大数据管理与应用专业

一、专业基本信息

（一）专业定位

大数据管理与应用专业(120108T)属于管理科学与工程学科，主要融合管理学、经济学、统计学与数据科学的基础理论与方法，运用现代统计、大数据处理、人工智能等技术，对海量数据进行采集、治理、分析、挖掘与可视化，为组织的数据资产管理和基于数据的智能决策提供支持，以优化运营、发现商业价值并防控技术风险。

服务面向：面向粤港澳大湾区及广东省的数字经济发展需求，培养能在工商企业、金融机构、电子商务、政府机构及各类组织中从事数据分析、数据挖掘、数据治理、信息资源管理及智能决策支持等工作的高素质复合型应用型人才。

主要特色：“数据分析+商业管理”双核驱动；突出Python与主流大数据技术栈的实践应用；课程体系覆盖大数据全生命周期管理与分析。

建设目标：致力于建设成为特色鲜明、适应区域发展需求的应用型本科专业。

（二）培养目标

本专业的人才培养目标是立足于广东，辐射粤港澳，服务国家数字经济战略与粤港澳大湾区建设，培养适应大数据时代发展需要，德智体美劳全面发展，具备管理学、经济学、统计学理论基础，掌握现代统计方法、大数据处理技术、数据建模与人工智能应用能力，具有系统化管理思维、国际化视野、诚信品质与跨领域沟通能力；能在工商企业、金融机构、电商平台、政府部门及事业单位，胜任数据分析、数据挖掘、商业智能决策、信息资源管理等工作的高素质复合型、应用型、创新型人才。

（三）培养规格

本专业学制为4年，修业年限为3-6年，本专业总学分为160学分。

1. 知识要求

（1）具备良好的人文、自然科学素养和社会科学知识基础。

（2）系统掌握并运用数学、统计学、外语及计算机科学技术，重点强化Python业务自动化脚本开发与大数据处理相关信息技术知识。

（3）系统掌握管理学、经济学原理及统计学方法论，构建坚实的数据科学基础理论框架。

（4）精通大数据生命周期管理技术，掌握机器学习模型构建核心原理及面向商业决策的量化分析方法。

（5）熟悉与数据管理、应用相关的法律法规，了解大数据、人工智能领域的理论前沿、技术发展趋势及国际相关实践。

2. 能力要求

A、专业能力

（1）具备强大的信息技术实践能力，能够构建多源数据采集管道，并运用现代统计方法和技术、大数据处理技术解决实际问题。

（2）具备深度数据分析与研究能力，能够融合经济学与管理学理论，运用大数据技术诊断企业运营痛点，设计数据驱动的优化方案，并实现对海量数据的深度挖掘，输出具有可解释性的决策报告。

（3）具备专业的解决方案构建与实施能力，能够开发领域专用模型，部署智能决策支持应用，并制定符合国际标准的数据质量管理规范，设计领域数据安全合规流程。

B、综合能力

（1）具有通过现代信息技术熟练获取专业文献与前沿学术成果的信息素养与自主学习能力。

（2）具有国际视野和跨文化沟通能力，能够熟练阅读专业外文资料，精准阐述技术方案，并向业务部门有效解释复杂算法逻辑。

（3）具有较强的知识转化、应用创新及创业意识，能够识别传统管理场景的数字化机遇，主导跨职能（技术/业务）协作以交付数据产品。

（4）具备较高的英语综合应用能力，学生须通过全国大学英语四级考试，以满足在全球化环境下学习和工作的需要。

（5）具备良好的团队协作与项目管理能力，能够在多学科背景下发挥协调作用，共同实现组织目标。

3. 素质要求

（1）人文和科学素质

树立社会主义核心价值观，具备良好的道德修养、社会责任感与公民意识。坚守算法公平性原则，具备大数据时代的科学态度、技术应用风险预判能力及职业道德。

（2）专业素质

具有系统化管理思维和创新精神，掌握面向大数据与人工智能环境的数据处理、数据建模和数据分析的核心知识、能力与素质，能够运用先进的理论与方法解决工商、金融、电商等领域的实际管理问题。

（3）身心素质

具有健康的体魄和良好的心理素质，具备持续学习新技术的身体适应力与心理韧性，能够正确应对技术发展与行业变革带来的挑战。

（四）课程体系

1. 本专业课程体系

根据新时代大数据管理与应用专业对知识、能力和素质的复合型要求，构建了“管理+技术+数据+应用”深度融合的课程体系。第一，围绕大数据生命周期管理与智能决策的核心任务，坚持管理学、经济学、统计学等基础学科的重要地位，并按照“管理理论+数据技术+人工智能”三位一体的模式对课程内容进行全面升级与整合。第二，围绕我校国际化、应用型的办学特色，在设置20学分大学英语课程体系的基础上，开设了“大数据分析专业英语”等课程，并设置多门双语培育课（如“管理学（双语）”、“SAS数据分析（双语）”），着力培养学生阅读前沿文献、进行国际技术交流的专业英语能力。第三，围绕数据处理、分析与建模的核心技术栈，系统性地构建了从“数据库原理与应用(SQL)”、“Python数据分析”到“数据挖掘与机器学习”、“AI数据分析”及“AI大模型基础与应用”的递进式技术课程链条。第四，为对接不同行业场景的数字化转型需求，专业选修课设置了“数据分析与处理技术基础”、“高级数据分析与人工智能”、“商业基础与管理群”三大模块化课程群，学生可根据兴趣和职业规划，在技术深化、商业应用等方向进行个性化修读。第五，注重理论与实践紧密结合，通过“大数据分析基础”、“非结构化数据处理与应用(NoSQL)”、“数据可视化”等大量实践学时课程，以及“专业实践”、“毕业实习”等综合实践环节，全面提升学生解决实际问题的能力。

本专业的课程体系及学分分配情况如下表：

本专业的课程体系及学分分配表

2. 核心课程

管理学(双语)、经济学原理、应用统计学、经济法、大数据分析基础、会计学、数据库原理与应用(SQL)、Python数据分析、数据治理、数据可视化、非结构化数据处理与应用(NoSQL)、数据挖掘与机器学习、AI数据分析、大数据管理与应用。

3. 实践教学环节

（1）“军事技能”2学分：由学校统一安排，在新生入学的第一学期举行，时间一般为2周。

（2）“社会实践（一）”1学分：由马克思主义学院组织落实，于第二学期认定学分。

（3）“社会实践（二）”1学分：包括劳动教育实践活动等，由马克思主义学院会同团委组织落实，于第七学期认定学分。

（4）“毕业实习”3学分：由管理学院组织，一般安排在第八学期第1至8周。

（5）“毕业论文（设计）”4学分：第七、八学期进行，要求在第八学期第12周前完成。

（6）“专业实践”2学分：由学院在第二至第七学期的第19周组织实施“实践教学周”活动，第二到第五学期每学期0.3学分，第六到第七学期每学期0.4学分。

（五）师资队伍

大数据管理与应用专业依托管理学院雄厚的师资基础，组建了一支年龄与职称结构合理、学术背景多元、注重产学研结合的师资队伍。本专业现有专任教师9人，其中教授3人，副教授1人，讲师2人，助教及初级职称教师3人；教师中拥有博士学位者5人，拥有硕士及以上学位者4人，硕博比例达100%。本专业师资具有鲜明的“双师”导向与跨学科背景。部分教师持有高级会计师、国际注册会计师(ICPA)等专业资格，并将丰富的业界认知融入教学。超过40%的专业教师拥有企业实践经历或深度行业合作经验，与毕马威、贝壳找房、凯捷等知名企业建立了稳定的产学研合作关系，确保教学内容与行业前沿及实际需求紧密对接。近3年来，本专业教师团队在教学与科研方面取得了丰硕成果。团队累计承担横向企业技术开发与服务项目2项，到账科研经费86万元；出版专业教材与专著4部；在《Computational Intelligence and Neuroscience》、《Journal of Network Intelligence》等SCI国际权威期刊发表学术论文3篇；获授发明专利1项、软件著作权6项。这些成果有效反哺教学，为培养学生的创新实践能力提供了坚实支撑。

（六）教学条件

本专业强调理论与实践紧密结合，具备优越的软硬件教学环境，以支撑学生前沿技术应用与复杂业务场景分析能力的培养。在实验实训方面，专业依托“商科大数据平台”与“ERP系统软件”等核心教学软件系统，构建了先进的数据分析与商业决策模拟实验环境。商科大数据平台专注于海量数据处理、分析建模与可视化，而ERP系统软件则模拟企业真实运营流程，两者结合为学生提供了从数据采集、处理到商业智能决策的完整闭环训练。这些平台有效支撑了《大数据分析基础》、《Python数据分析》、《数据挖掘与机器学习》等核心课程的实验与实践环节，确保学生技能与行业需求同步。

为使学生紧密对接产业前沿与实践，专业与众多知名企业建立了深度、稳定的合作关系，共建了高质量的校外实践教学基地。目前，已与包括全球顶尖专业服务机构毕马威（KPMG）、国际知名会计师事务所立信、中瑞诚，以及行业领先的科技企业贝壳找房、广东凯捷商业数据处理服务公司、广州四季酒店等多家单位签署了实习基地协议。这些基地每年稳定承接本专业学生的专业实习、社会实践、项目实践及毕业实习任务，为学生提供了在真实商业环境中应用数据分析技能、解决实际问题的宝贵机会。

通过校内先进的实验平台与校外丰富的企业资源双轮驱动，本专业构建了“教学-实训-实习-就业”一体化的实践教学体系，致力于培养符合数字经济时代需求的卓越商业数据人才。

二、其他专业重要信息

（一）专业特色优势

大数据管理与应用专业面向数字经济时代对复合型数据分析人才的迫切需求，融合管理学、经济学、统计学与计算机科学，致力于培养“懂数据、精技术、善管理、能决策”的高素质应用型人才。本专业依托学校优势，已形成以下鲜明特色：

1. “管工融合、技管双强”的交叉学科定位。 本专业并非单纯的技术或管理专业，而是旨在培养学生在扎实的管理学和经济学理论基础上，精通现代统计方法、大数据处理与分析技术（如Python, SQL, NoSQL,机器学习），具备从数据中洞察商业规律、支持管理决策的复合能力。核心课程体系贯通“数据采集-处理-分析-可视化-决策”全链条，确保学生技术能力与管理思维同步发展。

2. “技术赋能商业决策”的鲜明应用导向。 课程设置紧密对接行业实际，强调解决真实商业问题。重点培养学生运用Python进行业务自动化脚本开发、数据清洗、建模与分析的能力；通过《商务大数据分析》、《大数据财务决策》、《智能审计实务》等课程，将数据分析技能深度应用于金融、电商、会计等多个商业场景，实现技术向商业价值的转化。

3. “德才兼备、善用数据”的素养教育贯穿全程。 在培养学生专业技能的同时，高度重视数据伦理与职业素养教育。课程体系强调数据安全意识、算法公平性原则与社会责任感，培养学生“品德良好、基础扎实、技能熟练、善于协作”的综合特质，使其在未来的数据工作中能够坚守合规底线，清晰沟通协作，产出负责任的、可解释的分析成果。

（二）人才培养成效：

本专业秉承“立德树人、面向应用、能力为重”的教育理念，毕业生入职后发展路径清晰，预期成为：

• 业务部门的“数据参谋”：能在企业数据部门或业务部门中，熟练完成数据采集、处理、分析与可视化工作，为运营优化、营销策略、风险控制等提供直接数据支持。

• 技术团队的“懂业务能手”：能够运用主流数据分析工具与方法，构建和部署领域专用模型，开发智能决策支持应用，有效连接技术实现与业务需求。

• 未来的“数据项目负责人”：通过在校期间丰富的项目实践与团队协作训练，积累经验，具备成长为跨职能团队核心或项目小组负责人的潜力。

（三）教学与科研资源：

1. 师资力量雄厚： 专业拥有一支学历层次高、学科背景交叉、教学经验丰富的师资队伍。专业负责人甄阜铭教授为管理学博士，团队成员包括教授、副教授、讲师等，全部拥有硕士及以上学位，多人具有海外留学或行业背景，近三年主持多项横向课题，科研经费达86万元，出版专著教材多部。

2. 实验平台先进： 拥有“商科大数据平台”、“ERP系统软件”等专业实验室，配备高性能服务器与专业数据分析软件，满足《Python数据分析》、《数据挖掘与机器学习》、《数据可视化》等核心课程的实验与实训需求，支撑学生开展大数据采集、处理、建模与挖掘的全流程实践。

3. 实践基地优质： 与毕马威全球商务服务、贝壳找房、广东凯捷商业数据处理、立信会计师事务所等多家知名企业建立了稳定的校外实习实践基地，每年可为学生提供丰富的专业实习、毕业实习与社会实践机会，实现校企协同育人。

4. 科研成果反哺教学： 专业教师近三年取得了一系列科研成果，包括发表高水平学术论文、获得“财经案例分析平台”、“大数据分析系统”等多项软件著作权，并将前沿的数据分析案例、企业真实项目融入课堂教学与毕业设计，确保教学内容与行业技术发展同步。