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    1. 對外經濟貿易大學在職研究生大數據分析與應用招生簡章
      • 所屬專業:工學
      • 授課方式:周末班
      • 學費:28000
      • 學制:2年
      • 招生狀態:正在招生
      • 上課地點:北京市
      簡章簡介:對外經濟貿易大學大數據分析與應用在職研究生,學制2年,學費28000元。利用周末授課,大專及以上學歷可以就讀,本科有學位者可申請碩士學位。

      一、學校介紹

        對外經濟貿易大學是教育部直屬的全國重點大學,國家211工程首批重點建設高校。目前,學校下設研究生院及15個學院;擁有國家級重點學科2個,國家級人文社會科學重點研究基地1個,教育部戰略研究(培育)基地1個、教育戰略與規劃研究中心1個,專業碩士學位授權點12個,本科專業43個。

        歷經幾代師生員工的艱苦創業和努力奮斗,對外經濟貿易大學已經發展成為一所擁有經、管、法、文、理五大門類。現有在校學生1.6萬余人,其中本科生8400余人,研究生4500余人,來華留學學歷生3000余人。

        學校培養的學生一直以專業知識和技能扎實、外語嫻熟、思維活躍、實踐能力強而受到社會的普遍歡迎,畢業生遍布全國各地的外貿、金融、三資等行業領域及國家機關、中國駐外商務機構,為我國經濟與社會發展,尤其是經貿事業的發展發揮著重要的作用。

        

      二、專業背景

        大數據技術和互聯網的發明一樣,不僅僅是信息領域的革命,更是在全球領域內加速企業創新、引領社會變革的利器。大數據能給企業帶來前所未有的商業價值與機會。使用大數據技術,企業可以靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。據前瞻產業研究院《2014-2018年中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》顯示,全球大數據技術及服務市場年復合增長率將達31.7%,預計2016年收入將飆至238億美元,其增速約為ICT市場整體增速的7倍之多。未來幾年內,大數據領域就業需求和人才需求缺口巨大。

        

      三、培養目標

        大數據的快速發展,帶動了行業人才的大量需求,培養基于大數據的人才成為行業和社會急需解決的問題。

        對外經濟貿易大學在職研究生大數據分析與應用專業,通過理論學習及項目實踐,使學生掌握大數據倉庫與運營管理、數據挖掘與風險控制、大數據可視化呈現的方法,提高學生分析、使用大數據的能力,從而為決策者提供大數據支持,并能夠將大數據應用在產品創新、營銷策劃、售后服務等各個領域,提高企業的投入產出比。

        

      四、辦學特色

        免試入學:無需考試,符合條件,直接入學。

        師從名家:在職研究生名校師資和名企師資聯合授課,百度、微軟、騰訊、阿里等名企專家均參與教學。師從名家,讓您終生收益!

        廣闊的人脈圈:為學員傾力打造豐富的人際資源,共享對外經貿校友平臺,學員橫向可擴展校友資源,縱向能延伸企業資源。同學一聲,一生同學!

        名校學歷:學完課程,通過學位課程考試,論文答辯通過后可獲得經濟學碩士學位。

        互聯網+前沿專業:將互聯網+與大數據技術深度融合,培養大數據分析與應用的專業人才、高薪人才。

        O2O教學:采用面授和網絡兩種授課方式,不脫產,充分滿足不同前提條件下同學們的學習需求。

        

      五、培養模式

        校企聯合培養模式:應用企業真實項目,力求打造適應新形勢,具有最新思維和技能的大數據分析與應用專業人才。

        

      六、課程體系

        本專業課程體系以循序漸進的方式,從大數據技術基礎、數據倉庫與數據挖掘,再到商務智能與數據可視化,系統地構建了大數據分析與應用的知識體系,主要包括大數據概論、大數據營銷分析、數據倉庫與運營管理、大數據商業智能、高級項目管理等內容,既夯實了理論基礎,又融入了大量企業實踐案例,從而全方位地提升了學生在實際工作中應用大數據的綜合能力。

      模塊設置 課程設置 模塊釋義
      學位課程模塊 微觀經濟學 1、幫助學員熟悉經濟學基礎學科,為金融專業課程的學習建立系統性、完整性的基礎。2、 即經濟學核心課程,是研究生同等學力人員申請碩士學位的全國統一考試專業綜合的內容。
      宏觀經濟學
      財政學
      國際經濟學
      貨幣銀行學
      社會主義經濟理論
      專業基礎課程 大數據技術概論 主要介紹大數據基礎,包括社交網絡、分布系統的CAP理論、NoSQL數據庫系統、數據密集型第四科研范式,同時講解MapReduce的總體結構及工作原理與方法,大數據預測分析、大數據的數據挖掘基本思想,同時幫助學員轉變固有的思維方式,學會運用互聯網思維來分析和解決問題,建立互聯網思維模式,具備互聯網思維去解決實際營銷問題。
      互聯網+創新案例分析
      專業核心課程 機器學習 主要介紹當前最流行的機器學習算法所需用到的核心數學和統計技術,幫助學員認知大數據、數據分析思路,大數據處理平臺與應用,了解Office辦公軟件最新版本中能夠進行自動化數據分析的新特性,為學員提供一套實用高效的大數據學習脈絡;同時,講解數據可視化的基礎理論和概念,挖掘數據背后的故事,探索多元視角,構建有效的數據模型,尋找數據中的趨勢和模式,并以圖表方式來展示。
      自動化數據分析
      大數據可視化呈現
      大數據應用 大數據商業智能 主要是將理論與行業應用相結合,介紹商業智能中的商業模式、商務智能中的核心技術、以及大數據在營銷中的核心作用。同時圍繞大數據的核心要素、大數據營銷的手段方法、營銷模式,最終實現通過大數據分析來構建更為全面的金融運營全景視圖,使學生掌握大數據商務智能的相關技術和具體應用。
      大數據營銷分析
      項目管理課程 管理策略與領導力 主要介紹基于人性需求,如何培養領導力,落實有效管理策略。同時系統介紹最佳實踐的產品開發模式思想、框架,并對項目和項目管理的基本概念做出明確闡述,著重培養學員的實施能力,針對管理管理人員圍繞項目組建、計劃管理、項目計劃控制、溝通等主要環節及容易出現的誤區進行重點講解。
      高級項目管理
      大數據綜合實戰 主要是通過綜合實戰方式,以案例為中心,圍繞企業實際應用展開,使學生不僅可以理解大數據相關核心理論,同時將所學的知識學以致用,包括在大數據時代,如何結合大數據實現商業應用的預測與分析,掌握商業預測在實際企業中的實際應用,從而促進企業的做出正確的決策。

        

      七、課程介紹

        《大數據技術概論》

        本課程主要介紹大規模數據處理、分析和挖掘相關的常用算法理論,Hadoop生態系統的架構與應用以及在實際應用中的大規模數據處理技術。課程需要學生閱讀大量的相關文獻來獲得對技術的理解,還要求學生通過完成一系列實驗來掌握大規模數據處理理論知識和工具。通過本課程的學習,學生能夠在了解和掌握大規模數據處理、分析和挖掘理論的基礎上,學會應用大規模數據處理技術解決現實數據處理、分析和挖掘問題。

        《互聯網+創新案例分享》

        本課程重點在于幫助學員轉變固有的思維方式,學會運用互聯網思維來分析和解決問題。課程主要包括:什么是互聯網思維、運用互聯網思維取得成功的典型案例以及互聯網思維下對用戶、產品、品牌、市場的新審視等內容,同時還包含大量的案例研討和經驗分享,旨在幫助學員建立互聯網思維模式,具備互聯網思維去解決實際營銷問題。

        《機器學習》

        本課程主要介紹當前最流行的機器學習算法所需用到的核心數學和統計技術,包括分類、聚類和預測算法等。通過對各種概念和算法的學習與實踐,學習者可以掌握如何用一套抽象的方程式來解決實際問題的方法和技能。

        《自動化數據分析》

        本課程旨在幫助學員認知大數據、數據分析思路,大數據處理平臺與應用,了解Office辦公軟件最新版本中能夠進行自動化數據分析的新特性,并為學員提供一套實用高效的大數據學習脈絡,指明大數據學習方向,提升工作效率。使學員可以掌握大數據分析的基本概況、作用及流程,確定分析思路的各種方法,數據處理的各種方法,數據可視化,圖表展現的各種方法與技巧。

        《大數據可視化呈現》

        本課程深入淺出地講解數據可視化的基礎理論和概念,挖掘數據背后的故事,探索多元視角,構建有效的數據模型,尋找數據中的趨勢和模式,并以圖表方式來展示。在講解過程中,將結合面向各類數據的可視化在實際應用中共同需要的方法、技術和工具,例如交互和可視化評測方法,以及在具體領域的可視化和應用系統,詳細剖析數據可視化的工作流程、步驟和思想,培養學生面對實際數據時的可視化技術運用能力、綜合設計與開發的能力。

        《大數據商業智能》

        本課程基于數據挖掘以及商務智能理論,通過對大數據的分析和應用案例,將理論與行業應用相結合 , 包括商業模式、商務智能概論、商務智能中的核心技術、商務智能與知識管理、同時通過講解商務智能在行業中的應用及實施方案,使學生掌握大數據商務智能的相關技術和具體應用。

        《大數據營銷分析》

        本課程主要介紹隨著金融業務的載體與社交媒體、電子商務的融合越來越緊密,僅對原有結構化數據進行分析已經不能滿足企業發展需求,急需借助大數據戰略。通過介紹大數據營銷的現狀、大數據在營銷中的核心作用,圍繞大數據的核心要素、大數據營銷的手段方法、營銷模式,最終實現通過大數據分析來構建更為全面的金融運營全景視圖,開創企業營銷新天地。

        《商業預測與智能決策解決方案制定》

        本課程主要講解隨著大數據時代的到來, 如何結合大數據實現商業應用的預測與分析,從而促進企業的做出正確的決策。本課程以案例為中心,圍繞企業實際應用展開,使學生不僅可以理解理論、掌握實踐的具體應用,同時掌握商業預測在實際企業中的實際應用。

        

      八、師資力量

        【施建軍】 教授對外經濟貿易大學校長

        博士生導師,享受國務院政府特殊津貼。現擔任中國企業管理研究會副會長、中國高等教育學會高等教育財經分會副理事長、中國教育會計學會資金結算分委會會長、中國科技指標研究會副會長、中國世界貿易組織研究會副會長等。先后在《管理世界》、《統計研究》、《經濟理論與經濟管理》、《南京大學學報》、《中國高等教育》等期刊上發表有關經濟管理、區域R&D活動與管理 創新、科技統計、企業與高校財務等各學科學術論文200多篇。出版著作《大學財務綜合評價研究》、《高等院校資金運作與風險防范研究》、《統計學教程》等 20多部。承擔主持完成了教育部項目《研究型大學財務的比較研究》、財政部項目《江蘇省旅游業對財政貢獻研究》、江蘇省科學技術廳軟科學項 目《江蘇省科技進步統計監測研究》、北京共建課題項目《北京市創新型城市建設年度評價研究》等國家和省級科研項目20多項,獲得省、部級教學、科研獎勵 20余項。

        【劉立新】 統計學院執行院長

        劉立新教授、博士生導師,中國金融工程學會常務理事等校內知名教授。數理金融、金融工程、金融衍生品定價、金融風險管理,極值理論及應用。在國內外核心期刊如《 Acta Mathematica Sinaca 》、《數學學報》、《應用數學學報》、《數學進展》、《財經科學》、《應用概率統計》、《工程數學學報》、《經濟數學》、《華東經濟管理》、《銀行家》等公開發表學術論文三十余篇。參與國家自然科學基金資助項目、教育部項目、學校 211 工程課題多項。主持校級課題多項。

        【張 浩】 統計學院國際院長

      張浩教授,博士生導師,美國密執安州立大學統計學系博士,中組部“千人計劃”專家,對外經濟貿易大學教授與統計與決策研究所所長,美國統計協會會士,國際統計學會會士。現任國際統計學期刊“Environmetrics”編委,曾任“Statistics and Probability Letters”編委及美國普渡大學空間統計與氣候中心主任,曾在國際統計學會,美國統計協會多個委員會任職,受邀訪問過新加坡國立大學、倫敦經濟學院、英國Lancaster大學、加拿大哥倫比亞大學(University of British Columbia)、澳大利亞Adelaide大學。主要研究領域是空間統計學,曾參與了十多個跨學科科研項目,研究項目涉及保險、經濟、貿易、農業、環境監測等領域。

        【唐曉彬】 博士

        統計學專業博士、應用經濟學博士后,北京大數據協會、應用統計學會常務理事、理事,對外經濟貿易大學統計學院副教授,院長助理、經濟統計系系主任,碩士生導師。研究領域:大數據方法、統計理論方法與應用研究、計量經濟模型分析。先后在《Applied Matheatics and Computation》、《統計研究》、《系統工程理論與實踐》等期刊發表論文數20余篇,參與國家社會科學基金項目、國家自然科學基金和教育部項目,主持全國統計科研計劃重大項目、重點項目等多項。

        【秦 磊】 經濟學博士

        碩士生導師,主要研究數據挖掘、大數據計算、時間序列、金融風險管理及其應用。先后在國內核心期刊《統計研究》、《數量經濟技術經濟研究》、《中國科學:數學》、《數理統計與管理》、《中國管理科學》、《商業經濟與管理》上公開發表多篇學術論文,出版譯著《智能大數據SMART準則:數據分析方法、案例和行動綱領》,主持北京市自然科學基金、學校211項目等多項課題。

        【林仕鼎】 百度原大數據首席架構師

        北航大數據技術與應用專業主任,曾任百度大數據首席架構師,負責公司數據相關工作,統一指導基礎架構部、系統部以及運維部的技術和戰略方向,同時對影響公司未來戰略的關鍵技術進行前瞻研究和探索。國家863中國云“以支撐搜索服務為主的網絡操作系統”項目負責人,發改委、工信部、財政部“云計算示范專項”項目負責人,中國計算機學會大數據專委會委員。

        【常國珍】 北京大學商學博士

        曾就職于亞信科技BOC部門、方正國際金融事業部、德勤管理咨詢信息技術系統咨詢部,SAS公司資深講師,Oracle ORE 大數據認證講師。從事銀行與征信行業信用風險預測建模、客戶價值提升等數據挖掘項目。擅長基于客戶行為分析的數據挖掘建模。

        【孫江東】 高級系統架構師

        精通開源系統軟件(操作系統、集群及數據庫等),精通開源虛擬化kvm技術及IaaS云Openstack;擅長開源軟件方案設計,熟悉開源IaaS云openstack的各個技術層級;有豐富的電信、金融、制造等行業IT系統設計及實施經驗。

        【宋俊典】 上海計算機軟件技術開發中心

      截止2012年,申請并參與了近10項國家863項目、上海市科委攻關項目、大型企業的信息化研究項目,榮獲上海市咨詢類項目一等獎。先后參加了創新方法TRIZ培訓、上海干部在線學習城等一系列學習和培訓,獲得SOA軟件架構師、TOGAF企業架構師等資格認證。

        【張海燕】 前盤古文化傳播有限公司高級數據架構師

        前盤古文化傳播有限公司高級數據架構師,深厚的數據素養,豐富的各類數據項目架構設計和項目管理經驗。

        善于對數據進行深度分析,擅長構建多維模型;同時具備深厚的系統技術基礎,精通Bi相關產品; 精通BIEE等商務智能工具; 曾負責多個大數據相關項目,如盤古搜索運營分析商務智能平臺、用戶訪問過程挖掘平臺;擁有在政府及公共事業單位等重大Bi項目參與經歷,如中科院ARP、深圳數字環保數據中心項目、深圳大運會通信與信息系統。

        【巴 川】 數據分析專家

        現任知名游戲公司數據分析挖掘專家,北京航天航空大學軟件學院大數據專業兼職碩士生導師。曾在中國搜索、樂視、暢游、競技世界等公司從事互聯網數據挖掘工作。主要研究領域:互聯網產品分析、運營分析,社交網絡挖掘、推薦系統、數據可視化等。

        深厚的數學素養和算法理論基礎;豐富的數據挖掘實踐經驗;熟悉R、SAS、SPSS等主流數據挖掘工具;熟悉BC-PDM等并行數據挖掘工具;熟悉R、gephi等數據可視化工具;熟悉社會網絡(含復雜網絡)分析算法和gephi等復雜網絡分析工具;熟悉BIEE等商務智能產品。

        

      九、報名條件

        大學本科畢業獲得學士學位。

        

      十、學費及教材費

        學 費:28000元/2年,一次性交齊。

        資料費:500元。

        

      十一、學制

        學  制:學制2年。

        學習方式:周末(六、日)上課,不脫產學習。

        

      十二、授課地點

        對外經濟貿易大學

        

      十三、所需材料

        1、填寫在職人員高級課程研修班報名登記表

        2、提交本人身份證復印件、本科學歷證書和學位證書復印件

        3、1寸和2寸免冠照片各三張(背景色為白色或者藍色)

        

      十四、證書

        結業證書:

        學員完成課程設置中所規定的課程并考試(考核)成績合格者后可獲加蓋校長簽名章、學校鋼印和紅章的 《對外經濟貿易大學高級研修班結業證書》。

        碩士學位證書:

        符合申請碩士學位條件的學員(取得國家承認學士學位)可按我校有關規定申請對外經濟貿易大學統計學專業經濟學碩士學位。

        

      十五、申請經濟學碩士學位及方法

        1、報名參加高級課程研修班學習的人員,在報名時提出申請碩士學位需求。

        2、申請學位按照對外經濟貿易大學研究生部學位辦公室關于以研究生畢業同等學力申請碩士學位的規定辦理。所交學費不包括進入論文階段后的費用。

        3、國家統一組織的英語和經濟學學科綜合水平考試,由我院協助學員到研究生部辦理手續,費用按規定由學員交納。

        4、我院將為學員安排教師進行學位論文的指導。


      十六、退費

        1、 繳納學費完成后一個月內可申請退學,學費可全額退還。

        2、繳納學費一個月后退學不予退款


      聯系我們

      聯系老師:宋老師

      咨詢電話:010-58402442

      報名郵箱:baoming@eduzaizhi.cn

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