统计学-专业本科人才培养方案

   一、专业简介

南京审计大学2016年获批统计学本科专业，2017年获批统计学一级学科硕士、应用统计专业硕士学位授权点。2020年获批统计学一级学科博士学位授权点，2023年获批统计学博士后流动站。本学科是江苏省“十二五”“十三五”重点建设学科、“十四五”重点学科、江苏省优势学科，建有“大数据挖掘与统计机器学习”和“统计与数据科学”两大教育部产学研教学与实训平台。拥有国家高层次青年人才1人、教育部统计学类教学指导委员会委员1人、省级人才称号23人次，江苏高校优秀科技创新团队2个。

本专业以培养具有创新能力的统计学专业人才为目标，以“落实立德树人、夯实理论基础、注重学科交叉、融合数据科学、强化实践训练”为指导思想，形成“数理思维+统计学理论+数据科学工具+商务智能实践”的交叉培养范式。毕业生能在大数据应用领域从事数据分析管理、系统设计开发、大数据处理应用、科学研究等方面的工作，或在IT、科技、市场调查、商务咨询等行业从事统计调查分析、数据管理、数据挖掘等工作，或继续攻读研究生学位。

二、培养目标及毕业要求

（一）培养目标

结合社会行业、市场经济对统计学专业的需求状况和我校培养复合型人才的办学定位，按照本专业“知识、能力、素质”的要求，培养具有扎实数理基础、深厚统计学理论素养，并能在经济监督、管理决策及科技创新等领域发挥统计学核心作用。培养的学生能够掌握现代统计方法，并具备熟练运用统计方法和计算机技术分析处理数据的能力；能够受到科学研究的初步训练，具有一定的创新意识和创新能力。同时，培养学生了解审计、管理等领域的基本知识，理解统计方法在经济审计、金融监管、风险管理等领域的应用，能够通过数据分析揭示经济现象规律，为决策提供科学依据，并具备将统计学与计算机科学、经济学、管理学等学科交叉应用的能力，适应人工智能、数字经济等新兴领域的发展需求。实现具备知识与能力并重，具有扎实理论基础，具有运用数学和计算机工具分析和解决经济、社会实际问题能力的学术型复合式统计学精英人才的培养目标。最终按照本专业“知识、能力、素质”的要求，培养立大志、明大德、成大才、担大任的新时代学术型、复合式人才。

本专业培养的学生在毕业后5年能够到的培养目标：

目标1： 德才兼备的素质要求。培养具有健全人格与职业操守的高素质人才，秉持家国情怀与社会责任意识，形成坚韧不拔的意志品质和自主发展的终身学习能力。

目标2： 扎实的专业核心能力。系统掌握统计学方法论体系，具备独立完成数据全流程处理（采集、清洗、分析、建模及可视化）的实践能力，能针对专业领域问题构建完整的技术解决方案。

目标3： 行业洞察与管理潜能。充分发挥统计学学科优势，形成敏锐的业务理解力与数据价值挖掘能力，深度把握行业动态与发展趋势，具备技术管理与决策支持的综合素养。

目标4： 学科交叉与前沿应用能力。构建多学科知识融合的创新思维，持续跟踪人工智能与机器学习领域进展，具备快速吸收新兴技术并实现跨领域应用的前瞻性能力。

目标5： 国际化职业发展潜力。塑造符合国际标准的职业素养，建立全球化视野，形成持续性的专业知识更新机制，始终保持对统计学理论创新与技术变革的快速响应能力。

（二）毕业要求

1. 思想政治与职业素养：坚定政治立场，恪守法律法规，践行社会主义核心价值观；具备高度的社会责任感和职业道德，具有团队协作精神与领导力，能够在多学科团队中发挥积极作用。

2. 身心素质与抗压能力：具备健全的心理素质与强健的体魄，掌握1-2项终身受益的体育运动技能；形成积极乐观的人生态度，具备应对挑战与压力的心理调适能力，能适应高强度专业工作需求。

3. 数理统计与计算科学基础：系统掌握统计学核心理论与计算机科学基础，具备严密的逻辑思维、抽象建模及量化分析能力。

4. 统计思维与科学方法论：建立基于统计推断的科学认知体系，掌握实验设计、抽样调查及数据采集的规范化方法；能基于数据特征选择恰当的统计模型，并批判性评估分析结果的可靠性。

5. 数据工程与编程实践能力：掌握数据预处理、机器学习、可视化等技术；熟练运用Python、R等工具实现数据建模与挖掘。

6. 跨学科应用与创新研究能力：能够将统计方法应用于医学、金融、人工智能等领域，解决复杂实际问题；跟踪学科前沿动态，具备理论创新与技术转化的潜力。

7. 科研方法与学术素养：掌握文献检索、学术写作与科研方法论，能独立开展实证研究；熟练运用统计分析软件及可视化工具呈现研究成果，符合学术规范。

8. 专业沟通与国际竞争力：具备精准的专业报告撰写、学术演讲及跨学科沟通能力；能使用英语进行学术交流，理解国际学术前沿，适应全球化工作环境。

9. 数据伦理与数据治理意识：遵循数据隐私与安全伦理规范，理解统计模型的社会影响；具备数据全生命周期的质量管理能力，确保分析过程的合规性与可解释性。

10. 终身学习与职业发展能力：形成自主更新知识体系的习惯，通过继续教育或行业实践持续提升专业水平；适应技术变革，在统计学与新兴交叉领域中保持竞争力。

三、学制与学位

学校采用弹性学制，基本学制为4年，修读年限为3-6年。

学生修完本专业人才培养方案规定课程，取得规定学分，符合《中华人民共和国学位条例》和《南京审计大学本科学士学位授予条例》授予条件者，授予理学学士学位。

四、课程模块及学分构成

本专业毕业要求总学分为160学分。培养方案主要包括通识教育（通识教育必修课、通识教育选修课）、学科专业教育（学科基础课、专业主干课、专业选修课、专业实验）、实践教学环节（劳动与社会实践、就业创业、毕业环节）三大板块9个模块课程。核心课程包括：数理基础知识课程,如数学分析、高等代数与解析几何等；统计基础知识课程，如概率论、数理统计、统计学、应用随机过程等；数据类课程，如Python数据分析基础、数据挖掘、数据采集技术、数据库原理与技术、统计机器学习、分布式处理与云计算等；统计方法类课程，如应用多元统计分析、应用回归分析、应用时间序列分析、统计预测与决策等；应用类课程，如抽样技术、定性数据分析、经济社会统计等；实践实验类课程，如神经网络与深度学习、统计计算等；统计学科跨专业综合实验：数学模型与数学实验，统计学专业综合实验：统计软件与数据分析等。具体学分分布如下：

（一）通识教育板块（52学分）

通识教育必修课（41学分）

通识教育选修课（11学分）

（二）学科专业教育板块（94学分）

学科基础课（34学分）

专业主干课（26学分）

专业选修课（30学分）

专业实验（4学分）

（三）实践教学环节（14学分）

劳动与社会实践（4学分）

就业创业（4学分）

毕业环节（6学分）

课程模块与学分一览表

五、人才培养目标实现矩阵

下面的矩阵图展现的是本专业毕业要求对培养目标、课程设置对毕业要求的支撑情况，H为高 度相关、M为中度相关。

毕业要求对培养目标的支撑情况

课程设置对毕业要求的支撑情况

六、指导性教学计划表