吉林财经大学的数据科学专业怎么样？

吉林财经大学的数据科学专业是2024年新设立的本科专业，依托统计学院在经济数据工程实验班多年积累的基础上发展而来。该专业以培养数学、统计学与计算机科学深度融合的复合型人才为核心目标，强调从海量数据中提取价值信息的能力，服务于商业、医疗、政府等领域的决策需求。其课程体系覆盖数据预处理、建模分析、可视化呈现全流程，同时注重伦理规范和跨领域应用能力的塑造，展现出鲜明的财经院校特色。

在培养目标上，该专业要求学生掌握高等代数、数学分析、概率论与数理统计等数学基础，同时精通Python程序设计、机器学习、大数据分析技术等工具方法。通过构建“数据收集→清洗→建模→解释”的完整知识链，培养学生解决实际问题的能力。例如，课程设置中特别强调商业场景应用，要求学生对金融投资、生物医药等领域的业务逻辑有深刻理解。

课程体系设计体现多学科交叉特性：

• 数学基础类：数学分析1/2、高等代数、概率论与数理统计
• 计算机技术类：Python程序设计、数据结构与算法、WEB数据挖掘
• 数据分析类：应用回归分析、多元统计分析、机器学习
• 领域应用类：保险精算、国民经济统计学、市场调研与预测这种结构既夯实理论根基，又通过统计计算与软件、自然语言处理等实践课程强化工具应用能力，特别设置数据科学应用案例课程促进知识迁移。

专业建设注重产学研协同创新，通过校企合作引入华为、亚信科技等企业的真实项目案例，建立“理论学习→实验模拟→企业实战”的三阶段培养路径。例如，学生在掌握Hadoop、Spark等分布式计算框架后，可参与金融机构的风险评估模型开发，实现从技术到业务的贯通。这种模式使近三年毕业生在国企、金融机构、政府部门的就业率保持高位，典型雇主包括字节跳动、建设银行、国家税务总局等。

师资队伍呈现高层次、国际化特征，教师全部具有双一流高校博士学位，其中海外研修经历者占55%，博导/硕导占比66%。团队主持国家自然科学基金、社会科学基金项目6项，在SCI、SSCI等期刊发表论文63篇，将前沿科研成果转化为教学资源。例如，贝叶斯统计、非参数统计等课程内容直接来源于教师的课题研究成果。这种教研相长的机制，助力学生以第一作者身份在CSSCI期刊发表学术论文。

在质量保障方面，专业建立“双主体四驱动”育人模式：

1. 通过学科联动打通统计学、计算机科学与经济学壁垒
2. 依托校企驱动构建订单式人才培养机制
3. 借力国际合作拓展国际视野
4. 以科研推动反哺教学创新同时实施本科生导师制，从大一开始提供学科竞赛指导、职业规划咨询等个性化培养，近年学生在全国大学生数学建模竞赛等赛事中累计获奖60人次。这种全要素培养体系使专业在2021-2023年软科中国大学专业排名中稳居B类梯队。