一. 培養目标

本專業培養具有紮實的數學基礎和數據分析技術、較強的外語和計算機應用能力、較高的科學素養和較強的創新意識，掌握科學的思維方法和統計學的基本思想、基本理論與方法以及相關的計算機技術，能運用所學的理論、方法和技能解決應用中的實際問題，同時有一定的統計學及其相關領域知識，能夠适應不同領域統計基礎理論研究和應用的複合型領軍人才。同時，培養學生具有開闊的視野，将統計學在人工智能、大數據、經濟金融、生物醫學等領域開展交叉應用和研究的能力，能在科技、教育、信息産業、經濟、金融等部門從事研究、教學、應用開發和管理工作，或繼續攻讀研究生學位。

二. 畢業生應具有的知識、能力、素質

1. 具有堅實的數學和自然科學基礎、系統的專業知識，受到嚴格的科學思維訓練，掌握概率論與數理統計的基礎理論、方法和技能；

2. 具有數據分析、概括總結的能力，具有較強的創新意識和創新實踐能力以及良好的文字和口頭表達能力；

3. 具備熟練使用計算機（包括常用語言、工具及統計軟件）的基本技能，具有較強的算法設計、算法分析與編程能力，能運用所學的理論、方法和技能解決統計以及金融領域中的實際問題；

4. 受到科學研究的初步訓練，了解統計學理論、技術與應用的新發展，具有較強的知識更新、技術跟蹤與創新能力，具有一定的科研能力；

5. 具有良好的思想道德素質、文化素質、心理素質和身體素質。

6. 具有良好的外語聽說讀寫能力，能夠閱讀英文文獻，具有一定的國際視野和跨文化交流合作能力

三. 主幹學科與相近專業

主幹學科：統計學、金融學

相近專業：數學與應用數學、金融學、管理學、信息與計算科學

四. 主要課程

1. 通識教育基礎課：思政類，軍體類，外語類，計算機類，大學物理和通識選修課等。

2. 大類學科基礎課及專業主幹課：數學分析、高等代數與解析幾何、概率論、複變函數、常微分方程、實變函數、數理統計、随機過程、回歸分析(雙語)、抽樣調查、多元統計分析、時間序列分析、統計計算（雙語）、金融數學(全英文)、機器學習(全英文)等。

五. 主要實踐環節

課外實踐、畢業設計等

六. 雙語教學課程

回歸分析(雙語)、統計計算(雙語)

七. 全英文教學課程

機器學習(全英文)、金融數學(全英文)

八. 系列研讨課程（含新生研讨課）

理科大講堂（毓琇班）（新生研讨課）、數學分析選讀(研讨)、數學建模與數學實驗(研讨)、現代數學選講(研讨)、科學計算前沿選講(研讨)、屬性數據分析(研讨)、科技論文寫作基礎(研讨)、統計預測與決策(研讨)

九. 畢業學分要求及學士學位學分績點要求

參照beat365正版唯一學分制管理辦法及學士學位授予條例，修滿本專業最低計劃學分要求154.5，即可畢業。同時，外語達到beat365正版唯一外語學習标準、平均學分績點≥2.0者，可獲得理學學士學位。

備注：專業方向及跨學科選修課程、全英文教學課程按照金融統計、大數據兩個方向進行設置。具體如下：

1. 金融統計方向建議選修：泛函分析、證券投資與分析、精算數學、計量經濟學A等；

2. 大數據方向建議選修：貝葉斯分析、統計學習、仿真和統計案例分析、統計預測與決策(研讨)等。

十. 各類課程學分與學時分配

課程類型

學分

學時

學分

比例

通識教育基礎課程

67

1220

40.61%

專業相關課程

67

952

40.61%

992

集中實踐環節（含課外實踐）   &短學期課程

31

278

+ 課程周數：

26.5

18.79%

總計

165

2450,2490

+ 課程周數：

26.5

100%