统计学专业的课程有哪些

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统计学专业的课程有哪些

如今作为大数据时代，统计学专业也成为了热门专业之一，它的课程有哪些呢。以下是由编辑为大家整理的“统计学专业的课程有哪些”，仅供参考，欢迎大家阅读。 统计学专业的课程有哪些

MATH 1A&1B CALCULUS 微积分1&2

该课程研究函数的微分(Differentiation)、积分(Integration)以及有关概念和应用的数学分支。它是数学的一个基础学科，内容主要包括极限、微分学、积分学及其应用。微分学包括求导数的运算，是一套关于变化率的理论。它使得函数、速度、加速度和曲线的斜率等均可用一套通用的符号进行讨论。积分学，包括求积分的运算，为定义和计算面积、体积等提供一套通用的方法。

MATH 53 Multivariable Calculus 多变量微积分

该课程主要讲解参数方程和极坐标，二维欧几里得空间和三维欧几里得空间中的向量，偏导数，多重积分，向量微积分，格林、高斯和斯托克斯等数学定理。

MATH 54 Linear Algebra and Differential Equations 线性代数与微分方程

该课程讲解了基本线性代数，矩阵运算，和行列式。同时介绍了向量空间，内积空间，特征值和特征向量，正交对称矩阵;以及线性二阶微分方程，常系数的一阶方程组，傅里叶级数等内容。

在保证总GPA超过3.2，并且顺利完成以上四门课程的情况下，学生才可以进入统计专业进行专业课程的学习。其中包括了3门必修课和三门选修课。其中3门必修课为：

STAT 133 Concepts in Computing with Data 数据计算的概念 本课程介绍了密集计算的应用统计学，主题包括：数据库的组织和使用，可视化和图形，统计学习和数据挖掘，模型验证程序，以及结果的展示。

STAT 134 Concepts of Probability 概率的概念


该课程涉及概率论的介绍，强调了统计概念和应用。包含的内容有条件期望，独立性，大数定律;离散随机变量和连续随机变量;中心极限定理。而备选的主题有泊松过程，马尔可夫链，以及特征函数。

STAT 135 Concepts of Statistics 统计的概念

这门课为统计理论与方法的综合概论课程。主题包括描述统计、最大似然估计、非参数方法、最优性介绍、拟合优度检验、方差分析、bootstrap和计算机密集方法以及最小二乘估计。此外，实验课涉及内容为计算机的数据分析在科学和工程方面的应用。 拓展阅读：统计学

大数据

随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。现如今人们使用手机的频率越来越高，越来越多的设备接入了互联网，它们大量收集客户的使用模式和产品性能数据。不管是产品的开发和运营效率，还是智能分析和用户体验，大数据的使用无处不在，可以帮助公司轻松处理各种业务。简而言之，在大多数情况下，大数据处理就是从收集原始数据开始，对数据集进行分析，以发掘有价值的信息，并且进行有效利用。

而统计学就是大数据分析的两种主要方式之一，主要应用在分析领域。虽然统计学本身的理念与大数据还是具有一定区别的，但从另一个角度来说，统计学知识却又是进行大数据分析的理论基础。

什么是统计

统计学是应用数学的一个领域，它在很大程度上依赖于计算机。统计学专业主要学习如何收集、分析和解释数据，培养学生使用数据来解决现实世界的问题。选择这个专业的学生可能会对某些领域的职业发展感兴趣，比如政府、银行或金融。通过学习如何收集和分解复杂的信息，可以帮助统计专业的学生为公共政策、商业决策等做出贡献。

比如说最近备受关注的美国总统选举问题，在结果出来之前就有非常多人针对“谁将赢得下一届总统选举”作出预测。那么为了找到答案，你可以问每一个注册的选民他们打算给谁投票。但是全美国有

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