據(jù)解析	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA630012	大數(shù)據(jù)與金融風(fēng)險管理	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA630013	金融計量學(xué)	3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院

選修課	專業(yè)選修課	DATA630014		統(tǒng)計計算概論		3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA630015		醫(yī)學(xué)影像分析		3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA630016		大數(shù)據(jù)環(huán)境與能源		3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA820001		算法導(dǎo)論		3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA830001		數(shù)值計算		3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
		DATA830002		知識圖譜概念與技術(shù)		3	54	大數(shù)據(jù)學(xué)院
	公共選修課	003		公共選修課		--	--	研究生院
必修環(huán)節(jié)設(shè)置
參照《復(fù)旦大學(xué)研究生課程和教學(xué)管理規(guī)定》和《大數(shù)據(jù)學(xué)院研究生必修環(huán)節(jié)工作細則（試行）》
本學(xué)科專業(yè)/專業(yè)學(xué)位領(lǐng)域2019級研究生的必修環(huán)節(jié)和學(xué)分數(shù)要求如下：
培養(yǎng)環(huán)節(jié)			是否必修	學(xué)分數(shù)	考核內(nèi)容、方式及考核結(jié)果評定標(biāo)準(zhǔn)
論文開題			是	0	參照《復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院研究生畢業(yè)論文管理細則》
中期考核			是	0	參照《復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院研究生畢業(yè)論文管理細則》
學(xué)術(shù)活動			是	2	參照《大數(shù)據(jù)學(xué)院研究生必修環(huán)節(jié)工作細則（試行）》
實踐活動			是	1	參照《大數(shù)據(jù)學(xué)院研究生必修環(huán)節(jié)工作細則（試行）》
論文預(yù)審			是	0	參照《大數(shù)據(jù)學(xué)院研究生必修環(huán)節(jié)工作細則（試行）》
經(jīng)典學(xué)術(shù)著作
序號		著作題錄						是否必讀	適合層次
1		An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R						必讀	碩士
2		Data Mining: Concepts and Techniques						必讀	碩士
3		Foundations of Data Science						必讀	碩士
4		Randomized Algorithms for Matrices and Data						必讀	碩士
5		Time Series Analysis and Its Applications: with R Examples						必讀	碩士
6		The Elements of Financial Econometrics						必讀	碩士
7		Statistics for Spatio-temporal Data						必讀	碩士
8		Time Series Analysis with Applications in R						必讀	碩士
9		Introduction to Time Series and Forecasting						必讀	碩士
10		Introduction to Data Mining						必讀	碩士
11		Social Network Data Analytics						必讀	碩士

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