组图大数据时代的统计教育内容提要统计类本科专业( 三 ) _大数据

(二）数据运算与统计计算课程
统计学专业的学生应配备具有强大计算功能的设备，掌握数据处理的基本技能。具体教学内容包括：
1.一个或多个专业统计软件，如R/、SAS或辅以shell、knitr 。
2.CSV、JSON、XML、数据库和文本数据等各种类型和格式的数据的检索、合并和重组技术，以及丢失数据的处理方法。
3.基本的编程概念和技术，如将问题分解为多个模块的方法、基于算法的思维、结构化编程方法、程序调试、提高算法效率等。
4.计算密集型统计方法，例如迭代算法、优化方法、重采样和蒙特卡洛随机模拟。这些方法对本科生尤其重要，因为随机模拟可以验证分析结果的正确性，形成直观的感性认识。
(三）数学基础课程
数学为统计理论和统计方法奠定了基础。统计学专业的本科生应该深刻理解统计方法为什么有用以及在什么情况下有用，如何用数学语言表达统计思想，能够解释数学推导和统计应用之间的相互关系。
统计学专业本科生需要学习的数学基础课程应包括：
(1）一元和多元微积分；(2）线性代数，如矩阵运算、线性变换、欧几里得空间投影、特征值、特征向量和矩阵分解等；(3）概率论，如单变量和多变量随机变量的性质、离散和连续随机变量的分布、马尔可夫链等。在教授这些基础数学课程时，应重点关注它们在统计学中的应用，如delta方法。
(四）实操培训课程
统计学专业的学生不仅需要掌握扎实的统计专业知识，还需要具备良好的沟通表达能力，才能以通俗易懂的方式有效地将统计分析结论呈现给听众。这些技能包括：口头和书面表达技巧、呈现和分析结论的可视化技巧、团队合作技巧以及与用户的沟通和沟通技巧。
统计学专业的本科生要了解统计学家和数据科学家的各项工作，养成重视数据质量、科学选择统计方法、客观报告分析结论的职业习惯。统计本科生的培训还可以包括实习、论文写作、参与研究项目和提供咨询建议。四、我国统计本科专业教育存在的问题及改革建议
2013年以来，我国统计学本科专业包括三个：统计学、应用统计学和经济统计学。
本文基于美国统计协会2014年11月颁布的本科统计指导大纲，从培养目标和课程设置，或者从教学内容和教学方法等方面，回顾了我国目前统计本科教育的现状。, 还是有一些区别的。
（一）学习目标不易量化观察评价
在人才培养计划中，首先要明确学习目标。学习目标设定了统计专业毕业生应具备的基本统计技能。
学习目标的设定要简洁明了，可以转化为可观察、可量化的行为。我国统计学专业的培养方案大多以抽象的方式表达学习目标，不容易进行定量观察，因此很难评价毕业生是否达到培养方案设定的最终学习目标. 相应地，在人才培养过程中，我们更注重课程层面的评价，强调学生对每门课程基本内容的掌握程度，忽视了专业层面的整体评价，缺乏对课程的反馈机制。毕业生的综合专业技能。专业层面对学生的整体评价远比课程层面对学生个体的评价复杂得多，需要回答“这些课程结合起来的综合效果是什么”等更具挑战性的问题。每门课程的好成绩并不能保证所有的课程一起学习就一定能达到预期的学习目标，因为一些不同的课程可能只培养一种相同的技能。
作为参考例子，下面引用加州大学伯克利分校本科统计学专业的学习目标，共包括六个：
(1）概率基本原理；(2）统计思维和统计推理方法；(3）统计计算方法；(4）统计建模方法及其局限性；(5）用图表等方式描述和解释数据，探索数据分析方法；（6）良好的书面和口头表达能力。

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