大数据与商务智能专业方向在职人员高级课程研修班
对外经济贸易大学
大数据与商务智能专业方向
（统计学）
在职人员高级课程研修班招生简章
（可申请经济学硕士学位）
【学校介绍】
对外经济贸易大学是教育部直属的全国重点大学，国家“211工程”首批重点建设高校。目前，学校下设研究生院及15个学院；拥有国家级重点学科2个，国家级人文社会科学重点研究基地1个，教育部战略研究（培育）基地1个、教育战略与规划研究中心1个，专业硕士学位授权点12个，本科专业43个。
历经几代师生员工的艰苦创业和努力奋斗，对外经济贸易大学已经发展成为一所拥有经、管、法、文、理五大门类。现有在校学生1.6万余人，其中本科生8400余人，研究生4500余人，来华留学学历生3000余人。
学校培养的学生一直以专业知识和技能扎实、外语娴熟、思维活跃、实践能力强而受到社会的普遍欢迎，毕业生遍布全国各地的外贸、金融、三资等行业领域及国家机关、中国驻外商务机构，为我国经济与社会发展，尤其是经贸事业的发展发挥着重要的作用。
【专业背景】
随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，社会所产生的数据呈爆炸性增长，行业应用的规模迅速扩大，动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。根据麦肯锡发布的一份研究报告，到2018年世界范围内将会出现高达140,000 至190,000的“大数据”岗位空缺：各行各业已经积累起来大量的数据分析需求，但市场上具备使用、分析和让数据说话能力的人才供不应求。
【培养目标】
大数据的快速发展，带动了行业人才的大量需求，培养基于大数据的人才成为政府、行业和社会急需解决的问题。大数据分析与商务智能专业，通过理论学习及项目实践，使学生掌握大数据分析工具、网路爬虫技术、大数据可视化呈现、数据挖掘与人工智能、大数据计算技术等理论、方法和实务，提高学生分析、使用大数据的能力，从而为决策者提供大数据支持，并能够将大数据应用在经济、金融、管理等各个领域。
【办学特色】
免试入学：无需考试，符合条件，直接入学。
师从名家：名校师资和名企师资联合授课，百度、微软、腾讯、阿里等名企专家均参与教学。师从名家，让您终生收益！
广阔的人脉圈：为学员倾力打造丰富的人际资源，共享对外经贸校友平台，学员横向可扩展校友资源，纵向能延伸企业资源。同学一声，一生同学！
名校学历：学完课程，通过国家学位课程考试，论文答辩通过后可获得经济学硕士学位。
大数据与前沿专业：将大数据与商务智能深度融合，培养大数据分析与应用的专业人才、高薪人才。
O2O教学：采用“面授”，同时辅助 “网络”的授课方式，不脱产，充分满足不同前提条件下同学们的学习需求。
【培养模式】
校企联合培养模式：应用企业真实项目，力求打造适应新形势，具有最新思维和技能的大数据分析与应用专业人才。
【课程体系】
本专业课程体系以循序渐进的方式，从大数据分析基础、数据库构建到数据挖掘与人智能、大数据计算技术，再到大数据在政府、经济、财务、金融等领域的应用，系统地构建了大数据分析与应用的知识体系，既夯实了理论基础，又融入了大量企业实践案例，从而全方位地提升了学生在实际工作中应用大数据的综合能力。
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模块设置 |
课程设置 |
模块释义 |
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学位课程模块 |
微观经济学 |
1) 帮助学员熟悉经济基础学科，为大数据在经济、金融、管理的应用建立系统的基础；
2) 即经济学核心课程，是研究生同等学力人员申请经济学硕士学位的全国统一考试专业综合的内容。 |
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宏观经济学 |
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财政学 |
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国际经济学 |
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货币银行学 |
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社会主义经济理论 |
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专业基础课程模块 |
大数据分析基础 |
主要介绍大数据分析的基础科目，包括统计基础、市场调查理论、网络爬虫技术和数据库原理，帮助学员巩固统计方法基础、掌握大数据的搜集和基本处理。了解主流软件中能够进行自动化数据分析的新特性，为学员提供一套实用高效的大数据学习脉络。 |
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市场调查与指数构建 |
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网络爬虫技术与案例 |
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数据库构建技术 |
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专业核心课程模块 |
大数据可视化呈现 |
主要介绍当前最流行的机器学习算法所需用到的核心数据分析技术，帮助学员认知大数据、数据分析思路，大数据处理平台与应用；同时，讲解数据可视化的基础理论和方法，挖掘数据背后的故事，探索多元视角，构建有效的数据模型，寻找数据中的趋势和规律，并以可视化方式来展示。 |
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大数据计算技术 |
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数据挖掘与人工智能 |
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大数据应用模块 |
政府大数据与国家战略 |
主要是将理论与实务相结合，介绍大数据在政府、经济、财务、金融和互联网+的核心应用。同时围绕大数据的核心要素、技术手段，最终实现通过大数据分析来构建更为全面的商业智慧，使学生掌握大数据商务智能的相关技术和具体应用。 |
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经济大数据与宏观预测 |
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财务大数据与企业决策 |
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金融大数据与投资管理 |
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互联网+大数据与商务智能 |
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大数据综合实战模块 |
主要是通过综合实战方式，以案例为中心，围绕企业实际应用展开，使学生不仅可以理解大数据相关核心理论,同时将所学的知识学以致用，包括在大数据时代，如何结合大数据实现商业应用的预测与分析，掌握商业预测在实际企业中的实际应用,从而促进企业的做出正确的决策。 |
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素质拓展模块 |
主要以培养创新精神和实践能力为重点，普遍提高学员的人文素养和科学素质为目的，按照现代人力资源开发的思想和理念，为学员综合素质培养进行科学的规划，个性化培养和综合开发。计划开设以下素质拓展项目：举办系列科技学术前沿讲座、组织学雷锋等公益劳动或志愿活动、举办英语、体育和科技创新类竞赛、组织户外素质拓展活动、组织创业实践活动等。 |
【课程介绍】
《大数据分析基础》
本课程主要介绍统计学方法，统计学是一门研究客观现象总体数量特征的方法论科学，具有综合性、应用性和数量性的特征。统计学是教育部规定的经济学和管理学类本科专业的核心课程，也是学院经济类、管理类相关专业的专业基础课和专业主干课。该课程以现代统计的基本概念、基本理论与基本方法为基本结构，为提供统计信息、应用统计方法、进行统计决策奠定必要的专业基础。本课程是进一步学习经济学类、管理学类相关专业课程的必要前提。
《市场调查与指数构建》
市场调查与指数构建既是一门理论课，也是一门方法论课程，主要探讨市场信息的收集、整理和分析的方法。通过系统的教学活动，使学生了解市场调查与市场预测的特点、规律，掌握市场调查与市场预测的基础知识、基本理论和基本技术方法，并能运用所学的知识对实际的相关管理工作进行科学合理的市场分析评价，从而为科学管理决策提供依据。
《网络爬虫技术与案例》
网络爬虫，又被称为网页蜘蛛，网络机器人，随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎 (Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista、Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问web的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性。为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。本文将对网络爬虫技术及其原理进行简单的介绍，并且给出实例。
《数据库构建》
随着计算机应用的发展，数据库应用领域已从数据处理、信息管理、事务处理扩大到计算机辅助设计、人工智能、办公信息系统等新的应用领域。本课程主要讲述数据库的基本概念、原理和方法。本课程的任务是使学生掌握数据库设计的基本原理，使学生能够利用所学的数据库知识设计数据库应用程序，解决数据处理中的一些实际问题。通过本课程的学习，要求学生了解数据库的基本概念；掌握关系数据库的理论；掌握数据库设计方法；了解数据库的恢复技术、并发控制、安全性和完整性。
《大数据可视化呈现》
本课程深入浅出地讲解数据可视化的基础理论和概念，挖掘数据背后的故事，探索多元视角，构建有效的数据模型，寻找数据中的趋势和模式，并以图表方式来展示。在讲解过程中，将结合面向各类数据的可视化在实际应用中共同需要的方法、技术和工具，例如交互和可视化评测方法，以及在具体领域的可视化和应用系统，详细剖析数据可视化的工作流程、步骤和思想，培养学生面对实际数据时的可视化技术运用能力、综合设计与开发的能力。
《大数据计算技术》
本课程主要介绍主流的分布式运算和Hadoop技术，Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。Hadoop在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载方面上的天然优势。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载到数据仓库里。
《数据挖掘与人工智能》
数据挖掘是指从大量数据中提取或挖掘出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息或知识。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智 能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。本课程希望学员了解数据挖掘的重要性与国内外的发展状况及未来发展方向； 掌握数据挖掘的一些基本概念、算法、原理 及相关技术；能熟练地运用数据挖掘技术及工具解决实际应用问题；为研究选题打下基础。
《大数据应用模块》
本课程主要讲解如何实现政府、经济、财务、金融、互联网+大数据的预测与分析，从而促进企业做出正确的决策。本课程以案例为中心，围绕企业实际应用展开，使学生不仅可以理解理论、掌握实践的具体应用，同时掌握大数据在实际商务数据中的应用。
【师资力量】
施建军教授 原对外经济贸易大学校长
博士生导师，享受国务院政府特殊津贴。现担任中国企业管理研究会副会长、中国高等教育学会高等教育财经分会副理事长、中国教育会计学会资金结算分委会会长、中国科技指标研究会副会长、中国世界贸易组织研究会副会长等。先后在《管理世界》、《统计研究》、《经济理论与经济管理》、《南京大学学报》、《中国高等教育》等期刊上发表有关经济管理、区域R&D活动与管理创新、科技统计、企业与高校财务等各学科学术论文200多篇。出版著作《大学财务综合评价研究》、《高等院校资金运作与风险防范研究》、《统计学教程》等 20多部。承担主持完成了教育部项目《研究型大学财务的比较研究》、财政部项目《江苏省旅游业对财政贡献研究》、江苏省科学技术厅软科学项目《江苏省科技进步统计监测研究》、北京共建课题项目《北京市创新型城市建设年度评价研究》等国家和省级科研项目20多项，获得省、部级教学、科研奖励 20余项。
刘立新 统计学院执行院长
刘立新教授、博士生导师，中国统计学会常务理事、中国金融工程学会常务理事，北京市优秀教师。专业研究领域：金融工程、金融大数据分析、金融风险管理等。在国内外核心期刊如《Acta Mathematica Sinaca》、《数学学报》、《应用数学学报》、《数学进展》、《财经科学》、《应用概率统计》、《工程数学学报》、《经济数学》、《华东经济管理》、《银行家》等公开发表学术论文六十余篇。参与国家自然科学基金资助项目、教育部项目课题多项。
张浩 统计学院海外特聘教授
张浩教授，博士生导师，美国普渡大学统计学系主任，美国统计协会会士，国际统计学会会士，中组部“千人计划”专家，对外经济贸易大学统计与决策研究所所长，统计学院特聘教授。现任国际统计学期刊“Environmetrics”编委，曾任“Statistics and Probability Letters”编委及美国普渡大学空间统计与气候中心主任，曾在国际统计学会，美国统计协会多个委员会任职，受邀访问过新加坡国立大学、伦敦经济学院、英国Lancaster大学、加拿大哥伦比亚大学(University of British Columbia)、澳大利亚Adelaide大学。主要研究领域是空间统计学，曾参与了十多个跨学科科研项目，研究项目涉及保险、经济、贸易、农业、环境监测等领域。
谢邦昌 统计学院特聘教授
台北医学大学管理学院院长及大数据研究中心主任，受聘为北京大学新媒体研究院、中国人民大学统计学院、厦门大学管理学院、中央财经大学统计与数学学院、首都经济贸易大学统计学院的兼职教授和博士生导师，上海财经大学统计学系和西南财经大学的客座教授。谢邦昌教授目前担任期刊《Communications in Statistics–Theory and Methods》的编辑委员、期刊《Journal of Data Science》的执行编辑以及《数据分析》的期刊主编，此外还担任中华资料采矿协会荣誉理事长以及中华市场研究协会理事长。谢邦昌教授的研究专注于大数据、生物统计、应用统计的理论研究和应用研究，论文发表于Journal of Briefings in Bioinformatics、Journal of Annals of Neurology、BMC Bioinformatics、PLOS ONE、Molecular and Cellular Biology、Journal of Cephalalgia、Chronobiology International等高影响因子的国际学术期刊。
唐晓彬 经济学博士
应用经济学博士后，硕士生导师，对外经济贸易大学统计学院副教授。北京大数据协会、应用统计学会常务理事、理事，院长助理、经济统计系系主任，硕士生导师。研究领域：大数据方法、统计理论方法与应用研究、计量经济模型分析。先后在《Applied Matheatics and Computation》、《统计研究》、《系统工程理论与实践》等期刊发表论文数20余篇，参与国家社会科学基金项目、国家自然科学基金和教育部项目，主持全国统计科研计划重大项目、重点项目等多项。
秦磊 经济学博士
硕士生导师，对外经济贸易大学统计学院副教授。主要研究数据挖掘、大数据计算、时间序列、金融风险管理及其应用。先后在国内核心期刊《统计研究》、《数量经济技术经济研究》、《中国科学：数学》、《数理统计与管理》、《中国管理科学》、《商业经济与管理》上公开发表多篇学术论文，出版译著《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》，主持北京市自然科学基金、学校211项目等多项课题。
【报名条件】
大学本科毕业获得学士学位。
【学费及教材费】
学费：28000元／2年，一次性交齐。
拓展及图书资料费：500元。
学习期间每门结业考试均不另收取考试费
【学校账户】
开户名称：对外经济贸易大学
开户银行：北京银行和平里支行
银行账号：01090353700120105474948
【学制】
学制：学制2年。不脱产学习，周末（六、日）上课。
统计学院在职人员高级研修班学员凭学院学生证在结业后两年内可免费重听所有课程。
【授课地点】
对外经济贸易大学本部
【所需材料】
1.填写在职人员高级课程研修班报名登记表；
2.提交本人身份证复印件、本科学历证书和学位证书复印件；
3.1寸和2寸免冠照片各三张（背景色为白色或者蓝色）；
【证书】
结业证书：
学员完成“课程设置”中所规定的课程并考试（考核）成绩合格者后可获加盖校长签名章、学校钢印和红章的《对外经济贸易大学高级研修班结业证书》。
硕士学位证书：
符合申请硕士学位条件的学员（取得国家承认学士学位三年）可按我校有关规定申请对外经济贸易大学统计学专业经济学硕士学位。
【申请经济学硕士学位及方法】
1.报名参加高级课程研修班学习的人员，在报名时提出申请硕士学位需求。
2.申请学位按照对外经济贸易大学研究生部学位办公室关于以研究生毕业同等学力申请硕士学位的规定办理。所交学费不包括进入论文阶段后的费用。
3.国家统一组织的英语和经济学学科综合水平考试，由我院协助学员到研究生部办理手续，费用按规定由学员交纳。
4.我院将为学员安排教师进行学位论文的指导。
5.如遇国家政策调整，执行国家政策。
0755-88842400 0755-83692700 0755-88844436 
