广东财经大学的数据科学与大数据技术（数字经济学院）专业怎么样？

广东财经大学数字经济学院的数据科学与大数据技术专业，作为国家级新工科专业，紧密围绕数据要素驱动和智能计算方向，构建起以数学统计学为基础、算法编程为核心、财经领域应用为导向的跨学科培养体系。该专业依托学校应用经济学博士点和广东省重点实验室资源，自2021年首届招生以来，已形成本-硕-博全链条培养体系，学生可通过校内智能计算与大数据技术研究中心接触真实商业场景数据建模，在数据治理架构设计与海量财经数据分析领域建立核心竞争力。

专业定位与培养特色

该专业以“商技融合”为核心理念，在课程设计中贯穿数据采集-清洗-建模-可视化全流程能力训练。培养方案突出三个维度：

• 理论根基：设置数学分析、概率统计等基础课程，强化数理逻辑思维
• 技术纵深：通过Python编程、机器学习等课程掌握分布式计算框架和深度学习算法
• 领域交叉：开设金融风险管理、商务智能等特色课程，训练财经数据价值挖掘能力这种培养模式使毕业生既能开发智能推荐系统，又能完成征信分析、结构性融资等复杂业务场景建模。

创新实践教学体系

专业实践环节采用“三阶递进”模式：

1. 基础实训：在省级重点实验室生态环境资源与经济社会系统协同演化实验室完成数据爬取与清洗
2. 项目实战：通过校企共建的智能商务工程技术研究中心，参与金融机构用户画像构建
3. 产教协同：与华南国际数据交易中心等机构合作，开展商业数据资产定价模拟特别设立的机器人研习社和智能算法社，每年组织学生参加“龙数杯”智能量化挑战赛，近三年团队在国家级大数据竞赛中获奖12项。

师资与科研支撑

专业师资队伍呈现“双高”特征：专职教师中95%拥有博士学位，70%具备海外访学经历，包括2名博士生导师和1名省级人才计划入选者。柔性引进的许宪春教授团队带来国家统计局真实数据案例，高志亮院士工作站则提供能源大数据分析前沿视角。近三年教师团队承担国家自然科学基金项目5项、政府横向课题23项，研究成果直接转化为《数据资产评估实务》等特色教材。

升学就业路径

该专业构建了立体化发展通道：

• 学术深造：可攻读本校数字经济学硕士/博士，或申请香港中文大学数据科学联合培养
• 行业认证：85%毕业生获得CDA数据分析师或阿里云ACA认证
• 就业方向：2024届毕业生主要任职于商业银行智能风控部门（占38%）、科技公司算法工程师（占27%）、政府大数据管理局（占15%）学院建立的“沁湖菁英计划”通过企业导师制，已为广发银行、腾讯云等企业定向输送47名数据分析师。