专业代码：020102

专业介绍：

培养目标：本专业秉承暨南大学“忠信笃敬、知行合一、自强不息、和而不同”的精神，致力于培养具有良好的思想品德、道德修养、职业素养、法治意识和社会责任感，具有正确的人生观、价值观和世界观，具备扎实的统计学、数学和经济学理论基础知识，掌握统计学和数据科学的基本思维、基本理论、基本方法，具备现代数据处理和统计分析的基本技能，能熟练运用主流统计和数据分析软件语言，在各类岗位从事现代数据搜集、数据整理、数据分析决策或教学科研的复合应用型统计数据分析专门人才。

培养规格：本专业学制四年，主干学科涉及统计学、经济学等，培养体系包括理论课程和实践教学环节。毕业要求修满 160 学分，其中必修106学分，专业教育选修35学分，通识教育选修16学分，任意选修3学分。学业合格后授予经济学学士学位。本专业培养学生要求具有扎实的数理基础，受到严格的科学思维训练，具有良好的科学素养;掌握统计学的基本理论、基本方法和统计软件操作技能，具有设计数据搜集方案、采集数据和处理各类数据的基本能力;能够熟练使用各种统计软件，如SPSS、SAS、Eviews、MATLAB、R、Python 和C++，具有良好的统计计算能力，具有结合具体领域利用数据进行统计分析和决策的能力;掌握经济社会管理相关领域的基本知识，具备应用统计学理论与方法解决这些领域量化测度和量化分析相关问题的基本能力，了解和掌握数据科学理论方法在这些领域的发展动态及应用前景。

课程体系：本专业课程体系包括通识教育课程、基础教育课程和专业教育课程三部分，各部分又分设必修和选修课程。核心课程包括数学分析原理(I、II)、高等代数与解析几何(I、II)、概率论、数理统计、统计学原理、经济计量学、国民经济统计学、多元统计分析、时间序列分析、企业经营统计学、市场调查与预测、统计计算方法、抽样技术、现代回归分析、实验设计、统计预测与决策、商务统计学、随机过程、贝叶斯统计、非参数统计、数据挖掘、统计学习基础、机器学习、深度学习、文本挖掘与应用、大数据案例分析与实践、微观经济学、宏观经济学、货币金融学、金融工程理论与方法等。实践教学环节包括实验课程、实务课程、毕业论文(设计)、毕业实习。

授予学位：经济学学士学位

修读年限：四年