課程目標與目的

香港浸會大學的統計學本科(B.Sc.)課程主要有幾個目標。課程旨在為學生提供堅實的數學和統計學基礎，幫助他們建立對數學應用的深刻理解。這不僅包括理論知識，還涉及實際應用能力。其次，課程提供廣泛的應用數學和統計學教育，確保學生掌握處理不同領域數據的能力。計算機素養的整合也是課程的重要部分，因為計算機技術在解決數學和統計問題中起著不可或缺的作用。最后，課程培養學生解決本地社區及更廣泛領域中的實際問題的積極性，教授如何制定適當的數學和統計模型來應對這些挑戰。

必修科學課程

課程的必修科學課程包括：

SCIE1006 生活中的分子科學：這門課程將幫助學生理解化學在日常生活中的應用，提供必要的科學背景。

SCIE1007 大數據與智能技術：介紹數據科學和智能技術的基本概念，為統計學應用奠定基礎。

在第一年，學生還需從以下五門選修課程中選擇三門：

BIOL1005 生物學導論：提供生物學的基礎知識，幫助學生理解生物數據分析。

CHEM1005 化學導論：介紹基本的化學原理，適合對化學數據有興趣的學生。

COMP1005 計算機精要：課程內容包括計算機基本操作和編程基礎，對于后續統計軟件的使用尤為重要。

MATH1025 數學與統計學概論：數學和統計學的入門課程，數學與統計學作為主修的學生必修。

GEST1005 綠色能源與智能技術導論：涉及現代技術對環境和能源的影響，為相關統計應用提供背景知識。

專業核心課程

在完成第一年后，符合條件的學生可以選擇數學與統計學作為主修。核心課程包括：

MATH1005 微積分 I 和 MATH2225 微積分 II：建立微積分的基礎，為后續課程打下數學基礎。

MATH2007 數學軟件編程：學習數學建模和計算，掌握使用軟件進行數據分析的技能。

MATH2205 多元微積分：拓展微積分知識，涉及多變量函數的分析。

MATH2206 概率與統計學：核心課程之一，學習概率理論和基本統計方法。

MATH2207 線性代數 I：介紹線性代數的基本概念，為統計分析中的矩陣運算奠定基礎。

MATH2215 數學分析：深入分析函數的性質和行為，提升解決復雜數學問題的能力。

MATH2216 統計方法與理論：學習各種統計方法和理論，為數據分析提供工具。

MATH3205 運籌學 I 和 MATH3206 科學計算 I：解決優化和計算問題，應用于實際數據分析。

MATH3405 常微分方程 I：研究常微分方程的解法及其應用。

MATH3805 回歸分析 和 MATH3806 多元統計方法：學習回歸分析和多變量統計方法，處理復雜的數據集。

MATH4998 數學科學項目 I：進行綜合性的數學項目研究，將學到的知識應用于實際問題。

以上就是關于“香港浸會大學統計學課程預習”的介紹，海馬課堂4000+嚴選碩博學霸師資，針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師，根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。