数据科学与大数据技术
专业介绍
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大数据时代
金融大数据 工业大数据
影响生活
产业革命
国家未来
电商大数据
政府大2017年12月8日 中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习
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培养目标
应用数据解决方案
基于专业化行业知识的数据应用解决方案设计
与实施，优化配置业务资源。
能力数据分析与建模
模型驱动的粗放型管理决策
管理 科学
业务流程
问题暴露
需求分析
定性定量
模型
优化求解
管理决策 优化配置 业务资源
模糊描述
经验假设
数据驱动的精细化管理决策
数据 科学
问题暴露
需求分析
采集获取
数据
挖掘分析
管理决策 优化配置 业务资源
业务流程
精确描述
知识发现
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结语
热烈欢迎各位同学填报
江西财经大学 信息管理学院
数据科学与大数据技术专业
教授
副教授
副教授10人，讲师5人，直接参与课程建设和学生日常管
理，并以导师制方式指导学生制定未来发展规划。
博士
具有博士学位教师19人，其中海归博士3人（全院共5人），
直接参与学生创新创业项目和毕业设计（论文）指导。
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专业演变
专业前身（管理科学） 2017年江西省普通高校本科专业综合评价排名第一
锚定大数据时代 培养目标与就业定位：
不同行业需求
数据科学家
特定行业需求
数据分析师
从事数据采集、 分析和建模工作， 进而提供管理决 策支持。
大数据底层架构
数据工程师
基于数据现状，从事 个性化数据应用解决 方案设计与实施工作， 进而实现业务资源优 化配置。
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课程体系 数据分析师、数据科学家
金融工程
金融风险管理 量化投资分析 商务与政务智能决策
专业特色课程
工业大数据管理
大数据分析实战实训
数据挖掘与分析
机器学习
数据可视化 运筹学 网络爬虫 数学建模
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专业核心课程
管理统计学 程序设计
时间序列分析
计量经济学 大数据底层原理 微分方程
数据结构与算法 代数与几何
基础课程
数学分析
概率统计
师资力量
教授5人，其中“井冈学者”1人（全校唯一），直接指导 专业建设、讲授核心课程和参与学生培养。
面向特定业务需求，具备基于统计与优化的数 据处理、分析与建模能力，支持管理决策。
基础数学与计算机科学
扎实的数学与计算机科学知识，为未来立足不
同行业和考研、出国深造奠定坚实基础。
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就业定位
面向金融大数据、商业大数据、工业大数据与政府政务大数据的处理、 分析和应用需求，能够立足金融机构、工商企业和政府部门等不同行业， 从事数据分析与管理决策工作的数据分析师或数据科学家。
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