专业概述：

信息技术的快速发展不仅改变了人们认识世界的方式和社会的组织形式，也改变了商业世界的格局和社会经济模式。企业、互联网、移动互联网、物联网产生了大量的商务大数据、金融大数据、物流大数据和工业大数据等，一个大数据时代扑面而来。未来将是从数据中“钻取石油、开采黄金”的时代，不但对数据分析人才的需求大幅度增加，同时对懂数据、懂商务和懂管理的大数据管理和商务数据分析人才的需求也激增。 大数据管理与应用是一门新兴学科，核心是大数据管理和数据分析，主要是以商业知识为基础，数理、编程为手段，从数据分析出发，帮助组织提高决策效率和管理水平。与管理科学与工程大类下的其他专业如管理科学、信息管理与信息系统等相比，本专业以大数据为背景，以商务经济管理活动中的问题为对象，综合运用统计学、应用数学、管理科学（运筹学）、计算机软件应用和编程、数据挖掘、机器学习等学科知识，对商务经济管理活动中的数据进行处理，以实现数量化认知、预测分析和优化决策的目的。

核心课程：

基础理论模块：数据科学导论、统计机器学习、商务智能分析、大数据管理前沿、数据质量管理、电子商务。

分析技术模块：数据分析语言基础、数据结构与算法导论、数据库与数据管理、分布式系统基础、商务数据可视分析。

商务数据实践模块：社交网络与文本分析、商业人工智能、医疗大数据、大数据商业模式。

相近专业：

大数据科学与大数据技术、信息管理与信息系统

代表高校：

本专业是新增本科专业，首次开设该专业的高校有西安交通大学、哈尔滨工业大学、东北财经大学、南京财经大学、贵州财经大学。

考研导读：

本专业的本科毕业生可以报考“管理科学与工程”学科下设的专业方向继续深造。例如，对外经济贸易大学管理科学与工程专业设有信息管理与电子商务、大数据分析与智能管理、管理决策优化等研究方向；西南财经大学大数据管理专业设有大数据与金融智能、人工智能与数据科学、金融大数据优化等研究方向；上海财经大学金融信息工程专业设有金融信息工程、金融智能决策支持等研究方向；中国科学院大学经济计算与模拟专业设有经济模拟与仿真、经济计算与模拟、宏观经济数量分析与预测、计量经济、经济与金融预测等研究方向。

职业发展：

该专业的毕业生主要在零售、保险、电子商务，政府数据中心，医药和银行，研究性大学，金融机构，互联网企业等，从事数据科学家、数据架构师、数据可视化人员和数据监管人员等工作。 1.数据架构师需处理非结构化数据，并能熟练使用编程、统计软件。 2.数据可视化人员属于技术人员，职责是通过可视化软件辅助分析，将杂乱无章的数据转化为可直接利用的信息，用常人能够理解的语言表述出数据背后所蕴含的信息，进行趋势预测等。 3.数据监管人员具有根据数据生命周期进行分析并管理数据的能力，他们不仅有熟练的专业技术技能，还要有深入的商业实践知识和良好的沟通能力。

就业分析：

随着《大数据产业发展规划（2016-2020年）》的正式发布，大数据产业正式成为塑造我国竞争力的战略制高点。大数据管理和分析相关人才的欠缺将会成为影响大数据市场发展的一个重要因素。大数据的相关职位需要的是复合型人才，懂数据、懂商务、懂管理，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。我国目前大数据人才只有46万，据公司IDC预测，未来3到5年人才缺口达150万之多。有数据显示，企业为分析师提供的薪资高于行业平均水平的薪酬。同时，随着工作年限的增加，数据分析师薪酬同时也在增长。一个数据分析师的起薪通常是六位数，工作两年后得薪资达到20万到30万,在10年工作年限时，分析师的薪资将高达50万。 总体而言大数据行业的薪资待遇很不错，而且就业单位集中在北上广这些经济较为发达的城市，但是此类岗位工作压力较大。

专家点评：

大数据时代，不但在数据规模上急剧增长，数据类型也更趋复杂，对数据分析人员提出了更高的要求。所需的人才需要具备多方面的技能和素质以适应深度分析数据的需要，比如大数据的存储和管理能力、大数据分析和挖掘能力、商业的洞察力、项目管理能力和社会交往能力等。 1.该专业要求学生掌握大数据分析的各种技术，涉及大类计算机、软件、互联网等方面的知识。对于计算机使用能力有很高的要求，对这类知识不感兴趣的学生，建议慎重报考。此外，该专业还要求学生具备较强的逻辑推理能力、理解能力、观察力和综合分析能力，并对商务活动感兴趣。 2.该专业以市场需求为导向，实践性很强，毕业生需具备较强的管理、沟通能力和商务实践能力。大数据分析是一项复杂的系统工程，需要用科学的方法和系统的思维来发现问题和解决问题，在商业实践中，数据分析师要与相关各方用80%的时间来沟通和合作，用20%的时间构建大数据模型来进行数据分析。 3.大数据管理与应用不同于大数据科学与大数据技术专业。前者更注重对业务的理解，培养的是懂数据、懂商务、懂管理的复合型人才。后者注重从理论层面来研究大数据相关的基础和技术；注重工程实现的可行性，开发一系列的分布式计算、数据挖掘等方法，以求解决工程问题。

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