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專業介紹

一、培養目標

本學科主要為企業、政府和學術領域培養統計專業人才。具體包括：(1)掌握一定的交叉學科知識，能開展跨學科特別是新興交叉學科的研究。(2)授予學位的學生應有很好的概率論、數理統計和數據分析基礎;能熟練地運用統計方法和統計軟件分析數據，具備學術研究的基本能力。(3)恪守學術規范和道德，在某個統計專業方向上做出有理論和實際應用的成果，較為熟悉地掌握一門外國語，能閱讀本專業的外文資料。(4)能在政府、企業、事業單位等部門，在自然科學、工程技術等領域從事統計應用研究和數據分析工作。

二、學科方向

(1)應用統計與大數據 本學科方向的主要研究統計學的若干重要問題，如隨機過程，經驗似然，高維數據統計推斷，統計學習與模式識別，大數據的統計方法等。主要特色是對高維數據降維的方法進行改良及優化，對大數據展開更為有效的分析。主要優勢是本學科方向擁有一支結構合理的研究梯隊， 近五年共主持和參與多項國家及省部級自然科學基金，在國際權威期刊上，如：《Science in China》、《Statistica Sinica》、《Journal of the American Statistical Association》、《IEEE Trans. SMC-B》、《Int J Pattern Recogn. Artif. Intell.》等，發表論文多篇。

(2)量化投資與保險精算 本學科方向主要研究現代統計理論和方法在量化投資策略，計量經濟大數據建模、風險管理中的融合。主要特色是綜合運用計量金融、統計學習、人工智能方法和風險量化模型研究金融市場中的投資與風險量化的問題。主要優勢是具有一批多學科融合的研究隊伍，有大量金融數據庫及校企合建的量化金融實驗平臺;近五年獲得國家自然科學基金等縱向課題經費近60萬元， 在《系統科學與數學》、《系統工程學報》、《應用概率統計》、《Insurance: Mathematics and Economics》，等國內外權威期刊發表論文多篇。

(3)生物統計與生物信息 本研究方向適應21世紀多變的需求，圍繞一些與生物有關的實際問題，開展深入、廣泛的研究。主要特色是應用新型的生物統計學或數據挖掘方法，對醫學健康領域的各種不同類型的大數據進行分析和研究，以求把握其本質和規律性。主要優勢是本方向有較強實力的年輕專業團隊，論文、科研課題、數據分析和軟件開發等成果顯著，獲得多項國家與省級科研項目。該團隊先后在《Genome Research》，《BMC genomics》，《Bioinformatics》，《IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics》，《Journal of Anesthesia and Clinical Research》等生物統計高水平期刊上發表多篇論文。

三、導師隊伍

本專業有導師14名，教授2人，副教授\副研究員 5人，講師7人，所有教師具有博士學位，梯隊知識結構、年齡結構及專業技術職務結構比較合理。

學術帶頭人與學術骨干簡介：

魏正紅教授：統計學學科負責人，深圳大學統計科學研究所副所長。主要從事復雜數據統計分析、經驗似然統計推斷方法和金融風險管理等研究。發表論文二十多篇，主持和參與國家級和省級項目多項。

蔣春福教授：研究領域為量化投資與金融風險管理，主持了國家自然科學基金一項，廣東省自然科學基金一項。

董海玲副教授：研究領域為隨機微分方程、隨機控制、多智能體系統和圖神經網絡等，主持國家自然科學基金一項，廣東省自然科學基金一項，深圳市高校穩定支持計劃項目一項，同時獲得深圳市高層次人才和海外高層次人才認證，發表學術論文20多篇，其中ESI高被引論文1篇。

周彥特聘研究員：研究領域為基因數據分析，生物信息學和生物統計學，主持國家面上項目，青年項目等三項，國家統計局項目一項，廣東省項目一項。已發表SCI論文30余篇。

張君副研究員：研究領域為高維數據的降維技術，變量選擇，非參數半參數統計分析、測量誤差數據統計分析，主持國家自然科學基金一項，主持國家自然科學基金數學天元青年基金一項。已發表SCI論文20余篇。

林炳清副教授：研究領域為高維數據分析，生物統計，機器學習，主持國家自然科學基金一項，主持國家自然科學基金數學天元青年基金一項，已發表SCI論文20余篇。

何海金講師：研究領域為生存數據的統計分析，變量選擇和非參數半參數統計推斷。主持國家自然科學基金一項 ，已發表SCI論文近10篇。

姚念副教授：研究領域為隨機過程，隨機算法，主持廣東省自然科學基金一項，國家自然科學基金兩項。 已發表SCI論文10余篇。

溫松橋講師：研究領域為高維數據的降維技術，變量選擇，主持了國家自然科學基金一項。

李松臣副教授：研究領域為可靠性統計，網絡數據的統計分析。

李婧超講師：研究領域為保險精算中的風險模型及保險科技。主持國家自然科學基金一項。已發表SCI論文近10篇。

羅鵬講師：研究領域為因果推斷統計分析，機器學習，主持了國家自然科學基金一項。

肖韜講師：研究領域為生物統計、機器學習、生理信號處理技術，以及這些方法在公共衛生和運動科學領域的應用。 主持國家社會科學基金面上項目一項。已發表SCI論文20余篇。

胡宗良講師：研究領域為生物統計，薈萃分析，高維數據的假設檢驗。主持國家青年項目一項，廣東省項目一項。

四、課程設置

高等概率論、高等數理統計、高等計量經濟學、金融時間序列分析、應用隨機過程、多元統計分析、非參數統計、機器學習，生存分析、因果推斷、生物統計學方法、金融數學基礎、期權期貨及衍生產品、統計計算與模擬、精算數學等。

五、教學資源

本專業依托學院的“數理金融與保險精算實驗室”開展實驗教學，對于學習非常優秀的學生可以推薦參加與香港浸會大學合作開辦的碩博連讀培養項目。

六、獎助體系

與學校的獎助體系相同，特別優秀的全日制碩士研究生一年累計獲得的各類獎助學金總額可達5萬以上。

七、培養特色

統計學研究如何有效地收集、分析和解釋數據，從而為科學決策提供定量依據。我們將因應現代經濟發展和大數據時代的要求，培養既有扎實的概率統計基礎理論和方法、又能熟練運用計算機技能分析和處理數據的現代化人才。

八、就業方向

統計學專業的就業范圍極其廣闊，尤其是近年來大數據，人工智能，互聯網，物聯網等新型IT產業為統計學的應用提供了機遇。熟練掌握統計分析技術的畢業生即可以在政府部門，銀行、保險、證券等金融機構，市場調查與商業咨詢公司，制藥等傳統行業從事商務數據分析與建模工作，也可以在互聯網，電子商務等新興IT技術公司從事大數據分析建模或人工智能系統的開發工作。

九、以往生源情況

本專業生源由推免生、985或211高校調劑生、碩招單位及一般高等院校畢業生構成。