第一部分：专业概况
本专业紧密对接国家数字经济战略及数据要素市场化配置改革的时代需求，立足浙江、面向长三角，确立了“数据资源化—数据资产化—数据应用化—数据价值化”的全链路学科建设逻辑。
专业强调管理与数据技术的深度融合，构建了“理论教学—技能实训—产业实践—创新应用”四位一体的培养体系。旨在培养具备扎实的管理学与数据科学理论基础，掌握商务大数据全生命周期管理能力的复合型应用人才。毕业生能够胜任互联网、金融、制造及咨询服务等行业中的数据分析、数据治理、数字化运营及智能决策支持等工作。
专业名称：大数据管理与应用
专业代码：120108T
学 制：四年制 学 位：管理学学士
第二部分 专业报考指南
一、选择专业的理由
1. 紧扣数据要素时代脉搏，学科定位精准。
本专业顺应数据资产入表与数据治理规范化的宏观趋势，聚焦“数据资产化管理”这一核心领域。区别于纯技术导向的计算机学科，本专业致力于解决数据在商业场景中的确权、定价、合规与价值转化问题，填补了传统管理学科在数字化转型中的知识缺口。
2. 强化“技术+管理”交叉融合，构建复合知识体系。
专业依托管理学与数据科学的深度交叉，构建了“懂技术、通管理”的培养范式。学生不仅掌握Python编程、数据挖掘等核心技术工具，更具备将数据技术应用于企业战略决策、供应链优化及数字化运营的系统性思维，契合现代企业对复合型人才的迫切需求。
3. 服务区域经济发展，产教融合深入。
立足绍兴及长三角地区庞大的产业集群优势，专业与本地电商园区、供应链企业及传统制造业建立了深度的产学研合作关系。通过引入真实的产业数据与项目案例，将《跨境电商大数据》、《供应链大数据》等区域特色融入教学全过程，实现人才培养与产业需求的无缝对接。
二、专业的学习（研究）对象是什么？
本专业主要研究“商务大数据的全生命周期管理”。
具体而言，即运用统计学、管理学与计算机科学的理论方法，对商务活动中的多源异构数据进行采集与清洗（资源化），通过治理与建模转化为可用资产（资产化），进而利用可视化与挖掘技术辅助商业决策（应用化），最终实现数据驱动的商业价值创造（价值化）。
三、专业本科核心课程有哪些？
基于2026版人才培养方案，课程体系总学分为160学分，其中核心课程（学位课）包括：
基础理论类： 管理学原理、微观经济学、宏观经济学、会计学原理、统计学原理。
数据技术类： Python程序设计、数据库基础与应用、大数据采集与处理、数据结构。
管理应用类： 数据挖掘、管理运筹学、数据资产管理、项目管理、大数据可视化。
前沿拓展类： 数据合规理论与实务、数据仓库与商业智能、大数据智能决策理论与方法。
四、学生需要具备什么特质？
逻辑思维与数理基础： 具备良好的数学素养（高等数学、线性代数、概率论）和逻辑推理能力，能够理解算法模型背后的数学原理。
商业洞察力： 对商业运作模式、市场行为及管理问题具有好奇心，能够透过数据表象发现业务本质。
严谨的治学态度： 具备数据伦理意识与规范意识，能够严谨地处理数据清洗、建模与验证过程中的每一个细节。
五、专业的深造与就业前景怎样？
1. 就业方向（应用型人才出口）：
毕业生主要面向长三角地区的数字经济产业带，就业领域涵盖：
数据分析与治理： 在企事业单位担任数据分析师、数据治理专员、数据产品经理。
数字化运营： 在制造、零售、物流行业从事供应链数据分析、用户画像分析及精准营销策划。
金融科技： 在银行、证券机构从事风险控制建模、量化投资分析等工作。
2. 深造路径（学术型人才储备）：
本专业学科基础宽厚，毕业生可报考管理科学与工程、工商管理、应用统计等学术型硕士，或MBA、MEM等专业学位硕士。学院提供完善的考研指导体系，支持学生通过研究生入学考试实现学历跃升。
3. 职业资格认证：
专业课程体系与“数据管理师”、“数据分析师”等职业资格标准高度衔接。学生在校期间可考取相关证书，为进入政府大数据局、企事业单位信息化部门从事电子政务、统计分析等工作奠定坚实基础。
