复旦大学应用统计的研究生怎么样？

学什么课程？平时都在弄些什么？
求相关的同学分享下……

热心的回应 · 2019-6-29 01:29:52

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在读生
数院课程大约是三分之二的统计课，三分之一的金融课
统计课中会包含数理统计，时间序列分析，随机过程等基础课，也包含数据挖掘，机器学习，数据拟合的一些简要介绍；金融课有金融衍生工具，精算学，投资学，金融中的统计。具体见后面贴的图。
老师们上课都很认真，大多老师都是板书，会非常认真的推导每个过程。如果下课问老师题目，老师都会很乐意跟你讨论几个小时的。例如赵东华，谢践生，张淑芹老师，即使问题再蠢，他们都会很耐心的花时间为你回答。
但是课程设置上也有个小问题（编程课比较薄弱）。
研一上大家基本都在认真上课，研一上寒假就去实习了（大多人都去券商基金了，感觉与清北科交的人不同，复旦数院毕业的人都很喜欢搞金融）。
至于毕业出路的话，复旦会提供一个非常自由（而无用）的平台，成为什么样的人就看你个人了。例如复旦数院专硕（包含金融与统计）毕业的学长学姐里有去五道口以及出国读博的。至于奖学金的话，如果你成绩比较好的话，还是比较可观的。
2018年毕业的学生去向很不错，携程头条小米的算法工程师，还有很多券商基金的量化金工部门。
下图是最新的培养方案：
应用统计学分要求：最低总学分 41，最低学位学分21。
政治理论课：最低 2 学分，最少 1 门数实践：最低 4 学分，最少 0 门数第一外国语：最低 4 学分，最少 2 门数学位基础课：最低 15 学分，最少 5 门数专业选修课：最低 15 学分，最少 5 门数
学术活动：最低 1 学分，最少 0 门数

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大数据学院的应用统计课程更重视编程，与业界结合的更深一点。
课程主要是大数据，人工智能，机器学习，数据挖掘相关课程，老师们也都很好，基本都是清一色的年轻海归，不仅平易近人，也都非常厉害。例如帅气的魏忠钰老师（正所谓陌上人如玉，公子世无双）
暂无毕业生，实习生去向大多是互联网公司，例如阿里，携程，平安科技，腾讯，头条等。
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最后欢迎关注公众号：AI之城
本公众号由来自哥伦比亚大学，清华大学，复旦大学，中国科学技术大学的多名研究生创建。用于介绍人工智能与机器学习中的算法与Python编程，研读最新AI顶会论文，以及关于金融大数据的职业规划。侧重点为数据挖掘，深度学习，量化投资。也可加我微信：uft-uft进入ai与金融大数据交流群，请备注应统+所在学校或企业。

热心的回应 · 2019-6-29 01:29:53

有问题请私信！私信！
私信请先介绍自己，不然我大概率不会回答～
看了问题不知道怎么回答的，我也不会回答～
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如果你指的是复旦数院的应用统计专硕，作为第一届学生表示还没有入学，所以应该没人知道。但看课程设置我觉得挺好的，值得推荐。

II. 课程设置——
   （一）公共基础课（4学分）
1. 外语
2. 政治理论
   （二）专业基础课（从以下课程中选不少于15学分）
1. 探索性数据分析，3学分
2. 时间序列分析，3学分
3. 贝叶斯统计与回归分析，3学分
4. 统计模型与推断，3学分
5. 大数据与机器学习，3学分
6. 数学与统计软件，3学分
7. 应用概率论与随机分析，3学分
（三）专业选修课（从以下课程中选不少于12学分）
8. 神经网络与深度学习，2学分
9. 正则化理论与机器学习，2学分
10.  数值方法与计算，2学分
11.  分布式数据存储计算平台，2学分
12.  高维统计方法，2学分
13.  散乱数据拟合，2学分
14.  数据科学中的统计方法，2学分
15.  运筹与优化，2学分
16.  数据可视化，2学分
17.  数据通讯与安全，2学分
18.  金融数据的统计模型与分析，2学分
19.  企业数据管理，2学分
20.  大数据实例分析，2学分
21.  数据分析专题讨论，2学分
22.  课题研究与实习，2学分
（四）案例实务专题讨论课（3学分）
（五）专业实习（4学分，参加专业实习的应届生实践实践不少于 6 个月）

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入学后感受：
上面的课与实际有出入，大数据方面的课程有待完善。和数院金融专硕一个班，不少课重叠，资源可以共享。学费两年10万，值不值取决于你怎么看，机会还是很多的。

热心的回应 · 2019-6-29 01:29:54

计算机系的表示等我蹭完了所有的课就来答一波

热心的回应 · 2019-6-29 01:29:55

学长，我想问一下复旦应统的复试大致流程怎样，专业课口试老师会问一些什么内容？

热心的回应 · 2019-6-29 01:29:56

是考数一吗。。

在这个与金融专硕之间考虑。。

复旦大学应用统计的研究生怎么样？

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