统计与数学学院——统计学类

统计学类专业包括经济统计学、统计学、应用统计学、数据科学与大数据技术、统计学-金融学双学士学位复合型人才培养项目。数据科学与大数据技术专业和统计学-金融学双学士学位复合型人才培养项目在第一学期开学后进行分流；其他专业在前两个学期接受专业大类基础课与通识教育，在第一个暑期小学期进行分流。

经济统计学

专业简介

经济统计学是首批国家级特色专业、北京市特色专业，以社会经济数据为研究对象，用统计方法分析数据背后的经济现象和复杂经济系统的规律，从而为经济和管理决算服务。依托学校强大的应用经济学一级学科，以经济与商务统计学为建设平台，贯彻统计理论与应用并重、宏观视角与微观领域融合、统计方法与现代数量经济方法结合、课堂理论学习与实验实践教学兼备等四个方面的有机融合，形成了 “本、硕、博、博后”的完备人才培养体系。

培养方案和主干课程

本专业的主干课程包括：数学分析、高等代数、统计学导论、概率论、数理统计、微观经济学、宏观经济学、金融学、会计学、统计计算、国民经济核算、回归分析、多元统计分析、时间序列分析、计量经济学、抽样技术等。

就业深造

毕业后既能胜任政府部门及企事业单位的数据采集与分析、经济信息分析与预测等相关工作，也可继续攻读经济管理等相关专业的研究生，近三年本专业毕业生中考取和申请到国内外知名学府的比例较高。

本专业学生修满培养方案规定的学分，并达到学位授予要求者，授予经济学学士学位。

统计学

专业简介

统计学是数据的科学与艺术，研究各种不确定性现象的本质及其内在运行规律，指导社会、经济和商业实践。中央财经大学统计学专业是首批国家级特色专业、首批国家级一流本科专业和北京市重点建设一流专业，形成了“本、硕、博、博后”的完备人才培养体系。本专业旨在培养具有坚实的数理基础、系统的统计学理论知识和财经应用知识，能熟练地运用统计软件解决自然、社会和财经领域的实际问题，具备科研工作良好基础的精英复合型人才。

培养方案和主干课程

本专业的主干课程包括：统计学、数学分析、高等代数、概率论、数理统计、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、数学与统计建模案例、数据挖掘、分布式系统与大数据分析、金融统计学、Python程序设计等。

本专业学生修满培养方案规定的学分，并达到学位授予要求者，授予理学学士学位。

就业深造

本专业毕业生选择继续深造的比例较高，学生们奔赴北大、清华、人大、中科院大学等国内高校，以及约翰霍普金森大学、密歇根大学、伦敦政经学院等国外知名学府继续学习。就业主要选择证券投资、信息科技等相关领域。

应用统计学

专业简介

应用统计学专业以金融统计为主要培养方向，是首批国家级特色专业、北京市特色专业，形成了“本、硕、博、博后”的完备人才培养体系，旨在培养具有全球视野、扎实的统计学与数学功底、完备的金融学理论与实务技能，有效分析金融数据，探索金融现象内在规律，创造性解决金融领域具体问题的高端精英人才。毕业后能在银行、证券、保险及金融监管部门从事金融数据分析、风险管理等工作，也可攻读金融、统计等领域的研究生。

培养方案和主干课程

本专业的主干课程包括：统计学、概率论、数理统计、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、数据挖掘、分布式系统与大数据分析、金融统计学、微观经济学、宏观经济学、金融学、投资学、金融工程、Python程序设计等。

本专业学生修满培养方案规定的学分，并达到学位授予要求者，授予理学学士学位。

就业深造

本专业毕业生大部分选择继续深造，近三年学生选择在包括哈佛大学、哥伦比亚大学、芝加哥大学、北京大学、中国人民大学等在内的国内外知名学府攻读硕士或博士学位，就业领域包括投资、信息、科技等相关行业。

统计学-金融学双学士学位复合型人才培养项目

数据科学与大数据技术

专业简介

数据科学与大数据技术是统计学、数学与计算机科学的交叉学科，旨在培养具备坚实的数学、计算机和统计学基础，养成分析思维，能够运用现代数据处理方法与分析工具从数据中寻找规律及价值信息，对工业、生物医疗、经济金融等领域的大规模和复杂数据进行高效存储与管理、深入分析和精准预测，为进行高水平研究工作打下良好基础的复合型人才。毕业后可攻读国内外数据科学相关学科研究生，也可到各类企事业单位从事数据相关研发工作。

培养方案和主干课程

本专业的主干课程包括：数学分析、高等代数、数据科学导论、计算机导论、大数据导论、计算机网络、Python程序设计、数据科学统计学基础、数据结构、数据库系统、数据科学算法I：矩阵计算、数据科学算法II：数值计算、统计建模、分布式系统与大数据分析、机器学习与数据挖掘等。

本专业学生修满培养方案规定的学分，并达到学位授予要求者，授予理学学士学位。

就业深造

本专业毕业生有较多继续深造的机会，可以选择到国内外著名高校、科研院所，继续从事数据科学专业及相关学科的研究生学习，也可以到各类企事业单位、科研机构等从事与数据分析有关的研发工作。

（数据更新于2022年5月）