名称 【管理科学与工程类】
层次
国家特色专业 否
专业类型 管理学
专业类别 管理科学与工程类
年限 四年

华中师范大学 - 大数据管理与应用专业介绍

专业简介

大数据管理与应用专业瞄准“互联网+”和大数据时代社会各领域对大数据分析理论和方法在经济管理活动中的具体应用难题和对相关大数据管理与治理方法的现实需求,致力于培养具有扎实的管理学、经济学、数学、大数据科学知识,熟练掌握大数据管理与应用的技术与工具,能够承担企业、事业、政府、社会组织等部门的数据管理、信息咨询服务、决策支持等工作的综合型人才。本专业师资力量雄厚,职称和年龄结构合理,所有教师具有博士学位和一年以上海外留学、访学经历。本专业所在的信息管理学院是由国家教育行政主管部门和专业行政主管部门正式确认的专业人才培养基地和科学研究基地,本专业有专门的教学实验的实验教学中心,为学生开设全方位的实验教学与应用项目。

培养目标

本专业旨在培养德、智、体全面发展,具备科学人文精神、创新创业精神和良好职业道德精神,具有良好的自主学习能力、批判思维能力、国际交流能力和团队协作能力,掌握扎实系统的管理学和经济学理论基础,熟悉采集、存储、处理与分析、传输与应用等现代数据管理技术与方法,善于利用海量数据进行定性与定量结合的系统分析,并能在各行业为政府机构和企事业单位实现智能化决策的复合型高级管理人才。

预期能力素养

本专业学生主要学习经济与管理、数学与计算机科学与技术和大数据管理、分析与应用的基本理论知识,接受科学思维、系统分析及技术工具的基本训练,掌握获取知识、应用知识及创新等基本能力:

  • 具备良好的数理基础,掌握管理学、经济学、信息科学和大数据管理与应用的基本理论知识;
  • 熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术与方法;
  • 具有一定的解决各行业大数据管理与应用问题的实践能力和技术技能;
  • 熟悉数据科学和经济管理领域的相关政策、法律、法规和标准等方面的知识;
  • 了解数据科学和经济管理领域的理论与应用前沿以及大数据的发展现状与趋势;
  • 具有初步的科学研究和实际工作能力,具有一定的批判性思维能力,具有良好的心理素质与职业道德,并具有团队协同工作的能力。

主要课程

主干课程

  • 高等数学
  • 线性代数
  • 概率统计
  • 管理学
  • 经济学基础
  • 高级语言程序设计(Python)
  • 算法设计与分析
  • 大数据导论
  • 数据结构
  • 管理运筹学
  • 数据库系统原理
  • 面向对象程序设计(JAVA)
  • 管理统计学
  • 管理信息系统
  • 大数据可视分析
  • 最优化导论
  • 博弈论
  • 机器学习基础
  • 数据挖掘技术
  • 大数据分析系统设计
  • 自然语言处理

特色课程

  • C#程序设计
  • 计算机网络
  • 系统仿真模拟
  • 商务智能
  • 大数据安全管理
  • 大数据存储原理
  • 计算思维和数据科学
  • 大数据采集技术
  • 数据仓库理论与实践
  • 大数据组织与检索
  • 专业英语
  • 推荐系统原理与应用
  • 社会网络分析
  • 市场营销学
  • 搜索引擎原理与技术
  • 财务管理
  • 人工智能
  • 用户行为大数据分析
  • 供应链管理
  • 政务大数据分析
  • 大数据治理
  • 大数据营销分析

就业方向

大数据管理与应用专业目前的就业渠道和方向主要是去企业、事业、政府、社会组织等部门从事数据管理、信息咨询服务、决策支持等工作,主要岗位有大数据管理工程师、大数据分析师、商务智能决策分析师、数据科学家等。升学方向主要为一般可以到国内外著名高校、研究所的管理科学与工程、图书情报与档案管理、数据科学等相关专业学科继续学习。

视觉传达设计

艺术学

数字媒体艺术

艺术学

绘画

艺术学

社会学

法学

社会工作

法学

电子商务

管理学

信息资源管理

管理学

通信工程

工学

汉语言

文学

法学

法学

英语

文学

俄语

文学

日语

文学

法语

文学

西班牙语

文学

音乐学

艺术学

舞蹈学

艺术学

行政管理

管理学

土地资源管理

管理学

人力资源管理

管理学

财务会计教育

管理学

金融工程

经济学

经济学

经济学

教育技术学

教育学

科学教育

教育学

心理学

理学

地理科学

理学

教育学

教育学

学前教育

教育学

特殊教育

教育学

生物科学

理学

生物技术

理学

统计学

理学

软件工程

工学

信息安全

工学

运动训练

教育学

化学

理学

国际政治

法学

物理学

理学

美术学

艺术学

新闻学

文学

体育教育

教育学

人工智能

工学

数字经济

经济学

历史学

历史学

融合教育

教育学


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