吳佳玉
摘要:隨著時代的進步和科學技術的不斷創新,應用統計在人類的不斷探索下取得了很大的進步,大數據技術也取得了很大的進步,數據處理效果很好,處理速度非常快。因此,大數據與統計的結合得到了廣泛的認可。
關鍵詞:大數據;應用統計學;課程體系
引言
大數據革命正以勢不可擋的姿態席卷全世界,給世界上的很多領域產生了重大影響和沖擊,應用統計學就是在這種背景下受到大數據的沖擊。傳統的統計學從某種程度上而言已經不再適應于時代的快速發展,因此,我們需要在傳統的基礎上對應用統計學進行創新,大數據背景下剛好為其的創新提供了十分有利的條件,通過兩者之間的對比和應用統計學在大數據背景下的應用,分析應用統計學所面臨的挑戰和機遇,讓統計學得以再度發展和創新。
1應用統計學概述
應用統計學通俗而言就是在生活中各個行業的應用,以及在數據信息方面的統計。其操作流程是相關人員將數據和信息收集起來,然后對這些數據進行整理,通過對數據的分析總結出未來的發展趨勢。統計學是一門十分古老的學科,且該學科中涉及的知識面十分廣闊,在面對生活中出現的一些數據混亂的問題,能夠很好地將其記錄下來,然后對這些數據進行對比和整理。在當前的社會生活中,不管是人類還是動物在進行某些事情時都會留下一定的特定的或者是巧合性的規律,為了找到這種規律或者說為了適應這種情況,統計學這門學科就誕生了。人們的日常生活中幾乎隨處都有統計學的影子,因為這門學科在一定程度上具有很強的可推斷性,也就因此,其應用范圍不斷增大,到了現代,應用已經變得十分廣泛,與此同時,也給很多領域帶來了便捷和有利條件,在推動大數據生活發展的同時,也推動了統計學的發展。
2理論課程設置
2.1導論課的定位
我校導論課為專業必修課程,在第一學期開設,設定為16學時。導論課定位為針對入學新生了解專業發展歷史、專業課程體系、專業課程學習方法、行業應用、發展前景的一門課程。課程以報告的形式開展,八位教師分八次授課,每次以一個主題報告的形式進行。主要報告內容包括統計學的發展歷史、學科定位、課程體系、學習方法、統計軟件、統計學在其它特定領域的應用、國內外統計學專業的發展情況、考研、就業和出國深造情況等。此外,作為導論課的延伸,每年還要邀請國內外高校、行業專家適時開展相關“數據科學大講堂”系列講座報告。
2.2數學類課程
應用統計專業應加強軟件編程和實踐訓練,統計和數據分析中許多方法的基礎是建模,這是一個應用數學專業很熟悉的主題,在統計學和計算科學中非常常見。應用統計專業的學生需要了解何時使用什么方法,所以我們認為數學是統計學需要的基礎。考慮到統計專業課程和數據分析課程的開設,應用統計專業的學生在數學分析、高等代數與解析幾何、圖論、最優化方法和概率論三個學期的學習中準備充分的數學基礎知識。高等代數幫助學生建立多元關系的概念,包括獨立性。將原有的高等代數課程調整為高等代數與解析幾何,在足夠支撐后續課程的代數知識之外,增加了幾何相關知識,使得學生能夠直觀理解多元統計分析相關結論的幾何解釋。圖論用于概念化和實際數據建模于現實世界的場景,并進一步發展用數學解決實際問題,增強學生統計學建模能力。統計模型合適的部分原因在于邊界、最大值和對參數的敏感性,這就要用到數學優化的相應功能。在統計學中,一個基本的方法是尋找參數,通過最大化相關似然來進行估計。或者,在其它數學模型中,目標可能是非線性狀態空間系統辨識。在這兩種情況下,微積分和微分方程的方法便能解決。然而,筆者認為理解如何找到極小值和極大值,在基本的直覺層面上就是了解優化思想,而這個思想將貫穿后面的多個學期的統計類和數據科學課程。所以,最優化方法這門課程也是后續課程的關鍵數學基礎課程。
2.3計算機和數據科學課程
現代統計學從根本上講是一門計算學科,但通常情況下這并沒有反映在我們的應用統計課程體系中。正如《綱要》中指出的,處理數據需要加強計算技能的培養,為了準備從事統計學和數據科學的工作,學生們需要熟練掌握專業的統計分析軟件具備以各種方式訪問和操作數據的能力,以及執行算法的能力去解決特定行業的數據分析問題。除了更傳統的數學和統計技能外,學生應能熟練使用高級編程語言,并能使用數據庫系統。隨著大數據的興起,學生越來越清楚自身期望和需要這方面的訓練。在課程體系設置中,數學、統計、計算機和數據科學的相關課程并不是獨立的,不是簡單的疊加,需要特別強調注意把握課程之間的銜接關系,統計類專業課程之間授課內容的銜接,統計課程和大數據課程之間的銜接,計算機和大數據課程之間的銜接,以及理論課程與實踐課程之間的承接關系。
結語
應用統計學是一門涉及較廣的學科,在很多方面都有廣泛的應用,在涉及到具體事件時,數據是最有說服力的,數據能夠讓事情變得更加清晰明了。在大數據背景下,應用統計學受到沖擊只是暫時的,通過統計學在大數據背景下的應用,對其進行創新,將會引來更大的發展機遇。
參考文獻
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