復旦大學大數(shù)據(jù)學院統(tǒng)計學的研究生培養(yǎng)方案
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復旦大學大數(shù)據(jù)學院統(tǒng)計學的研究生培養(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(學歷碩士生) | ||||||
適用培養(yǎng)單位 | 大數(shù)據(jù)學院 | 適用年級 | |||||
一級學科名稱 | 統(tǒng)計學 | 一級學科代碼 | 0714 | ||||
專業(yè)/領(lǐng)域 | 統(tǒng)計學 | 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 | 適用學位類型 | 學術(shù)學位 | 適用培養(yǎng)方式 | 非定向 | ||
適用入學方式 | 全國統(tǒng)考,推薦免試 | 是否適用國內(nèi)學生 | 是 | 是否適用國際學生 | 否 | ||
是否全英文項目 | -- | 是否雙學位項目 | -- | 學制 | 3 | ||
培養(yǎng)目標 | |||||||
大數(shù)據(jù)學院統(tǒng)計學專業(yè)致力于培養(yǎng)具有交叉學科背景、國際視野、思維開闊、全面掌握科學研究方法的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計人才。
具有扎實的統(tǒng)計學基礎(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)具備的基本學術(shù)能力 項目著重培養(yǎng)學生面向大數(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。學生需要對統(tǒng)計學的專業(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)方案學分數(shù)要求 | |||||||
最低總學分要求(包含課程與必修環(huán)節(jié)) | 38 學分 | ||||||
課程分類 | 課程子分類 | 最低學分 | 最少門數(shù)(非必填) | ||||
1 |
學位公共課 |
政治理論課 | 3 | 2 | |||
第一外國語 | 4 | 2 | |||||
專業(yè)外語課 | 2 | 1 | |||||
2 |
學位核心課 | 學位基礎(chǔ)課 | 0 | ||||
學位專業(yè)課 | 0 | ||||||
學分小計 | 12 | ||||||
3 |
選修課 |
專業(yè)選修課 | 12 | 4 | |||
公共選修課 | 0 | ||||||
跨一級學科選修課 | 0 | ||||||
學分小計 | 14 |
必修環(huán)節(jié)學分數(shù) | 3 | ||||||
其他說明: | |||||||
參照《復旦大學研究生課程和教學管理規(guī)定》和《大數(shù)據(jù)學院研究生必修環(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 |
學分數(shù) |
學時數(shù) |
開課院系 |
備注 |
學位公共課 |
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)學院 | ||
學位核心課 |
學位基礎(chǔ)課 |
DATA620007 | 數(shù)據(jù)挖掘 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |
DATA620013 | 高等統(tǒng)計學習 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA620015 | 高等統(tǒng)計方法 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA620019 | 現(xiàn)代概率論基礎(chǔ)I | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
學位專業(yè)課 |
DATA620004 | 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | ||
DATA620006 | 人工智能與機器學習 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA620008 | 最優(yōu)化理論 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA620018 | 數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用及實現(xiàn) | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
選修課 |
專業(yè)選修課 |
DATA620002 | 大數(shù)據(jù)算法 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |
DATA620003 | 社交網(wǎng)絡(luò)分析 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA620005 | 時間序列與空間統(tǒng)計 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA630001 | 醫(yī)療大數(shù)據(jù)高等統(tǒng)計方法 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA630008 | 半?yún)?shù)統(tǒng)計 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA630009 | 稀疏統(tǒng)計 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA630010 | 商務(wù)分析 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA630011 | 大數(shù)據(jù)解析 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA630012 | 大數(shù)據(jù)與金融風險管理 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA630013 | 金融計量學 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 |
選修課 |
專業(yè)選修課 |
DATA630014 | 統(tǒng)計計算概論 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||
DATA630015 | 醫(yī)學影像分析 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||||
DATA630016 | 大數(shù)據(jù)環(huán)境與能源 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||||
DATA820001 | 算法導論 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||||
DATA830001 | 數(shù)值計算 | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||||
DATA830002 | 知識圖譜概念與技術(shù) | 3 | 54 | 大數(shù)據(jù)學院 | |||||
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《復旦大學研究生課程和教學管理規(guī)定》和《大數(shù)據(jù)學院研究生必修環(huán)節(jié)工作細則(試行)》 | |||||||||
本學科專業(yè)/專業(yè)學位領(lǐng)域2019級研究生的必修環(huán)節(jié)和學分數(shù)要求如下: | |||||||||
培養(yǎng)環(huán)節(jié) | 是否必修 | 學分數(shù) | 考核內(nèi)容、方式及考核結(jié)果評定標準 | ||||||
論文開題 | 是 | 0 |
參照《復旦大學大數(shù)據(jù)學院研究生畢業(yè)論文管理 細則》 |
||||||
中期考核 | 是 | 0 |
參照《復旦大學大數(shù)據(jù)學院研究生畢業(yè)論文管理 細則》 |
||||||
學術(shù)活動 | 是 | 2 |
參照《大數(shù)據(jù)學院研究生必修環(huán)節(jié)工作細則(試 行)》 |
||||||
實踐活動 | 是 | 1 |
參照《大數(shù)據(jù)學院研究生必修環(huán)節(jié)工作細則(試 行)》 |
||||||
論文預審 | 是 | 0 |
參照《大數(shù)據(jù)學院研究生必修環(huán)節(jié)工作細則(試 行)》 |
||||||
經(jīng)典學術(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 |
復旦大學
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