School of Digital Economy and Management

数字经济与管理学院

数字经济与管理学院成立于2023年，

是我校深入推进“新财经”建设过程中

探索成立的数字化财经人才培养示范区。

现设有数字经济和大数据管理与应用两个本科专业，

2024年获批成为数字经济专业硕士授权单位。

学院对接产业数字化转型和数字产业化应用需求，

致力于培养既掌握扎实的经济管理知识，

又具备扎实数字素养与技能的复合型、创新型、应用型人才。

学院突出学科交叉，充分发挥我校现有应用经济学、工商管理、管理科学与工程三个一级学科各自优势，整合现有各专业学院的优势教学科研资源，通过跨学科的资源共享与深度合作，形成了一支高水平、跨学科的教学科研团队。

学院突出产教融合，将大数据、人工智能等现代信息技术深度融入人才培养过程，聘任互联网、大数据、人工智能领域公司高级管理人员组成实践导师团队，指导学生参加横纵向科研项目等实践实训，促进学生综合竞争力整体提升。

学院突出人才培养体制机制创新，在全校范围内遴选优秀研究生导师和中青年科研骨干组成学术导师团队，指导学生开展基础性学术训练，参加各类学科竞赛。

大数据管理与应用

认识专业

大数据管理与应用专业于2017年进入普通高等学校本科专业目录，是教育部《新文科建设宣言》中列为推进学科交叉融合的热点和重点专业。我校大数据管理与应用专业于2023年通过教育部审批备案，面向全国招生，授予管理学学士学位。

随着“数字中国”建设不断推进，社会经济活动加速向数字化、网络化和智能化转型，大数据已成为推动管理创新的关键资源和基础要素。进入大模型时代，大数据作为“核心燃料”，其价值被进一步放大：一方面，大模型依赖于对海量数据的训练与优化；另一方面，大模型又能深度挖掘数据中隐藏的规律与洞见，赋能智能决策。

本专业紧跟时代脉搏，服务于数字经济发展和管理智能化转型，致力于培养具备数据意识、分析能力与跨学科视野的高素质复合型人才。通过强化数据挖掘与建模、信息技术应用与管理决策支持等课程体系，结合产学研用一体化的教学实践，学生将掌握数据科学与管理决策双重技能，具备释放数据要素新价值的能力，成为支撑数字化转型的骨干力量。

培养目标

为顺应数字经济发展对高层次数据人才的迫切需求，本专业面向未来智能商业场景，致力于培养具备国际视野、社会责任与创新精神的高素质复合型人才。学生将系统掌握数据科学与大数据技术的核心理论，熟练应用现代数据管理工具与方法，具备基于现实经济与管理问题开展数据建模、智能分析与科学决策的综合能力。本专业突出“工具应用+智能创新”双轮驱动，重点培养学生在数据处理、挖掘与可视化分析等方面的实操能力，深入掌握深度学习、强化学习、生成式人工智能等关键技术。通过强化“懂工具、会分析、善决策”的实践能力培养体系，学生将在真实复杂的数据环境中锤炼数据思维、创新能力与问题解决能力，全面提升跨学科融合与数据驱动决策的综合素养。毕业生将胜任数据分析、数字化管理、智能决策支持等关键岗位，成长为应用创新型高素质人才与未来商业精英。

办学特色

1.知识图谱赋能的多学科交叉融合课程构建

大数据管理与应用专业作为多学科深度交叉融合的“新文科”专业，依托我校优势学科基础，汇聚经济管理、人工智能等领域的优秀师资与教学资源，组建跨学科课程教学团队。专业以经济管理知识为根基，以人工智能技术为纽带，构建融合管理学、数据科学与智能技术的新型知识图谱，系统呈现学科之间的内在关联与融合路径，推动知识结构的重组与创新，突破传统学科界限，落实“管理与人工智能深度融合”的育人理念。通过知识图谱的引导，学生能够清晰把握多学科知识间的逻辑关系，打破理解壁垒，增强学习的系统性与主动性，激发跨界学习兴趣与综合应用能力。为学生未来从事数据管理、智能决策与学术研究奠定坚实基础，培养既懂数据、精技术，又通管理、懂业务的高素质复合型人才。

2.人工智能引领的学生个性化发展，“师生机”协同教学

大数据管理与应用专业高度重视学生个性化发展，依托人工智能技术，构建了以智能体应用和师生机协同机制为核心的智慧教学体系。通过引入学生画像、学习过程追踪与行为数据可视化，实时展示学习动态，精准把握学习效果，提供即时反馈与指导，帮助学生认知自身成长轨迹，激发学习动力。针对课程内容交叉性强、实践操作复杂的特点，本专业基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，开发了多种智能体（Agent），全面支持课堂教学与课后学习。课堂教学中，教学智能体作为虚拟助手，自动生成任务数据，塑造情境式学习环境，实时响应学生操作反馈。学生通过与智能体的交互体验，实现了课堂内的主动探索与及时反馈。课后学习中，智能体根据学生课堂表现和能力画像，持续答疑与巩固认知，延伸学习空间与时间。作业评分智能体通过结构化批改与引导性反馈，帮助学生发现问题、优化表达。案例生成智能体引导学生将日常现象转化为数据分析任务，提升从实际问题中提取数据问题并开展分析的能力。在智能体支持下，本专业形成了“可感知、可交互、可回溯”的智能学习体系，支撑学生多样化发展需求，结合科研导向与实践主导两条教学路径，精准培养学生核心能力。科研导向路径着力培养学术研究能力与创新思维，通过本科生导师制、学术讲座、师生课题组等方式，系统引导学生参与科研项目与学术成果产出；实践主导路径聚焦实际应用能力，通过实习实训、校外实践基地建设、业界专家参与等途径，提升学生的职业素养与实践经验。

3.数字孪生引领的复合型人才培养范式

大数据管理与应用专业高度重视知识落地与真实场景的融合应用，探索“以学生为主体、教师为引导、产业为依托”的复合型人才培养新路径。通过将真实产业案例转化为可交互的课堂情境，开展“从产业到课堂”的双向孪生实践，如将企业谈判、商业建模、管理决策等关键环节引入教学环节，打造贴近实战、富有挑战的课堂，使学生沉浸式体验商业分析到决策制定的完整过程。

本专业着力构建“课堂教学—实践训练—企业实战”三位一体的教学体系，强化实验与实训教学比重，深化校企协同育人机制，不断拓展行业实践平台与就业通道。通过数字孪生驱动的实践教学改革，全面提升学生在真实业务场景中的数据洞察力、技术应用能力与管理决策能力，助力其成长为具备系统思维与创新能力的高素质复合型人才。

主要课程

大数据管理与应用专业坚持“产学研用”一体化路径，构建了人工智能与经管深度融合的课程体系。在基础层面，开设《Python程序设计》《数据沟通与表达》《管理学原理》《生成式人工智能导论》等课程，夯实学生在数据技术与管理思维方面的综合素养；在进阶环节，设置《数据挖掘与价值创造》《大数据管理方法与应用》《深度学习与强化学习》等课程，重点提升分析建模能力与人工智能技术素养；在应用方向上，结合智能财务、平台治理等领域，开设《平台企业治理》《供应链建模与优化》等课程，强化学生的场景理解与解决问题能力。依托校企联合，开设《大数据智能财务决策》《大数据商业智能决策》等项目课程，让学生在真实产业环境中锤炼数据洞察、智能决策与跨界创新能力，成长为兼具数智思维与实践能力的复合型人才。

办学条件

大数据管理与应用专业依托天津财经大学工商管理、管理科学与工程两个一级优势学科，两个一级学科均具有博士学位授权点，拥有坚实的学科基础与雄厚的科研实力。师资队伍结构合理，涵盖管理学、人工智能、计算机科学等多个学科领域，形成一支多元融合、教学科研并重的专业教学团队。

专业依托我校“数字经济虚拟仿真实验室”，配备高性能GPU服务器、量化投资研究系统、金融数据本地化仓储平台、数字孪生建模引擎等先进软硬件资源，全面支持教学、科研与实训场景无缝衔接，为学生提供智能化、可交互的学习与研究环境。

在科研方面，教师团队承担多项国家自然科学基金、省部级项目等高水平科研任务，构建教学与研究相互促进的良性生态。在实践教学方面，依托学校与多家头部企业的深度合作，构建“企业导师 + 课程项目 + 联合实践”的协同育人机制，聚焦智能财务、平台治理等前沿方向，开展基于真实业务的数据实践项目。课程内容嵌入企业真实数据与典型场景，推动学生能力与行业需求深度对接。

此外，专业还鼓励学生考取数据分析师等行业认可度高的资格认证，提升就业竞争力与专业归属感，为学生打造数智时代背景下的多维发展通道，全面助力其成长为高素质复合型人才。

毕业生去向

大数据管理与应用作为新设本科专业，具有广阔的就业前景。根据中国人力资源和社会保障部发布的《大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》与阿里研究院发布的《高校毕业生数字经济就业创业报告》显示，65.2%的企业已成立数据分析部门，24.4%的企业正在计划成立相关数据部门。预计毕业生去向为：一是进入到银行、会计事务所、金融投资等公司从事数据治理、风险管理等工作；二是进入到互联网、人工智能等科技公司，从事数据分析、数据可视化、商业分析等工作；三是通过公开选拔考试，进入政府机关和事业单位从事数字社会治理等工作；四是进入国内外高校攻读硕士研究生，继续学习深造；五是发挥创新创业能力，自主创业。