大数据管理与应用专业人才培养方案(本科)
2025-04-25 来源： 浏览次数：0
一、培养目标
本专业培养政治合格，身心健康，德、智、体、美、劳全面发展，掌握经济、管理、统计、数据管理、金融和计算机等学科基础知识，具备有效地使用大数据工具和前沿技术，进行数据处理、数据分析、数据展示和数据应用等专业技能，能够胜任企事业单位及政府机关的数据统计、商业数据分析、数据运营管理、数据治理及数据产品经理等岗位工作，具有创新意识、职业素养、工匠精神的高素质应用型人才。
学生毕业后经过5年左右的工作时间，预期能够达到下列目标：
培养目标1：具备基本的思想品德素质、文化素质、专业素质和身心素质，具有良好的人文科学素养，熟悉所从事大数据管理与应用领域的法律法规，具有数据价值增值意识和社会责任感，理解并能正确评价所从事的实践活动对经济、文化、社会和生态数字化发展带来的影响，坚守职业道德规范。
培养目标2：具备交叉融合的多学科知识，具有实践能力和创新能力，能够运用数理统计、数据科学、管理学、经济学及计算机等专业领域的统计分析、数据挖掘、大数据应用等知识和现代技术工具，秉承工匠精神，针对大数据的企业管理项目与金融、电商、国际商务等行业应用，设计有效的解决方案。
培养目标3：具有团队合作精神，能够在大数据管理与应用专业实践和多学科背景下的团队中展现独立工作、团结协作和组织领导能力，能够就数据采集、数据分析与企业数据应用领域的问题与业界同行及社会公众进行有效的沟通与交流。
培养目标4：具备自主学习和终身学习的能力，具有大数据管理前沿视野，能够通过继续教育或其他渠道更新知识，跟踪大数据新兴技术的发展，积极主动适应不断变化的数字化发展形势和环境。
二、毕业要求
毕业要求1
运用知识：具有扎实的数理统计、数据科学以及管理学科专业知识，综合应用于解决企业数据分析与管理决策问题。
1.1 能系统理解数理统计、数据科学、经济学及管理学科的基础理论与专业知识；
1.2 具有本专业领域所需的数据分析能力，能够对具体的对象建立数据分析模型并解释；
1.3 能够将管理、经济方面的知识与数据算法模型方法用于预测和分析企业的管理问题；
1.4 具有系统思维的能力，能够运用数据思维将企业管理的方法应用于金融、电商、国际商务领域问题的提出与解决，推动行业企业的发展。
毕业要求2
问题分析：能够应用数理统计、数据科学和管理类学科的基本原理，对数据领域的管理问题进行识别、表达及分析，分析项目问题实现过程的影响因素，获得有效结论。
2.1 能够运用数理统计、数据科学和管理知识及基本原理，识别与判断数据项目的关键环节和步骤；
2.2 能够运用数学和统计学方法进行定量分析，对企业的数据管理问题进行有效分解和正确表达，分析项目对象特性；
2.3 能够关注数据安全、网络安全及投资风险，能够遵循法律法规和伦理准则，妥善分析与处理企业安全与财产保护问题；
2.4 能够将财务、生产、人力、营销等企业管理方面的基本理论与方法应用于分析企业管理绩效评估与改善。
毕业要求3
给出解决方案：能够针对企业生产销售财务等全流程中的数据管理问题提出解决方案，满足特定项目的数据需求，提升企业的管理水平。
3.1 掌握金融、电商等领域的数据管理与分析流程和基本方法，了解影响投资与管理决策方案的各种因素，为决策者的正确决策提供科学依据；
3.2 能够针对大数据管理平台系统特定功能及参数指标需求，完成销售、国贸、金融等单元模块的数据处理，为政策制定提供科学依据；
3.3 能够综合相关的软件、硬件、信息处理算法等技术与方法进行大数据管理方案设计，并在设计中体现创新意识；
3.4 能够利用数字技术和工具实现企业生产、财务、人力、物流、销售等环节的管理，设计并优化相应的管理方案，并能在多行业环境中应用。
毕业要求4
探究：具备创新思维和团队意识，能够基于数据科学原理并采用大数据管理方法对企业管理问题进行探究，包括收集资料、开展调查、数据分析、方案设计、得出结论，并能对探究结论进行总结和反思，提出对策与建议。
4.1 能够基于数据科学原理，调研和分析金融、电商等领域的新问题，并通过设计和实施探究系统的优化方案；
4.2 能够根据对象特征，正确地采集和处理项目流程数据，明确数据技术与使用方法，选择探究路线，提出解决方案的优化措施；
4.3 能够通过数据全生命周期管理过程的影响因素，对分析结果进行归纳和解释，通过信息综合得到合理有效的结论；
4.4 能够探究企业各流程环节的数据方案的适用性，结合内外部环境的变化及时做出企业管理决策的调整与更新。
毕业要求5
使用现代工具：能够熟练掌握基础性以及专业化分析、统计和数据管理工具的使用方法，对于企业的具体问题，能够选择与使用恰当的技术、资源和信息技术工具进行预测与分析处理。
5.1 使用现代信息技术、人工智能、数据分析工具和机器学习系统等技术，能够有效地开展企业数字管理业务和服务；
5.2 能够针对数据管理与应用的具体任务，选择与使用Hadoop、Spark、MySQL、Spss、Python等工具和平台软件，对项目问题进行数据采集、清洗、挖掘分析与展示；
5.3 能够掌握必要的文献检索和知识管理技术，能够运用常见的文献管理和软件工具对文献资源进行迅速、准确的检索，具备获得数理统计分析、数据管理和应用等文献的能力；
5.4 至少熟练掌握一门外语，能够将其应用于数据分析及数据展示等工作，能够有效地进行国际商贸的信息交流。
毕业要求6
环境与可持续性发展：具备可持续发展的意识能够关注、理解和评价环境保护、社会和谐，以及经济可持续、生态可持续、人类社会可持续的问题，推动企业向智能化、绿色化发展。
6.1 能够在数据建设、运营、销售的全生态产业链中落实低碳节能，在建设和运营过程中实施智能应用及精细化管理，提升运营人员的节能意识，从战略和战术两大维度规划可持续发展路径；
6.2 能够站在环境、技术和社会可持续发展的角度思考数据管理与应用中的可持续性，评价产品周期中可能对人类和环境造成的影响，理解和解决数据技术工作的可持续性和影响。
毕业要求7
职业规范：具备基本的思想品德素质、人文社会文化素养、社会责任感、专业素质和身心素质，能快速适应现代企业对数据人才的需求，能够在数据项目实践中理解并遵守数据管理的职业道德和规范，履行责任。
7.1 具有较高的政治理论素质和思想认识水平，理解社会主义核心价值观，了解中国国情，具备人文社会科学和工匠精神素养，理解应担负的社会责任；
7.2 理解数据管理职业道德和规范，自觉履行数据分析师对数字化项目的社会责任，诚实守信，具备社会责任感，能够在项目实践中自觉履行；
7.3 具备宽厚扎实的基础学科和专业知识，能获得大数据管理与应用等相关职业技能证书，能够运用专业知识对经济管理实践中的问题做出及时有效恰当的分析，将专业知识转化为新的生产力；
7.4 具备健康的体格，全面发展身体耐力与适应性，具备稳定向上的情感力量、坚强恒久的意志力量和鲜明独特的人格力量。
毕业要求8
个人与团队：个人具有环境适应和团队合作的能力，保持进取、奋斗的精神状态，能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。
8.1 个人能够在多学科、多样性、多形式的团队中与其他团队成员进行有效地、包容性地沟通与合作；
8.2 个人能够以进取与奋斗的精神状态承担个人责任，做好组织、协调和指挥团队开展工作，协作完成团队任务。
毕业要求9
沟通：能够就数据分析与管理问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。并具备一定的专业前沿视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
9.1 具有良好的应用语言、文字和网络等渠道进行沟通和表达的能力，能够针对国际商务、跨境电商等领域的专业问题，完成指令回应、文稿设计、报告撰写和演讲汇报；
9.2 具备跨文化交流的语言和书面表达能力，能就企业管理的前沿发展趋势、数据研究热点等专业问题，在跨文化背景下进行基本沟通和交流；
9.3 具有社会活动、人际交往的基本能力和技巧，能够养成有礼貌的行为习惯、树立谦逊有礼的形象，能够建立和谐、融洽的人际关系。
毕业要求10
终身学习：具有自主学习和终身学习的意识，有不断学习和适应发展的能力。
10.1 能认识不断探索和学习的必要性，关注技术的发展，具有自主和终身学习的意识；
10.2 能认识国内外形势，拓展国内外发展方向，不断对自我提出新的要求，做到与时俱进；
10.3 具有自主学习能力，包括对技术问题的理解能力、归纳能力、提出问题的能力、掌握解决问题的基本方法等。
三、毕业条件
完成培养方案规定的全部要求，并获得160.5学分，其中必修127学分，选修33.5学分；同时获得第二课堂20学分，其中必修12学分，选修8学分；可考取电子商务数据分析职业技能等级证书、大数据财务分析职业技能等级证书、大数据分析与应用职业技能等级证书等证书。
四、专业主干课程
管理学基础、经济学、大数据基础与应用、统计学、基础会计、大数据技术基础、企业战略管理、Python数据分析、数据采集与预处理、运筹学、数据库基础与应用、数据结构、数据挖掘与机器学习、数据安全与法规、管理决策分析、大数据综合实训等。
五、附表
表一：教学时间安排表
表二：学时学分统计表
表三：课程设置及教学进度表
表四：素质教育课程安排表（第二课堂）
表五：培养目标达成矩阵
表六：毕业要求达成矩阵 专业负责人：钱媛
（更新于2025年4月25日）