统计与数据分析专业的核心课程以统计学、数学、计算机技术为基础，结合大数据分析工具与行业应用，旨在培养学生掌握数据处理、分析与可视化的综合能力。以下是该专业的核心课程分类及具体内容，供高考生参考：

一、数学与统计基础课程

1. 概率论与数理统计

学习概率模型、随机变量分布、参数估计、假设检验等理论，为数据分析提供数学支撑。

相关课程：概率论、数理统计学、抽样技术、统计推断。

2. 统计学原理

涵盖数据收集、整理、描述性统计及基础分析方法，是专业学习的基石。

3. 国民经济核算与经济学基础

学习宏观经济指标核算方法及经济学基本理论，理解数据在经济社会中的应用场景。

二、数据分析工具与编程课程

1. 编程语言与应用

  • Python/R语言：学习数据处理、机器学习算法实现及自动化分析，Python课程常结合Pandas、NumPy等库进行实练。
  • Excel与SPSS：掌握基础数据清洗、统计分析及可视化操作，适合快速处理中小规模数据。

    • 2. 大数据技术

    学习Hadoop、Spark等分布式计算框架，培养处理海量数据的能力，并掌握数据库基础（如SQL）。

    3. 统计软件应用

    包括SAS、SPSS、Tableau等工具，用于复杂统计分析、数据挖掘及可视化输出。

    三、数据分析方法与实践课程

    1. 数据采集与预处理

    学习调查设计、问卷制作、网络爬虫等技术，掌握数据清洗与规范化处理方法。

    2. 统计建模与机器学习

  • 回归分析与时间序列：研究变量间关系及动态预测模型。
  • 机器学习与数据挖掘：学习分类、聚类、关联规则等算法，应用于用户行为分析、市场预测等场景。

    • 3. 大数据分析与可视化

    通过工具（如Power BI、Tableau）将分析结果转化为图表或动态报告，提升数据呈现效果。

    四、行业应用与综合实践课程

    1. 企业经济统计与市场分析

    学习企业生产、人力资源、市场调研等场景的数据分析，培养行业问题解决能力。

    2. 金融统计与风险管理

    涉及资产定价、风险评估、精算模型等，适用于金融、保险领域的数据分析。

    3. 实习与项目实训

    通过校企合作项目或数据分析竞赛，参与真实数据集的清洗、建模及报告撰写，积累实战经验。

    五、补充课程与技能拓展

  • 数据与法律法规：了解数据隐私、安全及统计相关法规。
  • 跨学科课程：如计量经济学、社会调查方法、医疗健康数据分析等，拓宽应用领域。

    • 就业关联与学习建议

  • 职业证书：可考取“统计专业技术资格”“大数据分析与应用”等证书，提升竞争力。
  • 核心能力：需重点掌握编程（Python/R）、统计建模、可视化工具，并关注行业动态（如AI与大数据融合趋势）。

    • 以上课程设置体现了统计与数据分析专业“理论+工具+实践”的培养模式，学生可根据兴趣选择细分方向（如金融分析、商业智能等）。建议提前学习基础数学（如微积分、线性代数）并熟悉Python编程，为专业学习打下扎实基础。