如今作为大数据时代，统计学专业也成为了 热门专业 之一，它的课程有哪些呢。以下是由 编辑为大家整理的“统计学专业的课程有哪些”，仅供参考，欢迎大家阅读。
统计学专业的课程有哪些
MATH 1A&1B CALCULUS 微积分1&2
该课程研究函数的微分、积分以及有关概念和应用的数学分支。它是数 学的 一个基础学科，内容主要包括极限、微分学、积分学及其应用。微分学包括 求导 数的运算，是一套关于变化率的理论。它使得函数、 速度 、 加速度 和曲线的斜率等均可用一套通用的符号进行讨论。积分学，包括求积分的运算，为定义和计算面积、体积等提供一套通用的方法。
MATH 53 Multivariable Calculus 多变量微积分
该课程主要讲解参数方程和极坐标，二维欧几里得空间和三维欧几里得空间中的向量，偏导数，多重积分，向量微积分，格林、高斯和斯托克斯等数学定理。
MATH 54 Linear Algebra and Differential Equations 线性代数与微分方程
该课程讲解了基本线性代数，矩阵运算，和行列式。同时介绍了向量空间，内积空间，特征值和特征向量，正交对称矩阵;以及线性二阶微分方程，常系数的一阶方程组，傅里叶级数等内容。
在保证总GPA超过3.2，并且顺利完成以上四门课程的情况下， 学生 才可以 进入 统计专业进行专业课程的 学习 。其中包括了3门必修课和三门选修课。其中3门必修课为：
STAT 133 Concepts in Computing with Data 数据计算的概念
本课程介绍了密集计算的应用统计学，主题包括：数据库的组织和使用，可视化和图形，统计学习和数据挖掘，模型验证程序，以及结果的展示。
STAT 134 Concepts of Probability 概率的概念
该课程涉及概率论的介绍，强调了统计概念和应用。包含的内容有条件期望，独立性，大数定律;离散随机变量和连续随机变量;中心极限定理。而备选的主题有泊松过程，马尔可夫链，以及特征函数。
STAT 135 Concepts of Statistics 统计的概念
这门课为统计理论与方法的综合概论课程。主题包括描述统计、最大似然估计、非参数方法、最优性介绍、拟合优度检验、 方差 分析、bootstrap和计算机密集方法以及最小二乘估计。此外，实验课涉及内容为计算机的数据分析在科学和工程方面的应用。
拓展阅读：统计学
大数据
随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。现如今人们使用手机的频率越来越高，越来越多的设备接入了互联网，它们大量收集客户的使用模式和产品性能数据。不管是产品的开发和运营效率，还是智能分析和用户体验，大数据的使用无处不在，可以帮助公司轻松处理各种业务。简而言之，在大多数情况下，大数据处理就是从收集原始数据开始，对数据集进行分析，以发掘有价值的信息，并且进行有效利用。
而统计学就是大数据分析的两种主要方式之一，主要应用在分析领域。虽然统计学本身的理念与大数据还是具有一定 区别 的，但从另一个角度来说，统计学知识却又是进行大数据分析的理论基础。
什么是统计
统计学是应用数学的一个领域，它在很大程度上依赖于计算机。统计学专业主要学习如何收集、分析和解释数据，培养学生使用数据来解决现实世界的问题。选择 这个 专业的学生可能会对某些领域的 职业 发展感兴趣，比如政府、银行或金融。通过学习如何收集和分解复杂的信息，可以帮助统计专业的学生为公共政策、商业决策等做出贡献。
比如说最近备受关注的美国总统选举问题，在结果出来之前就有非常多人针对“谁将赢得下一届总统选举”作出预测。 那么 为了找到答案，你可以问 每一个 注册的选民他们打算给谁投票。但是全美国有那么多的选民，是不可能对每一 个人 进行直接询问的。
而这就是统计数据发挥作用的 时候 了。 我 们可以进行民意调查，通过选择合理的样本群里，利用统计学知识对结果做出预测。虽然利用一小群人的答案做出一个涉及全国数百万人的预测结果一定会有偏差，然而只要选取样本的过程合理，摒除大部分的干扰因素，这个偏差可以降到 最低 。
除此之外，统计学的理论核心被广泛应用于人类学、天文学、生物学、商学、化学、计算机科学、经济学、教育、工程、环境科学、流行病学、金融、政府、历史、法律、语言学、 医学 、物理学、心理学、社会学等领域。《纽约时报》的 一篇 文章指出，对统计学家的需求正日益增长，文章的标题是:“ 对于 今天的毕业生，就一个词:统计学”。
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