以SAS为工具整合“数理统计、非参数统计、时间序列分析”内容，系统讲授基础统计分析方法及其在中的实际应用。
学习R语言在数据可视化、统计图表制作及Monte Carlo模拟中的实用技能。
学习多元统计方法，提升综合建模与解释能力。
理解贝叶斯推断思想，训练学生在复杂数据环境下的统计建模能力。
掌握Python语言基础及其在监督学习、深度学习等方面的核心算法，并开展实训任务。
项目基于实际实验数据进行，要求学生完成完整数据分析流程，包括数据预处理、建模分析、可视化展示和项目汇报，强调实战与团队协作。
采取“统计学习 + 工具训练 + 智能方法 + 项目驱动”的模式，课程集中在周末与寒暑假，教师集中授课、学生高效学习。
师资来自信息学院、经管学院及校外合作专家，具有德克萨斯大学阿灵顿分校、法国克莱蒙费朗第一大学、 南洋理工大学、加州大学伯克利分校、中国科学院大学、华中科技大学、武汉大学、中南财经政法大学等访学或求学经历。 联合授课，带来“非同凡响”的教学体验。
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本微专业面向理、工、农、医以及社会科学等各专业、注重实战。
每年的春季3月至暑假，秋季9月至次年寒假
可以。单门课程可获得学分；修满 6 门（12 学分）可申请数据科学微学位证书。
微专业课程不参与GPA计算，成绩单上如有需要，可以提供单独成绩证明。
微积分、线性代数、概率论与数理统计或相似课程。
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