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，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，各行各业已经积累起来大量的数据分析需求，市场上具备使用、分析和让数据说话能力的人才供不应求。在金融行业，伴随互联网+金融、金融大数据、人工智能的普及，带来了金融科技对金融业的变革，适应金融科技的潮流成为当今金融人才要求。
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。大数据科学与应用专业方向，学员通过理论学习及项目实践，掌握前沿的大数据分析技术，具备扎实的大数据实战能力，提高决策效率与质量。
本专业课程体系以循序渐进的方式，从大数据分析基础、到数据挖掘，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，从而全方位地提升学生在实际工作中应用大数据的综合能力。
课程设置
| 模块设置 | 课程设置 | 学分 | 考试 | 模块释义 |
| 学位课程模块 | 现代统计学 | 4 | 题库 | 帮助学员熟悉统计学科基础，为大数据的理论学习与应用建立系统的基础。 |
| 大数据理论与实务 | 3 | |||
| 应用回归分析 | 3 | |||
| 社会主义经济理论 | 2 | |||
| 专业核心课程模块 | 时间序列分析 | 3 | 非题库 | 主要介绍大数据分析的基础科目，包括了解主流软件（Python、R为主）中能够进行自动化数据分析的新特性、市场调查理论、人工智能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；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。为学员提供一套实用高效的大数据学习脉络。 |
| 数据分析软件 | 2 | |||
| 数据挖掘与人工智能 | 2 | |||
| 商务数据分析 | 3 | |||
| 大数据应用模块 | 高级SQL数据查询技术 | 3 | 非题库 | 将理论与实务相结合，帮助学员更好地理解和探索数据，从庞杂的不同领域的数据背后深入挖掘潜在知识，包括分析用户的行为习惯喜好、精准定位合适的产品和服务、结合数据分析结果及需求进行资源整合、优化配置等，逐步实现大数据在不同场景下的核心价值。该模块内容由浅入深，逐步进阶，从数据收集清洗到深度大数据挖掘技术的提升与应用，不断培养学员的大数据思维，使之掌握不同领域的数据处理方法，实现通过大数据构建智慧蓝图。 |
| 多元数据模型与应用 | 2 | |||
| 市场调查与指数构建 | 3 | |||
| 数据清洗与可视化 | 2 | |||
| 深度学习与模式识别 | 2 | |||
| 应用经济分析/金融市场实务 | 2 | |||
| 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。 | |||
| 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。 | |||
报名条件
1、遵纪守法，品行端正，在相关机构、教学、科研、管理等方面做出成绩的在职人员优先录取。
2、大专及大专以上学历
学费
学费：28000元／2年，一次性交齐。
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。
