本文目录导读：
课程设置
统计与大数据分析专业是一门涉及数学、统计学、计算机科学、信息科学等多个学科的综合性专业，以下是该专业的主要课程设置：
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1、基础课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等，为后续学习打下坚实的理论基础。
2、统计学课程：如描述性统计、推断性统计、多元统计分析、时间序列分析等，旨在培养学生的统计思维和数据分析能力。
3、计算机科学课程：如数据结构、算法分析与设计、数据库原理与应用、编程语言（Python、R、Java等），使学生掌握数据分析所需的计算机技能。
4、大数据分析课程：如大数据技术、大数据处理、大数据存储、大数据挖掘等，使学生了解大数据的基本概念、技术架构和实际应用。
5、应用课程：如市场营销分析、金融数据分析、生物信息学、社会科学研究等，培养学生将统计与大数据分析应用于实际领域的实践能力。
技能培养
1、统计思维：通过学习统计学知识，使学生具备分析、解释和解决实际问题的能力。
2、数据处理能力：掌握数据清洗、数据预处理、数据可视化等技能，提高数据处理的效率和质量。
3、编程能力：熟练运用Python、R、Java等编程语言，实现数据分析任务。
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4、数据挖掘能力：学习数据挖掘的基本原理和方法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等，为实际应用提供技术支持。
5、项目管理能力：通过参与实际项目，培养学生团队合作、时间管理、沟通协调等综合素质。
职业前景
1、企事业单位：统计与大数据分析专业毕业生可在政府机关、企事业单位从事数据分析、市场调研、风险控制等工作。
2、金融行业：在银行、证券、保险等行业，从事金融数据分析、风险管理、投资策略等工作。
3、互联网公司：在互联网公司，从事用户行为分析、产品优化、广告投放等工作。
4、科研机构：在科研机构，从事统计学、大数据分析、机器学习等领域的科学研究。
5、教育行业：在高校、职业院校等教育机构，从事统计学、大数据分析等相关专业的教学和研究工作。
统计与大数据分析专业具有广阔的发展前景，随着大数据时代的到来，该专业毕业生将面临越来越多的就业机会和挑战，以下是该专业毕业生的一些典型职业：
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1、数据分析师：负责对海量数据进行处理、分析和挖掘，为企业提供决策支持。
2、数据工程师：负责大数据平台的设计、开发和维护，保障数据安全和稳定。
3、机器学习工程师：研究、开发和应用机器学习算法，解决实际问题。
4、商业智能分析师：运用数据分析方法，为企业提供商业策略和决策支持。
5、数据可视化工程师：负责将数据分析结果以图表、地图等形式进行可视化展示。
统计与大数据分析专业毕业生在就业市场上具有很高的竞争力，通过不断学习、实践和积累经验，相信他们能够在未来的职业道路上取得优异成绩。
标签： #统计与大数据分析专业学什么
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