港中大（深圳）数据科学学院（SDS）

本科专业紧密迎合新兴产业趋势，

以数据科学和人工智能（AI）为核心，

创新融合四大本科专业，

开辟新型交叉模式打破学科边界，

旨在培养卓越实践能力、创新能力兼备的

高素质复合型人才。

详细介绍数据科学学院本科专业。

点击回顾

👉️计算机科学与技术专业专业介绍

👉️数据科学与大数据专业

接下来让我们走进

统计学专业

专业介绍

数据科学学院统计学专业旨在培养具有创新意识、科学型和工程型相结合的高水平人才，帮助学生认识统计学在各领域的广泛应用，拓宽学生的知识结构，培养其解决各类实际问题的能力。本专业学生可以广泛接触和学习商业、工程、自然科学和社会科学各领域中的问题，让学生掌握统计学的基本理论，获得分析和解决实际问题所需的方法技能。毕业生将能胜任工商业和政府机构工作，以及有能力在科学、工程、工商管理等领域进一步深造和从事研究。

-专业课程-

* 课程终版待大学审批

专业特色

01 比肩全球顶尖高校的一流师资

-统计学领域师资-

教授背景

斯坦福大学、杜克大学、
加利福尼亚大学伯克利分校、
加利福尼亚大学洛杉矶分校、
加利福尼亚大学圣迭戈分校、
巴黎萨克雷大学、英国伦敦帝国理工学院、
香港大学、香港中文大学等……

姚建峰
校长讲座教授
统计学学科负责人
巴黎萨克雷大学博士

国际数理统计学会会士、国际统计学会会员、伯努利数理统计与概率学会科学书记和执行委员会委员、Journal of Multivariate Analysis及Random Matrices: Theory and Applications副主编、曾任Bernoulli期刊编委，香港大学教授、山东大学数学学院特聘教授

研究领域：随机矩阵理论和高维统计、高维计量经济学模型、马尔可夫链和马尔可夫过程、时间序列分析、网络数据分析、数字图像分析

吴建福
（2024年9月正式加入）
校长学勤讲座教授
加利福尼亚大学伯克利分校博士

美国国家工程院院士、中央研究院院士，曾获COPSS Presidents' Award、COPSS Fisher Lecture Award、ASA Deming Lecture Award，George Box Medal (ENBIS)、首届Akaike Memorial Lecture Award （赤池奖），Shewhart Medal, 印度统计学院Mahalanobis纪念讲座

研究领域：未确定性量化，数字孪生，计算机实验及线上实验（设计，建模，优化）

黄建华
校长讲座教授
副院长（教员事务及学院战略发展运营）
加利福尼亚大学伯克利分校博士

全球Top 2%顶尖科学家、全球前2%高被引统计学家、美国统计协会及国际数理统计学会资深会员、国际统计学会会员，INFORMS 2022 影响力奖，原Texas A&M大学统计系代理系主任及数据科学研究所副所长

研究领域：统计学习、大数据分析及计算、非参数和半参数统计模型及推断、函数型数据和纵向数据分析、时空数据分析、贝叶斯统计、统计学与自然科学、社会科学、工程、商业等领域的交叉科学研究

官永涛
校长讲座教授
德克萨斯农工大学博士

美国统计协会会士，曾任美国迈阿密大学赫伯特商学院莱斯利·巴恩斯讲席教授、管理科学系系主任、德勤研究与实践分析所主任

研究领域：时空数据分析及其在金融 、社交网络、 流行病学等领域中的应用

Masahito Hayashi
校长讲座教授
京都大学博士

IEEE会士、IMS会士、AAIA会士，曾任日本东北大学信息科学研究生院副教授、名古屋大学数学研究生院教授、南方科技大学量子科学与工程研究所首席研究员、国际量子学院（SIQA）首席研究科学家，曾获第12届日本学院奖、日本IBM计算机科学奖

研究领域：量子信息、信息论、统计推断、马尔可夫过程和信息论安全

Ajay Jasra
教授
英国伦敦帝国理工学院博士

《统计与计算》主编、《数据科学基础》联合主编

研究领域：贝叶斯统计、蒙特卡洛计算、马尔可夫链、数据科学中的随机算法分析

于天维
教授
副院长（学生事务）
加利福尼亚大学洛杉矶分校博士

曾获中国教育部科学研究优秀成果奖，国际学术期刊Biology、Scientific Reports、Current Metabolomics编委，曾任Frontiers in Genetics期刊编委，原美国埃默里大学终身教授

研究领域：生物信息学，统计学，机器学习

姜铁锋
教授
斯坦福大学博士

美国明尼苏达大学统计系终身教授、美国NSF Career Award获得者

研究领域：随机矩阵、概率、高维统计、量子计算

刘瑾
副教授
爱荷华大学博士

四次获得新加坡教育部学术研究基金，曾获2021 Duke-NUS Khoo Bridge基金奖、2019 新加坡国立大学数学科学研究所专题项目基金，曾任新加坡国立大学Duke-NUS医学院和美国伊利诺伊大学芝加哥分校助理教授、曾任耶鲁大学博士后

研究领域：统计遗传、单细胞/空间组学、孟德尔随机、全转录组关联性分析（TWAS）、机器学习

曾家炜
副教授（教学）
斯坦福大学博士

曾获国家自然科学基金青年项目资助，曾任斯坦福大学访问讲师、International Conference on Conceptual程序委员会会员

研究领域：计算数学、金融工程与数据分析、机器学习与时间序列分析

方堃
助理教授
悉尼科技大学博士

北京市高层次留学回国人才，曾任 AQIS 程序委员会成员、百度资深研究员、剑桥大学和滑铁卢大学博士后研究员，曾获百度技术先锋奖、百度一级专利发明人、悉尼科技大学量子计算与智能系统研究中心奖学金、悉尼科技大学国际研究奖学金、中国国家奖学金

研究领域：量子信息、量子计算、量子网络、量子资源理论、量子体系结构、量子熵、优化理论

郭振兴
助理教授
埃默里大学博士

曾获Michael H. Kutner 博士生奖，与临床医生以及生物学家进行密切合作，项目涉及哮喘、癌症以及阿尔兹海默症

研究领域：生物统计学、统计基因组学、计算生物学

江声
助理教授
杜克大学博士

关于贝叶斯非参数方法和高斯过程先验的研究已经发表在AOS和JASA等顶级统计学期刊上、曾是加利福尼亚大学圣克鲁兹分校统计学系的访问助理教授

研究领域：贝叶斯统计、高斯过程、变分贝叶斯、海洋流式细胞术数据分析

李兆媛
助理教授
香港大学博士

曾获CCF-腾讯犀牛鸟基金资助，曾任香港大学经济及工商管理学院博士后和兼职讲师

研究领域：高维统计，随机矩阵，统计方法应用，机器学习，金融科技

Cosme Louart
助理教授
格勒诺布尔-阿尔卑斯大学博士

曾在EDF（法国电力公司）北京研发中心担任数据工程师

研究领域：高维数据处理应用数学、机器学习

施家晟
助理教授
香港中文大学博士

在宾夕法尼亚大学生物统计系及费城儿童医院Policy La做博士后研究

研究领域：传染病学模型、医疗电子病历、分布式统计理论、Meta分析、高维统计推断、自正则极限理论、概率与统计模型中的极限理论

宋方达
助理教授
香港中文大学博士

加拿大统计杂志《复杂性评论》审稿人

研究领域：贝叶斯统计、统计基因组学、统计计算和大数据分析

张云翼
助理教授
加利福尼亚大学圣迭戈分校博士

曾任 Journal of Time Series Analysis 杂志审稿人

研究领域：时间序列分析、重抽样方法、高维数据分析及无参数统计

 

02 培养具有创新意识、科学型和工程型相结合的高水平人才

统计学是一门在数据驱动决策的时代中尤为重要的学科。通过深入学习统计学，学生将掌握数据收集、分析和解释的核心技能，这些技能在几乎所有行业和领域都至关重要。无论是金融、医药、工程，还是社会科学、政府政策等，统计学的应用都能帮助组织和个人做出更明智的决策。

选择统计学专业，不仅能够掌握强大的分析工具，还能够参与到各类重要决策的制定过程中。它是一条通向丰富职业发展的道路，也是对未来数据驱动世界的深刻理解。

 

03 升学就业前景好

-广泛的就业场景-

-本科生升学就业情况2021至2023年-

-往届毕业生-

于馨媛
2020级 统计学

加入彭博（Bloomberg）上海办公室金融产品分析与销售部门；大三期间曾于美国宾夕法尼亚州立大学交换；曾在中信银行北京分行、波士顿咨询、阿尔法公社等公司实习。

刘思彤
2019级 统计学

攻读牛津大学统计学博士；曾获得新加坡国立大学、美国德州农工大学、美国俄亥俄州立大学等名校录取。

魏瑞林
2017级 统计学

攻读卡耐基梅隆大学统计实践硕士；现就职于蚂蚁集团。

饶舜
2016级 统计学

攻读德克萨斯大学MD安德森癌症中心博士；曾获得耶鲁大学、哥伦比亚大学、约翰霍普金斯大学等名校录取。

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专业问答Q&A

Q1： 数据科学学院的统计学专业的优势是什么？

统计学专业在课程设置上一般强调理论推导，易忽略统计计算和应用实践。我们借鉴国外最新的课程设置，在重视打下坚实理论基础的同时，针对新时代高维数据、复杂模型、大规模计算等特点，强化统计计算和应用实践方面的教学。同时注重数据分析经验的积累，培养同学面对复杂数据时，如何从多视角考虑数据分析的能力。

另一方面，数据科学学院的组织架构特别有学科融合的特点，便于学生跨专业选课。统计学专业的学生可以自由选择计算机、数据科学与大数据技术两个专业的课程，尤其是这两个专业的大量选修课，如机器学习、最优化等。实际上，统计学专业课程和数据科学与大数据专业课程设置有很多重叠。两个专业不同的地方是统计学专业更强调数学与统计学基础的训练，有利于学生们进一步深造。国际上一流的研究生项目都要求申请者有很强的数学与统计学基础。

Q2：选择统计学专业，需要学生具备什么样的基础和素质？统计学对数学的要求高吗?

学生需要具备较好的数学基础和逻辑分析能力，此外，统计学强调“推断”，因此学生也需要具备从有噪音的数据中提取有用信息、构建数学模型的能力。所以学生如果爱好从复杂的观察中寻求规律，那么就尤其适合学习统计学。

学习统计学对数学方面的基础有一定的要求，特别是数理和逻辑能力。

Q3： 数据科学学院的统计学专业有哪些核心和特色课程？是否有实践性教学环节？

统计学的核心课程从高等数学、线性代数等基础课开始，学生通过“数学分析”的学习打下理论基础后，进一步学习概率论、数理统计、统计推断等统计学核心课程。后续课程包括更加接近实战的贝叶斯统计、统计计算、时间序列、实验设计、机器学习等。

统计学的高年级课程都结合实践环节，例如数据分析报告、统计软件包制作等。同时我们鼓励统计学专业的学生去业界进行实践。学生可以通过业界实习，获得实习学分。

Q4：数据科学学院统计学在国内的排名和数据科学在学校在国内的排名的情况具体是什么呢？

统计学在国内目前没有官方排名。如果从教授的工作履历来看，目前在港中大（深圳）任教的统计学教授，既有迈阿密大学前系主任，也有来自明尼苏达大学、德州农工大学、埃默里大学等名校的正教授。2024年9月，美国工程院院士吴建福教授也将加入统计学。以师资力量来说，我们统计学相当于美国的一流统计系，论文水平也与顶尖统计系相当。由于我们不参与国内教育部的各种评比，因此很难准确说明在国内的具体排名。

数据科学方面的情况类似。从师资力量来看，我们自信在大数据科学领域拥有强大的实力，并且在全国范围内可以排在前列，甚至与清华、北大的教授相媲美，甚至可能在全球范围内也处于前几名的位置。

教育质量最终取决于教师的水平，优秀的教师能够提供优质的课程和教学，并为学生创造丰富的机会。欢迎大家通过我们的学院公众号或官方网站，查看各个方向的教授信息，这将有助于您对我们的师资力量有更深入的了解。