一、培养目标
本学科主要为企业、政府和学术领域培养统计专业人才。具体包括：（1）掌握一定的交叉学科知识，能开展跨学科特别是新兴交叉学科的研究。（2）授予学位的学生应有很好的概率论、数理统计和数据分析基础；能熟练地运用统计方法和统计软件分析数据，具备学术研究的基本能力。（3）恪守学术规范和道德，在某个统计专业方向上做出有理论和实际应用的成果，较为熟悉地掌握一门外国语，能阅读本专业的外文资料。（4）能在政府、企业、事业单位等部门，在自然科学、工程技术等领域从事统计应用研究和数据分析工作。
二、学科方向
（1）应用统计与大数据 本学科方向的主要研究统计学的若干重要问题，如随机过程，经验似然，高维数据统计推断，统计学习与模式识别，大数据的统计方法等。主要特色是对高维数据降维的方法进行改良及优化，对大数据展开更为有效的分析。主要优势是本学科方向拥有一支结构合理的研究梯队， 近五年共主持和参与多项国家及省部级自然科学基金，在国际权威期刊上，如：《Science in China》、《Statistica Sinica》、《Journal of the American Statistical Association》、《IEEE Trans. SMC-B》、《Int J Pattern Recogn. Artif. Intell.》等，发表论文多篇。
（2）量化投资与保险精算 本学科方向主要研究现代统计理论和方法在量化投资策略，计量经济大数据建模、风险管理中的融合。主要特色是综合运用计量金融、统计学习、人工智能方法和风险量化模型研究金融市场中的投资与风险量化的问题。主要优势是具有一批多学科融合的研究队伍，有大量金融数据库及校企合建的量化金融实验平台；近五年获得国家自然科学基金等纵向课题经费近60万元， 在《系统科学与数学》、《系统工程学报》、《应用概率统计》、《Insurance: Mathematics and Economics》，等国内外权威期刊发表论文多篇。
（3）生物统计与生物信息 本研究方向适应21世纪多变的需求，围绕一些与生物有关的实际问题，开展深入、广泛的研究。主要特色是应用新型的生物统计学或数据挖掘方法，对医学健康领域的各种不同类型的大数据进行分析和研究，以求把握其本质和规律性。主要优势是本方向有较强实力的年轻专业团队，论文、科研课题、数据分析和软件开发等成果显著，获得多项国家与省级科研项目。该团队先后在《Genome Research》，《BMC genomics》，《Bioinformatics》，《IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics》，《Journal of Anesthesia and Clinical Research》等生物统计高水平期刊上发表多篇论文。
三、导师队伍
本专业有导师14名，教授2人，副教授\副研究员 5人，讲师7人，所有教师具有博士学位，梯队知识结构、年龄结构及专业技术职务结构比较合理。
学术带头人与学术骨干简介：
魏正红教授，统计学学科负责人，深圳大学统计科学研究所副所长。主要从事复杂数据统计分析、经验似然统计推断方法和金融风险管理等研究。发表论文二十多篇，主持和参与国家级和省级项目多项。
蒋春福教授，研究领域为量化投资与金融风险管理，主持了国家自然科学基金一项，广东省自然科学基金一项。
董海玲副教授： 研究领域为随机微分方程、随机控制、多智能体系统和图神经网络等，主持国家自然科学基金一项，广东省自然科学基金一项，深圳市高校稳定支持计划项目一项，同时获得深圳市高层次人才和海外高层次人才认证，发表学术论文30多篇，其中ESI高被引论文1篇。
周彦特聘研究员：研究领域为基因数据分析，生物信息学和生物统计学，主持国家面上项目，青年项目等三项，国家统计局项目一项，广东省项目一项。已发表SCI论文30余篇。
张君副研究员：研究领域为高维数据的降维技术，变量选择，非参数半参数统计分析、测量误差数据统计分析，主持国家自然科学基金一项，主持国家自然科学基金数学天元青年基金一项。已发表SCI论文20余篇。
林炳清副教授：研究领域为高维数据分析，生物统计，机器学习，主持国家自然科学基金一项，主持国家自然科学基金数学天元青年基金一项，已发表SCI论文20余篇。
何海金讲师： 研究领域为生存数据的统计分析，变量选择和非参数半参数统计推断。主持国家自然科学基金一项 ，已发表SCI论文近10篇。
姚念副教授： 研究领域为随机过程，随机算法，主持广东省自然科学基金一项，国家自然科学基金两项。 已发表SCI论文10余篇。
温松桥讲师：研究领域为高维数据的降维技术，变量选择，主持了国家自然科学基金一项。
李松臣副教授： 研究领域为可靠性统计，网络数据的统计分析。
李婧超讲师： 研究领域为保险精算中的风险模型及保险科技。主持国家自然科学基金一项。已发表SCI论文近10篇。
罗鹏讲师：研究领域为因果推断统计分析，机器学习，主持了国家自然科学基金一项。
肖韬讲师：研究领域为生物统计、机器学习、生理信号处理技术，以及这些方法在公共卫生和运动科学领域的应用。 主持国家社会科学基金面上项目一项。已发表SCI论文20余篇。
胡宗良讲师：研究领域为生物统计，荟萃分析，高维数据的假设检验。主持国家青年项目一项，广东省项目一项。
四、课程设置
高等概率论、高等数理统计、高等计量经济学、金融时间序列分析、应用随机过程、多元统计分析、非参数统计、机器学习，生存分析、因果推断、生物统计学方法、金融数学基础、期权期货及衍生产品、统计计算与模拟、精算数学等。
五、教学资源
本专业依托学院的“数理金融与保险精算实验室”开展实验教学，对于学习非常优秀的学生可以推荐参加与香港浸会大学合作开办的硕博连读培养项目。
六、奖助体系
与学校的奖助体系相同，特别优秀的全日制硕士研究生一年累计获得的各类奖助学金总额可达5万以上。
七、培养特色
统计学研究如何有效地收集、分析和解释数据，从而为科学决策提供定量依据。我们将因应现代经济发展和大数据时代的要求，培养既有扎实的概率统计基础理论和方法、又能熟练运用计算机技能分析和处理数据的现代化人才。
八、就业方向
统计学专业的就业范围极其广阔，尤其是近年来大数据，人工智能，互联网，物联网等新型IT产业为统计学的应用提供了机遇。熟练掌握统计分析技术的毕业生即可以在政府部门，银行、保险、证券等金融机构，市场调查与商业咨询公司，制药等传统行业从事商务数据分析与建模工作，也可以在互联网，电子商务等新兴IT技术公司从事大数据分析建模或人工智能系统的开发工作。
九、以往生源情况
本专业生源由推免生、985或211高校调剂生、硕招单位及一般高等院校毕业生构成。
十、对报考者的要求
欢迎具有数学或统计学或有相近专业背景的全日制本科毕业生报考，欢迎推免生，欢迎具有博士授权或硕士授权高校的考生报考。
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