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华南农大 统计学专业定位及培养目标 专业介绍|统计学专业课程体系

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发表于 2025-5-1 21:20:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
华南农大 统计学专业定位及培养目标 专业介绍|统计学专业课程体系

统计学专业电子白皮书



  一、专业基本信息

(一)专业定位 以数学为基础,以服务“粤港澳大湾区”在大数据、智慧农业等领域的发展战略需求为目标,融统计学、数学、经济学、金融学和计算机技术为一体的宽口径理科教育,是一个体现统计、数学、经济、金融、人工智能和数据科学等领域有机结合的优势交叉专业。培养学生具有扎实的数学基础,系统掌握统计建模与数据分析的基本理论和方法,具备相关应用领域的背景知识,能够熟练运用统计软件进行建模分析和数据挖掘;统计学与其他学科结合而形成交叉前沿学科,如人工智能、金融统计、大数据分析和生物统计等,是当前国家经济和科技发展的重点前沿领域。

(二)培养目标
依托华南农业大学以农业为特色,服务“粤港澳大湾区” 区域战略,聚焦智慧农业。以统计学服务农业数据科学为引领,创新人才模式,为广东乡村振兴战略提供人才支撑和智力支撑人才培养模式多样化。本专业的培养目标是培养具有良好的统计素养,较强的创新意识,掌握统计学的基本原理和方法,熟练运用计算机技术与分析软件,具有初步经济学知识,具备数据收集、处理、数据挖掘和统计分析等基本技能与能力;培养能在企事业单位、经济、金融等管理部门及统计监测部门从事数据分析、信息提取,进行统计推断、预测和决策的应用型人才,同时也为科研教育部门培养从事统计科学研究和教学的复合型人才。  

(三)培养规格
本专业教学计划学制为四年,课内总学时为 2204 学时,学生毕业应取得总学分为170 学分,其中必修课程 82.5 学分,选修课程 36 学分,实践课程 51.5 学分。 (1)知识目标:系统学习数理统计学、经济统计学和数据处理技术的基本理论、知识和方法。具有扎实的数学基础,熟练掌握数理统计学的基本概念、基本理论和基本方法;了解经济统计学理论、技术及应用的新动态、新发展;理解数据处理中的算法分析方法和统计建模原理;掌握数据处理技巧和科学研究的基本方法;熟练掌握一种数据处理软件和一门外语;掌握科技论文写作方法,了解国家科学技术等有关政策和法规。(2)能力目标:具有自主学习、自我发展的能力,能够独立发现问题,并利用现代化手段收集数据和分析数据,语言文字表达能力良好,能写出规范的数据分析和研究报告;具备较强的统计建模和数据分析能力,能将专业知识与技能融会贯通,具有求真务实的科学态度;初步具有研究和解决背景专业领域实际问题的能力;具有适应未来工作所需的管理能力;富有创新精神,具有敏锐的观察力和分析问题、解决问题的能力,基本具备从事统计学科学研究的能力;具有创业意识,具备创业认知能力、专业职业能力、信息获取与整合能力;具有独立工作能力、沟通联系能力、合作协调能力;具有公共服务意识和公益精神,具备社会服务的基本技能与方法,具有较强的团队精神、协作能力,能够从事与统计有关的社会服务工作。(3)素质目标:热爱祖国,拥护中国共产党的领导,牢固树立并践行社会主义核心价值观,具有高度的社会责任感、良好的敬业精神、较强的创新精神,遵纪守法,诚实守信,恪守学术道德规范;具有人文情怀、科学素养和审美情趣;具有较好的人文修养;具有国际化视野和现代意识以及健康的人际交往意识;具有强健的体魄、积极的人生态度和良好的心理素质。掌握统计学的基本理论、基本技能和基本方法,具备较强的专业技能,初步掌握统计学研究的基本手段和方法,能够运用统计学的理论和技能分析和解决本专业领域各种实际问题,具备良好的专业素质;了解国家有关统计工作的方针、政策和法规;具有相关领域工作所需的创新精神和创业意识。

(四)课程体系
专业课程分为三部分:必修,选修,实践教育,其中专业必修为52.5 学分,专业选修为 19 学分,实践教育为 51.5 学分和实践 43 周。
  学时分配与毕业学分要求   课程性质 课程类别 学分 学时 实践周数
总数 理论 实验
必修 通识必修课 30 548 540 8
专业必修课 52.5 840 840 0
选修 通识选修课 17 272 272 0
拓展选修课 19 304 304 0
实践 实践教育 51.5 240 0 240 43
统计学专业毕业要求 170 2204 1940 248 43

选修与实践统计 选修课比例 30.58% 实践环节比例 30.59%

专业必修课程:必修课学分需修 52.5 学分,共计 840 学时
  课程类别   课程性质课程代码 课程名称 学分 学 时 修读学期 开课单位 备注
总数 理论 实验 实习
专业教育 专业基础课程 8121132 数学分析   Mathematical Analysis 14 224 224

1,2,  3 数学与信息学院 1-3 学期的学分依次为  4,5,5
8121135 高等代数   Advanced Algebra 8 128 128

1,2 数学与信息学院 1-2 学期的学  分依次为 4,4
602172 实变函数   Real Variable Function 2.5 40 40

5 数学与信息学院
610638 数学建模   Mathematical Modeling 2 32 32

4 数学与信息学院
615167 概率论   Probability Theory 4 64 64

3 数学与信息学院
专业核心课程
程序设计与算法语言 3 48 48

2 数学与信息学院 辅,双
613660 数理统计   Mathematical   Statistics 4 64 64

4 数学与信息学院 辅,双
612211 回归分析   Regression Analysis 3 48 48

5 数学与信息学院 辅,双
613418 时间序列分析   Time Series Analysis 3 48 48

5 数学与信息学院 辅,双
611647 多元统计分析   Multivariate Statistics Analysis 3 48 48

6 数学与信息学院 辅,双
613786 随机过程   Stochastic Process 3 48 48

6 数学与信息学院 辅,双
613832 统计计算与软件   Statistical   Computation and Software 3 48 48

6 数学与信息学院 辅,双

专业教育课程小计 52.5 840 840






专业选修:选修课学分需修满 19 分,共计 304 学时
  课程类别   课程性质 课程代码 课程名称 学分 学 时 修读学期 开课单位 备注
总数 理论 实验 实习
拓展教育 模块一 610656 统计学导论   Statistical Introductory Theory 2 32 32

2 数学与信息学院 建议两个模块任选一个模块,也可在同一学期中跨模块选修对应学分的课程;双学位任选一个模   块,辅修选择课程学分之和至少 5 分
612534 经济学基础   Basic Economics 2 32 32

4 数学与信息学院
602171 R 软件及其应用   R Software and its Applications 3 48 48

4 数学与信息学院
611404 抽样调查   Survey Sampling 2 32 32

5 数学与信息学院
611144 保险精算学   Insurance Actuary 2 32 32

6 数学与信息学院
610469 计量经济学   Econometric 2 32 32

6 数学与信息学院
613649 数据挖掘   Data Mining 2 32 32

7 数学与信息学院
614557 运筹学   Operational Research 2 32 32

7 数学与信息学院
模块二 610656 统计学导论   Statistical Introductory Theory 2 32 32

2 数学与信息学院
610610 数据结构与算法   Data Structures and Algorithms 2 32 32

4 数学与信息学院
602171 R 软件及其应用   R Software and its Applications 3 48 48

4 数学与信息学院
610615 数据库原理与方法   Database Principles and Methods 2 32 32

5 数学与信息学院
602170 农业生态统计模型   Ecostatistics Models 2 32 32

5 数学与信息学院
613539 试验设计   Experiments Design 2 32 32

6 数学与信息学院
602169 生物数据分析   Biomedical Data Analysis 2 32 32

6 数学与信息学院
613649 数据挖掘   Data Mining 2 32 32

7 数学与信息学院
跨门类选修模块 611962 管理信息系统   Management   Information Systems 2 32 32

6 数学与信息学院 任选 2 学分
615580 机器学习   Machine Learning 2 32 32

6 数学与信息学院
601169 人工智能导论   Artificial Intelligent   Introductory Theory 2 32 32

2 人工智能学院

拓展教育课程小计 19 304 304





实践教学:实践教育为 51.5 学分,共计 208学时和实践 43 周。
  课程类别   课程性质 课程代码 课程名称 学分 学 时 修读学期 开课单位 备注
总数 理论 实验 实习
实践教育 通用技能训练
社会实践   Social Practice 4


4 1.2.3.4 马克思主义学院

阳光体育   Sunshine Sports 2


2 1.2.3.4 体育教学研究部
600799 军事训练   Military Training 2


2 1 数学与信息学院
专业技能训练  1
程序设计与算法设计语言实验   Programming and   Algorithmic language Experiment 1 32
32
2 数学与信息学院 辅,双
610641 数学建模实验   Experiment of   Mathematical Modeling 0.5 16
16
4 数学与信息学院 双  
613663 数理统计实验   Mathematical   Statistics Experiment 1 32
32
4 数学与信息学院 辅,双
612212 回归分析实验   Regression Analysis   Experiment 1 32
32
5 数学与信息学院 辅,双
613419 时间序列分析实验   Time Series Analysis Experiment 1 32
32
5 数学与信息学院 辅,双
611648 多元统计分析实验   Multivariate Statistics    Analysis Experiment 1 32
32
6 数学与信息学院 辅,双
602243 统计计算与软件实  验   Statistical   Computation and   Software Experiment 1 32
32
6 数学与信息学院 辅,双
专业技能训练 2:模块一
统计学导论实习   Statistical   Introductory Theory Practice 1 +1

1 2 数学与信息学院 建议两个模块任选一个模块,也可在同一学期中跨模块选修对应学分的课程,双学位任选一个模块,选修实习课程时,要求与理论课对应

经济学基础实习   Basic Economics Practice 1 +1

1 4 数学与信息学院

R 软件及其应用   R Software and its   Applications Practice 1 +1

1 4 数学与信息学院

抽样调查实习   Survey Sampling Practice 1 +1

1 5 数学与信息学院

保险精算学实习   Insurance Actuary 1 +1

1 6 数学与信

  
  


Practice






息学院

计量经济学实习   Econometric Practice 1 +1


1 6 数学与信息学院

数据挖掘实习   Data Mining Practice 1 +1


1 7 数学与信息学院

运筹学实习   Operational Research Practice 1 +1


1 7 数学与信息学院
专业技能训练 2:模块二
统计学导论实习   Statistical   Introductory Theory Practice 1 +1


1 2 数学与信息学院

数据结构与算法实  习   Data Structures and   Algorithms Practice 1 +1


1 4 数学与信息学院

R 软件及其应用实习   R Software and its   Applications Practice 1 +1


1 4 数学与信息学院

数据库原理与方法  实习   Database Principles and Methods Practice 1 +1


1 5 数学与信息学院

农业生态统计模型  实习   Ecostatistics Models Practice 1 +1


1 5 数学与信息学院

试验设计实习   Experiments Design Practice 1 +1


1 6 数学与信息学院

生物数据分析实习   Biomedical Data   Analysis Practice 1 +1


1 6 数学与信息学院

数据挖掘实习   Data Mining Practice  1 +1


1 7 数学与信息学院
课程类别 课程性质 课程代码 课程名称 学分 学 时
修读学期 开课单位 备注
总数 理论 实验 实习

602164 专业认知实习   Professional   Cognitive Practice 3


3 4 数学与信息学院
602163 统计学基础实习   Elements of Statistics Practice 3


3 5 数学与信息学院
610248 专业拓展实习   Specialized Expansion Practice 3


3 6 数学与信息学院
602162 个性拓展实习   Personality   Development Practice 3


3 7 数学与信息学院


617021 毕业实习   Graduation Practice 4 +4

4 7 数学与信息学院
617016 毕业论文/设计   Graduation   Thesis/Design 8 +8

8 8 数学与信息学院
创新创业实践 611839 工程技能通识训练   Basic Training of   Engineering Skills 1 +1

1 5 基础实验与实践训练中心
610207 创新创业实践   Practice of   Innovation and   Entrepreneurship 2 +2

2 7 数学与信息学院
劳动教育 602315 劳动教育Ⅰ   Labor Education I 1 16
16
3 数学与信息学院
602316 劳动教育 Ⅱ   Labor Education Ⅱ 1 16
16
7 数学与信息学院
实践教育课程小计 51.5 208 0 240 43



(五)师资队伍 本专业专任教师队伍共 15 人,专任教师中副教授及以上职称为 5 人,占比为 33.33%。博士 9 人,在读博士生 1 人,具有硕博士学位教师占专任教师 15 人,占比为 100%。教师学科背景均统计专业及其相关数学专业毕业,毕业院校多元化,来源广泛,具有出国经历 9 人。本专业平均年龄为 45 岁,中青年教师比例高、高学历比例高、国际学术交流广、教学能力强,是一个结构合理、前景靓丽、生机勃勃的高素质团队。
  序号   姓名 职称 学历/学位  毕业学校 海外学习(或访学)经历  研究方向
1 夏强 教授 研究生/博士 中国人民大学 德州农工大学 时间序列分析, 高维数据分析
2 肖莉 副教授 研究生/硕士 华南农业大学 美国纽约宾汉姆顿大学  综合评价、抽样调查、数据建模  
3 郑囯庆 副教授 研究生/硕士 湖北大学 美国托莱多大学留学,美国纽约州宾汉姆顿大学访学  多元统计,生存分析,统计算法,广义线性模型等
4 彭泓毅 副教授 研究生/博士 中山大学
计量经济学,投资组合分析,变量选择理论及算法
5 张娜 副教授 研究生/博士 中山大学 美国雪城大学 稀疏优化算法及其在数据处理中的应用  
6 夏英俊 讲师 研究生/博士 广州大学
应用统计
7 李朗 讲师 研究生/博士 华南农业大学 澳大利亚昆士兰科技大学  分数阶微分方程数值计算  
8 徐小红 讲师 研究生/博士 华南农业大学
统计推断,数据分析,数学建模  
9 朱艳科 讲师 研究生/博士 中山大学 美国纽约宾汉姆顿大学  生物统计、数学建模  
10 朱玲湘 讲师 研究生/博士 南方医科大学 美国乔治城大学 生物/医学统计, meta 分析
11 利小玲 讲师 研究生/博士 四川大学 英国斯特莱德大学 高维数据分析,金融时间序列分析  
12 杨志程 讲师 研究生/硕士 华东师范大学
应用统计,抽样调查,数据分析  
13 丁仕虹 讲师 研究生/硕士 华南理工大学 美国纽约宾汉姆顿大学  统计推断、回归分析、数据分析  
14 周燕 讲师 研究生/硕士 广西师范大学
金融统计,数据挖掘  
15 陈银辉 讲师 研究生/硕士 中山大学
多元统计分析

(六)教学条件

(1)实验室:数学与信息学院数学实验室总面积为 760 平方米,包括 4 个实验分室(统计实验室、综合数学实验室、金融数学实验室、信息与计算科学实验室)和 2个省级实验示范中心(信息数学与应用统计实验教学示范中心、数学建模实验示范中心)。
实验室资产总计650余万,其中教学实验设备707台件,价值 约 360 万元(截止至 2021 年 12 月统计数据)。主要仪器设备包括高性能图形工作站、数据存储服务器、网络防火墙、智能教学管理系统等。    实验室主要承担数学系个专业本科生的专业课、基础课、专业选修课实验以及综合性设计性实验、课程设计等教学任务。主要实验课程包括数学建模、数值分析、数据结构与原理、人工智能与专家系统、多元统计、回归分析、时间序列、面向对象程序与设计、Java 与 web 信息处理、计算机网络等。另外实验室还为学院其他教学活动提供实验场地和技术服务,包括数学系大创专业实验,全国大学数学建模竞赛参赛队伍训练,本科毕业设计实验等,每学期平均实验机时数约6 万人机时。
(2)实习基地 数学与信息学院数学系建有华南农业大学广州迪奥信息科技有限公司实践教学基地、华南农业大学维德实践教学基地、华南农业大学深圳微达安实践教学基地、华南农业大学广州乐庚信息科技有限公司实践教育基地和华南农业大学广州迪奥信息科技有限公司等5 个省级实践教学基地。建有华南农业大学广东诚讯知识产权事务有限公司实践教学基地、华南农业大学广州泰迪智能科技有限公司实践教学基地、华南农业大学广州卓越教育培训中心实践教学基地、华南农业大学广东顶鑫农业供应链集团有限公司实践教学基地和华南农业大学广东省农业科学院农业生物基因研究中心实践教学基地等6 个校级实践教学基地。同时还建有省级产业学院微达安产业学院。

二、其他专业相关的重要信息
(一)校级特色专业 本专业 2005 年开始招生,2006 年设置生物数学二级博士点,2011 年获数学一级学科硕士学位授权点,2012 年“应用数学”被评为广东省重点学科,2014 年获金融(统计)专业硕士学位授予权,2019 年获校级特色专业建设项目支持。
(二)课程思政建设情况 以立德树人为根本,以现代信息技术为载体,着力打造融合思政元素的“金课”,目前建设了省级精品资源共享课程 1 门、省级课程思政示范课程 1 门、省级课程思政示范课堂 1 项,获得广东省首届本科高校课程思政教学一等奖。
(三)学生学科竞赛 近五年,本专业老师指导学生参加数学建模类与数据分析类两大竞赛,取得优异成绩,共计获奖44 项,其中国际级 7 项、国家级 13 项和省级 17 项。 (四)国际合作 开展国际合作,培养成效显著:以统计国际班为渠道,与英国思克莱德大学开展联合培养。毕业生“基础厚、英语好、能力强”,多名毕业生进入爱丁堡大学、伦敦学院等名校深造。




来源:https://jwc.scau.edu.cn/zysz/list.htm





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