本文目录导读：
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课程设置
1、基础课程
统计与大数据分析专业的基础课程主要包括数学、统计学、计算机科学等，以下为具体课程：
（1）高等数学：包括微积分、线性代数、概率论与数理统计等，为学生提供扎实的数学基础。
（2）统计学：包括描述性统计、推断性统计、多元统计分析等，使学生掌握统计学的基本理论和方法。
（3）计算机科学：包括数据结构、算法分析、数据库原理等，培养学生的计算机应用能力。
2、专业核心课程
（1）大数据技术：介绍大数据的基本概念、数据采集、存储、处理和分析方法，如Hadoop、Spark等。
（2）数据挖掘：讲解数据挖掘的基本理论、方法和算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类与回归等。
（3）机器学习：研究如何从数据中自动学习，提高预测和决策能力，如监督学习、无监督学习、强化学习等。
（4）可视化分析：探讨如何将数据分析结果以图形、图表等形式直观地展示，提高信息传递效率。
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（5）商业智能：研究如何将数据分析应用于商业决策，如市场分析、客户关系管理等。
3、实践课程
（1）实验课：通过实验课程，让学生掌握统计学、计算机科学等理论知识在实际问题中的应用。
（2）项目课：通过参与项目，让学生将所学知识应用于实际项目中，提高解决实际问题的能力。
（3）毕业设计：学生在毕业前需完成一篇与统计与大数据分析相关的毕业论文，锻炼其研究能力和论文写作能力。
核心技能
1、统计思维
统计与大数据分析专业要求学生具备良好的统计思维，能够从数据中发现规律、挖掘价值。
2、数据处理能力
学生需熟练掌握数据采集、清洗、存储、处理等技能，为后续的数据分析打下基础。
3、数据分析能力
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学生需掌握数据挖掘、机器学习等分析方法，能够从海量数据中提取有价值的信息。
4、编程能力
学生需具备一定的编程能力，如Python、R等，以便在数据分析过程中实现自动化、高效化。
5、团队协作能力
统计与大数据分析项目往往需要团队合作完成，学生需具备良好的沟通、协调和团队协作能力。
6、持续学习能力
随着大数据技术的快速发展，学生需具备持续学习的能力，跟上行业发展趋势。
统计与大数据分析专业旨在培养学生具备扎实的数学、统计学、计算机科学等理论基础，熟练掌握大数据技术、数据挖掘、机器学习等核心技能，为我国大数据产业发展提供有力的人才支持。
标签： #统计与大数据分析专业学什么
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