统计学专业人才培养方案模板Word文件下载.docx
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指标点1-2:
具备勤学明辨、自强不息、恒志笃行的思想品德素质;
指标点1-3:
拥有自信乐观、积极进取的人生态度。
2专业知识:
具备数学、统计学、计算机科学与技术以及相关背景领域的专业知识基础。
指标点2-1:
掌握必要的数学和统计学理论知识,具有良好的抽象思维能力、逻辑推理能力和运算能力基础;
指标点2-2:
掌握统计学及数据分析软件知识,具有一定的计算机编程基础;
指标点2-3:
掌握把各类背景下的实际问题转换为数据分析问题的统计学及数学建模方法,具备利用模型解决实际问题的知识基础。
3专业能力:
能够把各类背景下的实际问题转化为统计学及数学模型,并能熟练应用软件进行解决以获得有效的结论并提供科学决策。
指标点3-1:
具备数据收集能力,能利用统计技术或者计算机技术,对相关数据进行采集和搜集,并进行相应的整理;
指标点3-2:
具备数据建模分析能力,能够针对复杂的实际问题选择或构建合适的数学和统计模型进行数据分析,并能够判断其正确性和有效性;
指标点3-3:
具备软件熟练应用能力,能够熟练地掌握统计和数据分析相关软件,设计算法、构建模型、处理数据,并通过信息综合得到合理有效的结论;
指标点3-4:
具备结果解释与分析能力,能够针对获得的结果进行分析、预测以及给出合理的解释,从而设计问题的解决方案,提供科学有效的决策支持。
4团队协作:
具备团队协作的意识和能力,能够在多学科背景下的团队承担个体、团队成员以及负责人的角色。
指标点4-1:
具备团队协作精神,能够与团队其他成员进行积极有效的沟通;
指标点4-2:
在多学科背景下,能够胜任团队中的个体、团队成员及负责人角色。
5沟通交流:
能够就数据分析相关领域与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令,并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
指标点5-1:
能够就数据分析问题撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令;
指标点5-2:
至少具备一门外语的应用能力,对数据分析国际研究前沿有初步了解,能够在跨文化背景下进行沟通和交流;
指标点5-3:
能够就数据分析问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流。
6职业规范:
具有人文社会科学素养、职业素养和社会责任感,具备敬业、守业的职业精神,遵守本专业的伦理和职业道德。
指标点6-1:
具有人文社会科学素养,在数据分析领域的实践过程中,能够考虑经济、环境、法律、伦理等各种制约因素;
指标点6-2:
具有专业的职业素养,熟悉数据分析领域相关产业的技术标准体系、知识产权、产业政策和法律法规,了解国家相关产业发展的宏观政策;
指标点6-3:
具有社会责任感,具备敬业、守业的职业精神,理解数据分析领域的相关职业道德和规范,并且在实践中自觉遵守,履行职责。
7终身学习:
具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。
指标点7-1:
有积极向上的价值观,具备自主学习和终身学习的意识;
指标点7-2:
掌握良好的学习方法,具有一定的探索知识和适应发展的能力。
(二)必修课程的先后修关系
必修课程的先后修关系拓扑图,如图1所示。
图1必修课程的先后修关系拓扑图
(三)课程体系与毕业要求指标点的任务矩阵
课程体系支撑毕业要求指标点的任务矩阵如表1所示,此表描述课程体系对毕业要求指标点的支撑情况,明晰了课程的任务,根据课程对指标点贡献度的大小,课程对指标点支撑强度分为高支撑、中支撑和低支撑。
注:
H-高支撑
M-中支撑
L-低支撑
毕业要求
一级
1品德
修养
2专业
知识
3专业
能力
4团队
协作
5沟通
交流
6职业
规范
7终身
学习
二级
1-1
1-2
1-3
2-1
2-2
2-3
3-1
3-2
3-3
3-4
4-1
4-2
5-1
5-2
5-3
6-1
6-2
6-3
7-1
7-2
思想道德修养与
法律基础
H
中国近现代史
纲要
M
马克思主义
基本原理概论
毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论
思想政治理论课实践
军事理论
L
军事技能
体育与健康1
体育与健康2
体育与健康3
大学生心理
健康教育
大学英语1
大学英语2
大学英语3
大学英语4
大学日语1
大学日语2
大学日语3
大学日语4
计算机应用基础
Python语言程序
设计
高等数学1
线性代数
概率论
高等数学2
数学模型与优化
数理统计方法
应用多元统计
分析
抽样调查
计量经济学
数据分析
经济学基础
数据库原理
统计软件1
统计软件2
数据库实践
专业综合实训
毕业实习
毕业论文(设计)
形势与政策
职业发展与规划
职业素养提升与
就业指导
创新创业基础
专业素质拓展
专业方向模块
课程
人文社科类