上海财经大学浙江学院统计系（以下简称“统计系”）源于2011年建立的上海财经大学浙江学院金融与统计系，2016年3月单独设系。统计系下设三个教研室和一个研究院，即应用统计教研室、经济统计教研室、数据科学教研室和浙中大数据研究院。

统计系专业结构设置完整，拥有统计学、应用统计学、经济统计学、数据科学与大数据技术4个本科专业和应用统计学（金融统计）1个专业方向。2019年，应用统计学专业成功入选“浙江省一流本科专业建设点”。

统计系拥有一支结构合理、梯队健全、实力雄厚的教师队伍。现有专任教师17人，其中：教授2人、副教授4人，副高及以上职称占35%；博士4人，其余人员学历学位全部为硕士研究生。全体教师不定期参加母体学校和国内外学术会议进修培训，培训覆盖率达100%，逐步形成师资结构合理，充满年轻活力，业务能力精湛的师资队伍。

统计系将学生实习实践作为本科生课程体系的重要组成部分，纳入到学生教育和工作的全过程，将专业学习和实习实践相结合，完善人才培养体系，践行“知行合一”的教育理念。通过党团实践活动、暑期三下乡以及各种文体活动，结合建立的实习实训基地，为广大统计学子历练成才提供广阔平台，取得了广泛好评。

本专业既重视学习面向大数据应用的数学、统计学以及计算机科学与计算等学科基础知识，又强调训练面向大数据挖掘与分析技能。依托优秀的师资队伍实施“案例化”课堂教学；借助校内实验室、大数据技术研究中心以及校外实践教学基地，加强“项目化”训练，参与地方政府、企事业单位的实地调查和数据分析项目。培养掌握数据科学的理论与方法，熟练掌握大数据采集、清洗、存储、处理与分析、可视化与应用等技术，具备面向大数据的挖掘与分析能力，能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统集成的高水平应用型专门技术人才。

概率论、数理统计、数据科学导论、探索性数据分析、数据结构与算法分析、Python程序设计、回归分析、统计计算、机器学习、数据挖掘、数据采集与网络爬虫、大数据平台分析应用、分布式计算、数据库原理及应用等。

数据科学与大数据技术专业主要培养能够在商业、金融和经济等领域从事大数据的处理、分析及预测等工作的应用复合型人才，专业核心课程涵盖探索性数据分析、数据挖掘与机器学习、数据结构与算法分析、Python程序设计、数据采集与网络爬虫、大数据平台分析应用、分布式计算、数据库原理及应用等。