(代码:025200,申请授予应用统计硕士学位学生适用)
一、授权类别简介
本学位为硕士学位获得者提供关于数据采集、整理、描述、挖掘、建模以及依据数据做出推断和预测等系统性的专业训练,培养能够胜任在政府部门、大中型企事业单位和咨询机构从事大数据分析、产品设计开发、咨询决策管理等工作的高级专门人才。
本学位的特点在于,既适应我国经济建设对实用型统计和数据分析人才的需求,又充分借鉴了国际上培养专业统计和数据分析人才的先进经验,且与目前国内的职业资格认证制度互相配合和衔接,从而使得本学位的市场需求广泛,教学内容和手段先进,具有良好的发展前景。
二、培养目标
培养具有良好的政治思想素质和职业道德素养,具有良好的统计学背景,系统掌握数据采集、处理、分析和开发的知识与技能,具备熟练应用计算机处理和分析数据的能力,能够在政府部门,互联网行业,金融机构,尤其是大中型制造企业从事质量控制与管理、大数据分析、金融咨询的高层次、应用型、复合型专业人才。
基本要求是:
1. 具备良好的专业素质和职业道德;
2. 掌握统计学基本理论和方法,具备从事统计数据收集、整理、分析、应用的基本技能;
3. 掌握基本统计工具,能够独立从事实际领域的应用统计工作;
4. 掌握一门外语的实际运用。
三、研究方向
专业建设适应了湖北省社会经济发展需求,并结合湖北工业大学人才培养目标定位,以理学院师资及办学条件为基础,广泛整合了学校数学、应用经济学等专业师资力量和研究平台,形成了较为稳定和特色鲜明的三个学科方向:工业统计、数据科学与决策、金融统计。
1. 工业统计主要从工业产业结构及发展、工业产品寿命与可靠性方面展开研究。研究内容涉及工业企业竞争力评价,基于大数据的智能制造平台开发、工业产品可靠性评价技术和质量控制理论、可靠性数据管理系统的开发、先进制造过程中产品可靠性统计质量控制技术、工业设计与制造中的试验设计与优化等。
2. 数据科学与决策主要从统计模型、优化决策方法等方面展开研究。研究内容涉及大数据挖掘、高维复杂数据建模、纵向数据建模、遥感影像空间信息提取、高通量生物基因数据挖掘、信息安全及隐私保护中的数据挖掘与应用、模式识别、流体运动过程统计建模仿真等。
3. 金融统计主要是从金融风险控制、计量经济模型、市场调研与分析方面展开研究。研究内容涉及绿色经济发展指数研究、居民绿色消费核算与分析、循环经济的增长评价、人力资源与劳动关系研究、倒向随机微分方程、计量面板数据建模、证券投资组合等。
四、学制及学习年限
全日制学习,学习年限一般为3年,采用学分制。
为了突出理论联系实际,应用统计硕士在培养过程中采用双导师制,即1名研究生配备校内和校外导师各1名。
五、学分要求及学分分配表
总学分 |
≥45学分(学位课≥23学分) |
修课 学分 |
≥34学分 |
公共必修课8学分,其中:英语5学分、思政类3学分 |
专业基础课≥15学分(学术道德与论文写作指导1学分、专业学位案例课程≥2学分);公共选修课≥3学分;专业选修课≥6学分(必选至少一门跨一级学科选修课);补修课:各专业根据需要制定,不计学分 |
实践 环节 |
8学分 |
一般实践:社会实践、三助、创新创业竞赛、科研项目申请书撰写、国内外研修等任选其二 |
2学分 |
必修 |
专业实践:专业实践计划(2学分),专业实践总结及报告(4学分) |
6学分 |
研究 环节 |
3学分 |
开题报告 |
1学分 |
必修 |
学术活动(含学术大师大讲堂、国内外研修、学术新星评选等,至少6次) |
1学分 |
论文中期进展报告及考核(创新论坛) |
1学分 |
六、课程设置
参见《应用统计领域全日制专业学位硕士研究生课程设置表》
七、实践和研究环节
1. 实践环节
实践环节分一般实践,专业实践和应用统计案例写作,其中:
(1)一般实践须从社会实践、三助、创新创业竞赛、科研项目申请书撰写、国内外研修中任选其二完成,经学院和导师审核合格后计2学分。
(2)研究生期间必须进行不少于6个月的专业实践,实践计划应结合研究方向与导师共同商议制定,实践结束后提交不少于5000字的专业实践报告,由导师组评定成绩并报送研究生办,考核合格计6学分。
(3)每个方向均应根据自己方向的特点,充分结合行业或职业需求,接受系统的案例教学训练,开展统计案例教学讨论课,讨论课结束后提交不少于2个实际问题统计案例分析,经学院和导师审核合格后计1学分。
2. 研究环节
研究环节包含开题报告,学术活动和论文中期进展报告及考核(创新论坛),其中:
(1)开题报告一般在第三学期进行,开题报告内容包括:论文题目、课题来源、选题的科学依据、目的、意义、研究内容、研究方法、实验手段和方案、条件准备和阅读文献等。要特别说明研究工作计划(项目名称、起止时间、工作内容、进度安排等);预产出成果(论文、专利、计算机软件登记等)。开题报告提交完成后,请导师在网上审核确认。学院统一组织研究生开题报告会,成立研究生开题报告评议专家小组(由不少于3名副高职称以上专家组成),召开开题报告答辩会,评审结论分为优、良、合格或不合格四类,合格及以上计1学分,不合格等级将推迟进入论文写作和答辩环节。
(2)为了促使研究生能主动关心和了解国内外本学科前沿的发展动态,开阔视野,启发创造力,要求每个学术学位硕士研究生应参加学术活动不少于6次,且每次参加学术活动必须写出500字以上的心得。经指导教师(小组)检查、审核,完成者在研究环节记1个学分。
(3)中期考核一般安排在入学的第四学期进行,其目的是检查和总结该领域硕士研究生入学以来政治思想表现、课程学习、科研情况和论文进展报告,激励在校研究生德、智、体全面发展。学院成立考核工作小组,负责本单位的中期考核工作。考核结果必须为合格及以上等次,论文中期进展报告及考核通过后在研究环节记1个学分。
八、科学研究与学位论文
1. 学术论文
本学科研究生申请硕士学位前必须至少在C类期刊上发表学术论文1篇。
序 号 |
刊 物 名 称 |
级 别 |
1 |
SCI/SSCI/EI/CSSCI检索期刊(含扩展版) |
A |
2 |
北大中文核心期刊(北大核心期刊目录2012版) |
B |
3 |
一般期刊(有正式刊号且能在中国知网中检索) |
C |
2. 学位论文形式与评价标准
(1)课程及社会实践学习结束后,在指导教师的指导下,应用统计硕士专业研究生根据所学专业方向,在专业实习单位选择具有明确的职业背景和应用价值的题目进行毕业设计,并完成学位论文的写作。学位论文须独立完成,要体现作者综合运用统计学理论、方法和技术解决实际问题的能力。学位论文的形式可以是研究报告,应用基础研究、综合案例分析等,字数应在3万字以上。
(2)攻读全日制硕士专业学位研究生完成培养方案中规定的所有环节,获得培养方案规定的学分,成绩合格,方可申请论文答辩。
(3)论文除经导师写出详细的评阅意见外,还应有2位本领域或相近领域的专家评阅。答辩委员会应由3~5位本领域具有高级专业技术职务的专家组成。
3. 论文答辩及学位授予
论文答辩及学位授予按照《湖北工业大学研究生学位授予工作细则》执行。
九、其他
1. 培养方案的制定和修订工作由学校统一布置,由学院学位评定分委员会审核,经学校批准备案后执行。
2. 培养方案一经批准,应严格执行,不得随意改动。如遇特殊情况确需修订的,必须按上述程序审批。
3. 指导教师或指导小组应按照培养方案的要求,根据因材施教的原则,指导研究生制定出个人培养计划。专业学位硕士研究生在课程学习阶段每月至少1次、论文工作阶段至少每月2次向指导教师汇报自己的学习和研究工作情况。
4. 本方案适用于应用统计全日制和非全日制硕士研究生,自2020级开始施行,由理学院学位评定分委员会负责解释。
应用统计专业学位硕士研究生课程设置
课程 类别 |
课程编号 |
课程名称 |
学时 |
学分 |
开课学期 |
开课学院 |
备注 |
学位课 |
公共必修课 |
S009059 |
中国特色社会主义 理论与实践 |
36 |
2 |
1 |
马克思学院 |
必选 |
S009028 |
马克思主义与社会 科学方法论 |
18 |
1 |
1 |
马克思学院 |
必选 |
S008043 |
学术英语视听说(A班) |
40 |
2.5 |
1 |
外语学院 |
A班必修 |
S008045 |
学术英语读写译(A班) |
40 |
2.5 |
2 |
外语学院 |
S008044 |
高级英语视听说(B班) |
40 |
2.5 |
1 |
外语学院 |
B班必修 |
S008046 |
高级英语读写译(B 班) |
40 |
2.5 |
2 |
外语学院 |
学科基础课 |
S010237 |
学术道德与论文写作指导 |
16 |
1 |
2 |
理学院 |
必修 |
S010231 |
现代统计学基础 |
48 |
3 |
1 |
理学院 |
学科专业课 |
S010238 |
专业英语 |
16 |
1 |
1 |
理学院 |
必修 |
S010235 |
统计软件与模拟 |
32 |
2 |
1 |
理学院 |
S010202 |
现代统计模型 |
32 |
2 |
1 |
理学院 |
S010228 |
高级计量经济学 |
48 |
3 |
1 |
理学院 |
S010206 |
数据挖掘及应用 |
48 |
3 |
1 |
理学院 |
非学位课 |
公共 选修课 |
S019002 |
文献检索 |
8 |
0.5 |
2 |
图书馆 |
至少选修3学分 |
S008047 |
日语 |
32 |
2 |
2 |
外语学院 |
S008048 |
法语 |
32 |
2 |
2 |
外语学院 |
S008049 |
德语 |
32 |
2 |
2 |
外语学院 |
S010046 |
数学建模应用 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S006112 |
技术经济与经济法 |
32 |
2 |
2 |
经管学院 |
S006113 |
知识产权 |
8 |
0.5 |
2 |
经管学院 |
专 业选修课 |
S010204 |
统计调查与研究 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
至少选修6学分 且至少一门跨一级学科选修课 |
S010203 |
多元统计分析 |
32 |
2 |
1 |
理学院 |
S010205 |
金融时间序列分析 |
32 |
2 |
1 |
理学院 |
S010207 |
数理金融 |
32 |
2 |
1 |
理学院 |
S010209 |
现代统计方法专题选讲 |
32 |
2 |
1 |
理学院 |
S010210 |
试验设计与分析 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010214 |
质量统计过程与控制 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010215 |
生存分析与可靠性 |
32 |
2 |
3 |
理学院 |
S010216 |
互联网大数据挖掘案例教学 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010217 |
金融风险管理 |
32 |
2 |
3 |
理学院 |
S010232 |
金融随机分析 |
32 |
2 |
1 |
理学院 |
S010233 |
金融数据分析专题选讲 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010234 |
数理金融文献选读 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010218 |
经典文献选读 |
32 |
2 |
3 |
理学院 |
S010219 |
高维复杂数据建模 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010221 |
贝叶斯统计与MCMC算法 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010222 |
现代非参数统计 |
32 |
2 |
3 |
理学院 |
S010223 |
Python与网络爬虫 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010224 |
数据可视化 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010225 |
模式识别 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010226 |
深度学习与智能算法 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010227 |
金融大数据挖掘案例教学 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010236 |
隐私保护中的数据挖掘 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S010229 |
数字图像处理 |
32 |
2 |
2 |
理学院 |
S001176 |
智能机器人技术 |
32 |
2 |
2 |
机械学院 |
S001177 |
先进制造技术 |
32 |
2 |
2 |
机械学院 |
S011156 |
教育心理学 |
32 |
2 |
2 |
职师学院 |
S003131 |
大数据概论 |
32 |
2 |
2 |
计算机学院 |
S004456 |
人工智能与人类发育疾病 |
32 |
2 |
2 |
生食学院 |
S006802 |
低碳经济 |
16 |
1 |
2 |
经管学院 |
S006803 |
可持续发展与循环经济 |
16 |
1 |
2 |
经管学院 |
S014046 |
设计创新 |
32 |
2 |
2 |
工设学院 |
必修环节 |
实践环节 |
S010301 |
专业实践 |
|
6 |
3-6 |
理学院 |
专业实践计划2学分,总结及报告 4学分 |
S010302 |
一般实践 |
|
2 |
1-5 |
理学院 |
社会实践、三助、创新创业竞赛、科研项目申请书撰写、国内外研修中任选其二,每项完成计1学分 |
S010303 |
应用统计案例写作 |
|
1 |
2-6 |
理学院 |
至少完成2个案例 |
研究环节 |
S010304 |
学术活动 |
|
1 |
2-6 |
理学院 |
至少6次 |
S010305 |
开题报告 |
|
1 |
3-4 |
理学院 |
S010306 |
论文中期进展报告及考核 |
|
1 |
4-5 |
理学院 |
补修本科课程 |
概率论与数理统计 |
40 |
0 |
1 |
理学院 |
|
经济学原理 |
40 |
0 |
1 |
理学院 |