合肥工业大学应用统计硕士专业学位研究生培养方案(2022版)
一、学科基本情况
所属学院:万象城官方网站(中国)有限公司
学科、专业代码:应用统计、0252
获得授权时间:2021年
二、学科简介
应用统计专业主要研究统计学的基本理论和方法,培养学生系统掌握数据采集、处理、分析和统计建模、统计推断及预测决策知识与技能,具备熟练应用计算机处理和分析数据的能力。应用统计专业培养能够在政府部门、企事业单位、社会组织及科研教学部门从事数据分析、统计调查咨询、决策支持和信息管理的高层次、应用型、复合型应用统计专门人才。
三、培养标准
培养德、智、体全面发展的适应社会主义建设需要的高层次专门人才。拥护中国共产党的领导,拥护社会主义制度,热爱祖国,掌握辩证唯物主义和历史唯物主义的基本原理;具有良好的科研作风、科学道德和合作精神,品行优秀,身心健康;具有扎实的统计学基础理论知识,掌握统计建模、统计推断及预测决策,掌握统计数据分析方法;了解应用统计学科前沿和发展趋势;具有经济、金融、管理、智能计算、油田监测、气象等某一领域的专业背景知识;具有良好的计算机编程和专业统计软件应用等能力;能够独立从事实际领域的统计分析工作,具有发现和解决问题、终身学习与发展的意识与能力;熟练掌握一门外国语。
四、学制及学分
硕士研究生学制为3年,最长学习年限不超过4年;获批休学创业的硕士研究生最长学习年限为7年。课程学习1.5年,论文工作时间不少于1年。总学分不少于32学分,其中学位课学分为16-18学分。课程学习实行学分制,应修满的总学分数不少于32学分。其中公共基础课不低于4学分,专业基础课不低于12学分,专业方向课不低于9学分,案例实务课程3学分,专业实习4学分。跨专业毕业生入学后,须至少补修2门学科专业基础课,不计学分。
五、 课程地图
核心能力课程 |
A 发现问题、分析问题、解决问题的能力 |
B 获取相关学科专业知识的能力 |
C 运用数学理论方法通过建模解决实际问题的能力 |
D 利用现代信息手段获取前沿知识的能力 |
E 专业外文文献阅读及写作能力 |
F 跨文化交流、竞争与合作能力 |
G 组织管理能力、表达能力和人际交往能力 |
自然辩证法概论 |
◎ |
◎ |
|
◎ |
|
◎ |
◎ |
马克思主义与社会科学方法论 |
◎ |
◎ |
|
◎ |
|
◎ |
◎ |
中国特色社会主义理论与实践研究 |
◎ |
◎ |
|
◎ |
|
◎ |
◎ |
英语 |
◎ |
◎ |
|
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
数理统计 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
随机过程 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
回归分析 |
◎ |
◎ |
|
◎ |
◎ |
|
|
多元统计分析 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
非参数统计 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
时间序列分析 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
数据挖掘与机器学习 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
高级计量经济学 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
深度学习 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
现代计算方法 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
大数据分析技术 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
最优化方法 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
应用统计发展前沿讲座 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
金融风险管理理论 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
公共实验 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
工程伦理 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
◎ |
口语(英语) |
|
◎ |
|
|
◎ |
◎ |
◎ |
学科前沿专题 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
|
|
文学与艺术欣赏 |
◎ |
◎ |
|
|
|
◎ |
◎ |
建筑艺术与文化 |
◎ |
◎ |
|
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
创新创业理论与实践 |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
◎ |
六、 课程关系图
图1 应用统计专业课程关系图
七、 实践教学地图
根据数学学科的特点和培养目标,依照《合肥工业大学“能力导向的一体化教学体系建设指南”》要求,从知识、能力、素质三个角度,制定如下实践能力标准:
(1)学术鉴别能力
(2)从事科学研究的能力
(3)获取知识、学术创新的能力
(4)了解本专业的前沿及发展趋势的能力
(5)协调合作、求职、传授知识的能力
(6)社会活动、服务和管理能力
实践课程\能力 |
能力1 |
能力2 |
能力3 |
能力4 |
能力5 |
能力6 |
文献阅读 |
P |
P |
P |
P |
P |
|
开题报告 |
P |
P |
P |
P |
|
|
学术交流 |
P |
P |
P |
P |
P |
P |
实践环节 |
|
|
P |
P |
P |
P |
学位论文撰写 |
P |
P |
P |
P |
|
|
八、 课程设置方案
应用统计专业学位硕士研究生课程设置方案(总学分需符合全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会相关要求)
类别 |
课 程 名 称 |
学时 |
学分 |
考核学期 |
考核性质 |
备注 |
一 |
二 |
三 |
考试 |
考查 |
学 位 课 |
公 共 学位课 |
自然辩证法概论 |
18 |
1 |
|
√ |
|
√ |
|
选修 一门 |
马克思主义与社会科学方法论 |
18 |
1 |
|
√ |
|
√ |
|
新时代中国特色社会主义理论与实践 |
36 |
1 |
√ |
|
|
√ |
|
公共 必修 |
英语 |
60 |
2 |
√ |
|
|
√ |
|
矩阵理论 |
40 |
2.5 |
√ |
|
|
√ |
|
选修 |
数值分析 |
32 |
2 |
√ |
|
|
√ |
|
数理统计 |
32 |
2 |
√ |
|
|
√ |
|
必修 |
随机过程 |
32 |
2 |
|
√ |
|
√ |
|
选修 |
最优化方法 |
32 |
2 |
|
√ |
|
√ |
|
专业学位课 |
统计计算与模拟 |
32 |
2 |
|
√ |
|
√ |
|
至少修满10学分 |
应用回归分析 |
32 |
2 |
|
√ |
|
√ |
|
多元统计分析 |
32 |
2 |
|
√ |
|
√ |
|
非参数统计 |
32 |
2 |
√ |
|
|
√ |
|
时间序列分析 |
32 |
2 |
|
√ |
|
√ |
|
数据挖掘与机器学习 |
32 |
2 |
|
√ |
|
√ |
|
非 学 位 课 |
公 共 选 修 课 |
公共实验 |
16 |
1 |
|
|
|
|
|
|
工程伦理 |
16 |
1 |
|
|
|
|
|
口语(英语) |
32 |
2 |
|
|
|
|
|
选修 |
学科前沿专题 |
32 |
2 |
|
|
|
|
|
文学与艺术欣赏 |
16 |
1 |
|
|
|
|
|
建筑艺术与文化 |
16 |
1 |
|
|
|
|
|
创新创业理论与实践 |
16 |
1 |
|
|
|
|
|
专业 选修 课 |
高级计量经济学 |
32 |
2 |
|
|
√ |
|
√ |
至少修满9学分 |
金融风险管理理论 |
32 |
2 |
|
|
√ |
|
√ |
深度学习 |
32 |
2 |
|
|
√ |
|
√ |
现代计算方法 |
32 |
2 |
|
|
√ |
|
√ |
大数据分析技术 |
32 |
2 |
|
|
√ |
|
√ |
应用统计发展前沿讲座 |
32 |
2 |
|
|
√ |
|
√ |
补修本科课程 |
由导师根据其指导的研究生培养实际,自行选择补修本科课程 |
必修环节 |
文献综述与开题报告 |
|
1 |
√ |
√ |
|
|
√ |
不计入总学分 |
学术交流 |
|
1 |
√ |
√ |
√ |
|
√ |
助教/助研/助管(三选一) |
32 |
1 |
√ |
√ |
√ |
|
√ |
中期检查 |
|
1 |
|
|
√ |
|
√ |
实践环节 |
专业实习与实践 |
|
4 |
|
|
√ |
|
√ |
5000字实践报告 |
案例实务必修课 |
|
3 |
|
|
√ |
|
√ |
统计案例实务 |
注:必修课考核性质原则上为考试。
九、必修环节
1、文献阅读:从第二学期开始,硕士研究生应结合学位论文任务,在导师的指导下阅读至少20篇研究领域内的国内外文献,其中外文文献阅读数量不少于10篇。了解、学习所在研究领域的基本理论,基本方法,同时充分认识其中的重要学术问题、前沿性问题及这些问题的最新研究方法、技术及进展状况,提高学生参与学术研究的兴趣和学术交流能力。
2、开题报告:硕士研究生入学后第二学期完成。开题报告以文献阅读为基础,主要介绍课题研究的来源、目的、意义及该课题在国内外的概况、课题研究的主要内容及拟解决的问题和预期效果等内容,并在一定范围内答辩,答辩通过后才能继续展开研究。
3、中期考核:一般在完成开题报告后进行,也可与开题报告结合进行,中期考核的内容主要围绕研究生在所选研究课题上的进展,下一步的研究计划,预期成果等。中期考核一般应在一定范围内答辩,现场评定成绩并根据成绩对研究生的后续工作给出建议。
4、实践环节:实践环节的内容可以是本科生的课程教学、辅导、试验、实习的指导,课程设计、毕业设计或毕业论文的辅导,也可以是厂矿企业、科研部门、工程单位的生产、科研技术或管理工作。作为其中的一个重要组成部分,应用统计硕士生研究生必须完成助教助管这一必修环节并获得1个学分。
5、论文答辩:达到培养方案和授予学位的要求,并完成应用统计硕士专业学位论文的研究生可申请学位论文答辩。有关学位论文的答辩资格,答辩流程,成绩评定等按照我校相关管理办法和要求执行。
6、学术交流:硕士研究生在校期间应参加不少于 3次学术活动,每次学术活动应主动记录。
十、培养方式与方法
(一)应用统计专业学位硕士研究生培养围绕“金融统计和风险管理”、“统计学习与智能计算”、“大数据分析与应用”等三个方向,以课程学习和应用技能培养为主,重视理论与实践相结合。
(二)实行校内外双导师制,以校内导师指导为主,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工作。
(三)注重实际应用和创新能力的培养,增长实际工作经验,缩短就业适应期限,提高专业素养及就业、创业能力。
(四)导师组根据培养方案的要求和因材施教的原则,在研究生入学后,从研究生的具体情况出发,制定研究生个人培养计划。
(五)课程设置以使学生具有一定的统计理论基础知识、理解掌握数据分析方法、能熟练使用统计软件进行数据分析和解决实际问题为目的,以综合素养和应用知识与能力的提高为核心,实行学分制。根据培养目标、课程性质和教学内容,重视案例教学,选择恰当的教学方式与方法,结合实际问题进行案例学习,通过课堂讨论引导学生结合具体问题进行思考探索,以培养学生独立分析问题和解决问题的能力,并聘请实际领域有丰富实践经验的专家授课或开设讲座。
(六)加强专业实践技能的训练,建立多种形式的实践基地,吸纳和使用社会资源,合作建立联合基地开展专业学位研究生培养,创新实践教学模式,探索人才培养供需互动机制。
十一、学位论文要求
(一)攻读全日制专业硕士学位研究生必须完成培养方案中所规定的所有课程学习(获得培养方案规定的学分,成绩合格),专业实践考核合格,并且在正式期刊(以中国科技论文统计源期刊目录为准)级别以上发表学术论文至少一篇。
(二)学位论文选题应来源于应用课题或具体实践,具有明确的应用背景和实用价值。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;形式可以多样化,可以是与数据收集、整理、分析相关的数据分析报告及应用统计方法的实证研究,也可以是高质量的调查报告或统计案例分析等。鼓励论文选题的交叉性、综合性和系统性。
(三)答辩委员会须由3-5名相同或相近学科专业的教授、副教授、硕士生导师或相当专业技术职务的专家组成,其中有一名相关领域具有丰富实践经验且目前从事相关工作的一线专家。答辩委员会主席须由外单位具有2届以上相关学科研究生指导经历的专家担任,原则上从有应用统计专业硕士点的高校聘请。指导教师不得担任本人所指导研究生的答辩委员会委员。
(四)修满规定学分,并通过论文答辩者,经校学位评定委员会审核通过,授予应用统计硕士专业学位,同时获得硕士研究生毕业证书。
(五)非全日制应用统计专业硕士研究生的培养参照此方案执行。
十二、其他说明
无