本科研训练项目采用阶梯式培养架构，从基础概率模型到复杂统计分析方法，逐步构建完整知识体系。课程特别设置实战案例解析环节，通过房价预测模型等真实场景应用，深化理论知识的实践转化能力。
| 概率论基础模块 | 条件概率原理 | 马尔可夫链应用 |
| 统计推断模块 | 线性回归分析 | 假设检验方法 |
教学团队配置双语助教全程辅助，实施学习进度动态监测系统，确保每位学员获得个性化的学术支持。师生比例严格控制在1:4，保障教学互动质量。
系统培养文献研读能力和学术写作规范，学员将完成首篇完整研究论文
获得导师签发的项目评估报告，优秀学员可争取核心期刊发表机会
项目结束后自动加入学术交流平台，持续获取前沿学术资讯，参与线下大师工作坊等延伸活动。
注：申请人需具备微积分基础知识，建议提前完成概率论基础课程预习。
