一、专业定位
大数据管理与应用专业是广州应用科技学院经济与管理学院对接互联网产业集群大数据行业，依托管理科学与工程专业集群建设的大数据管理与应用专业，于 2023年开始招生。本专业基于管理学门类、管理科学与工程专业类建设形成。
二、特色优势
培养机制方面，本专业围绕数据挖掘、商务决策、大数据营销方向进行人才培养。建设遵循产教融合、协同育人的基本思路，即将开展深度的校企合作，培养学生专业的核心能力，拓展学生的就业优势，形成校企协同育人的人才培养模式。
教学特色方面，注重培养学生的商务数据挖掘和商务智能化能力，为企事业和政府部门提供经济分析和管理决策的服务的能力。
学生培养特色方面，旨在培养学生掌握管理学基本理论，熟悉现代信息管理技术与方法，善于利用商务数据去定量化分析，实现智能化商业决策，具有国际视野、创新意识、创新能力及领导潜质。通过学校教学教育和企业实践教学两个人才培养渠道，依托产教融合平台、业界专业实践教育平台、网络教育平台实现专业教学，为服务广东经济社会发展，着力培养理想信念坚定、职业素养良好、理论基础扎实、实践能力突出、具有创新精神的德智体美劳全面发展的高素质大数据管理与应用专门人才。
三、培养目标
本专业立足粤港澳大湾区，服务数字经济产业，培养有深厚家国情怀、社会责任感、良好职业道德、人文与科学素养和较强团队合作精神，具有一定的国际视野，能扎实掌握数字经济与管理、大数据管理与应用等专业知识，具有企业运营管理、网络营销、大数据数据分析与应用管理等工作能力，能够胜任现代社会商务运营与管理等相关领域工作，懂技术、善经营、会沟通、能创新，德智体美劳全面发展的高素质智能化商业决策型专门人才。
本专业所培养的学生在毕业五年后的目标预期：
目标1.综合素质：具有深厚的家国情怀和人文与科学素养，在工作中自觉践行社会主义核心价值观并具有强烈的责任感与担当精神，能够展现出良好的人生观、职业观与发展观，成为德才兼修的业内典范。
目标2.专业知识：具备良好的专业素养，在熟练掌握大数据管理与应用专业基础知识与工作技能基础上，能够结合社会、法律、环境等非技术因素，创新性地开展各类大数据分析和常用决策方法、数据挖掘的常用算法，掌握数据挖掘编程语言，具备数据的处理、抽取、清洗、转换等能力，掌握机器学习、文本挖掘、数据可视化等技术与应用等方面的工作，并成为所在领域的业务骨干。
目标3.专业能力：学生掌握互联网经济和商务管理相关的信息技术和电子服务知识与综合技能，具有扎实的大数据管理与应用专业基础和良好的商业管理和大数据技术的知识结构，具备一定的互联网创新创业素质。
目标4.通识能力：具有较强的互联网创新思维和意识；具有良好的人际沟通与团队合作能力，能够与国内外同行、专业客户、社会公众进行有效沟通，能够融入团队并发挥骨干作用。
目标5.职业发展：具备可持续发展理念及终身学习的能力，通过继续教育或其它学习渠道进行知识与能力的自我更新与提升，适应大数据管理与应用行业的快速发展，不断拓展自身的知识领域及职业竞争能力。
四、培养规格
1.学制与学分
本专业基本学制4年，修业年限3～8年；学生修满本方案规定的 165学分，第二课堂 10学分,达到培养目标要求和大学生体质健康标准的，准予毕业；符合学位授予规定条件的，授予管理学学士学位。
2.素质要求
毕业要求1.综合素质：具备较好的人文科学素养和强烈的社会责任感。能够描述相关法律法规，明确和实施职业道德和职业素养的规定，并在全球环境下能够应用商业法律、商业道德和商业经济标准。具备健全的人格和良好的职业道德与职业品质，形成职业生涯发展规划的基本能力。
指标点 1.1政治素养：坚定拥护中国共产党领导和我国社会主义制度，在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，践行社会主义核心价值观，具有深厚的爱国情感和中华民族自豪感。
指标点 1.2 公民素养：遵法守纪、崇德向善、诚实守信、尊重生命、热爱劳动，具有社会责任感和社会参与意识。
指标点 1.3 职业素养：勇于奋斗、乐观向上，具有自我管理能力、职业生涯规划的意识，有较强的集体意识和团队合作精神。
指标点 1.4 身心素质：具有可持续发展理念，拥有健康的体魄、心理和健全的人格，掌握基本运动知识并养成良好的行为习惯。
3.知识要求
毕业要求2.学科素养：具备良好的人文与科学素养，扎实掌握学科知识，并能够运用科学的方法解决社会实践中的相关问题。
指标点 2.1 学科基础：掌握管理学、经济学、统计学、大数据营销等基础理论知识，具备综合管理的学科素养。
指标点 2.2 问题分析：掌握高等数学、线性代数、概率论与数理统计等自然科学的基本理论知识，具备一定的数学应用技能，运用大数据管理与应用的思维和方法解决实际问题。
指标点 2.3 工具知识：掌握计算机信息技术等相关知识，能熟练使用现代化工具，能够针对专业问题，借助信息技术手段开展文献检索、资料查询并能够将其用于解决现实商务决策问题。
毕业要求3.专业知识：扎实掌握大数据管理与应用专业基本理论知识，以及分析、运营和决策支持工具，能够在相应的大数据项目或相关业务中应用。
指标点 3.1 专业基础：掌握管理学、经济学、统计学、大数据营销、python程序设计基础、数据挖掘、商务数据调查、商务数据可视化等专业基础理论知识，通过建立系统化的专业知识体系，支撑未来的专业学习与实践。
指标点 3.2 专业拓展：掌握大数据分析和常用决策方法、数据挖掘的常用算法，掌握数据挖掘编程语言，具备数据的处理、抽取、清洗、转换等能力，掌握机器学习、文本挖掘、数据可视化等技术与应用等领域的理论知识与研究方法，支撑专业实践活动的开展。
4.能力要求
毕业要求4.专业能力：能够基于真实行业背景系统的识别、阐述、分析较为复杂的商务决策问题，并给出有效的解决方案。
指标点 4.1 方法能力：有效运用统计、市场调查、数据挖掘等基本方法，描述大数据管理与应用的主要内容及其分析、运营和决策支持工具，利用研究方法来解决大数据管理与应用相关的商业问题。
指标点 4.2 专业实践能力：系统掌握互联网环境下大数据管理的各种常用技术和应用方法，从数据工作过程中提炼核心能力，比如数据挖掘、数据可视化、以及数据阐释商业问题的能力，熟悉商务智能和社会网络分析技术，并具有严密的逻辑分析能力，具有较强的专业分析能力、语言表达能力、良好的沟通能力和组织协调能力。
指标点 4.3 综合实践能力：掌握现代信息管理技术与方法，能够分析和解决海量数据管理问题，熟悉大数据的基本理论、方法和技能，同时了解大数据技术框架和生态系统，能够很好的使用大数据技术应用到商业，善于利用商务数据去定量化分析，并能最终实现智能化商业决策。
指标点 4.4 设计开发能力：在考虑社会、安全、伦理、法律、文化及环境等因素基础上，能够创新的策划与实施基于真实产品或服务的智能化商业决策活动，并能够把大数据思维和战略规划技能应用于业务场景。
5.发展要求
毕业要求5.团队合作：具备良好的团队合作精神，能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色；团队协作过程中具备集体主义精神，能够尊重他人、诚信负责、懂包容和欣赏。
指标点 5.1 团队协作能力：具有良好的团队意识，能处理好个人、团队和其他成员的关系， 在团队协作中，能够尊重他人，谦虚包容、懂得欣赏他人。
指标点 5.2 团队管理/组织能力：能在多学科背景下的团队中担当团队成员或负责人的角色，具备责任感和诚信意识，能够承受压力。
毕业要求6.沟通交流：能够就大数据管理与应用专业问题与同伴及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写调查报告和数据挖掘应用内容，陈述发言，清晰表达或回应指令，并具备一定的国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流。
指标点 6.1专业沟通能力：具备较好的沟通表达能力，能够在专业学习与研究过程中与同伴及公众媒体进行有效沟通和交流。能够在不同的情境中设计合理的交流方式，通过文字、表格、图像及语言进行有效表达与沟通。
指标点 6.2跨文化沟通交流：具备一定国际视野，掌握至少一门外语，能够在跨文化背景下进行有效沟通和交流。
毕业要求7.创新思维：具备大数据管理与应用创新思维意识，同时具备一定的商务管理创新创业能力。
指标点 7.1创新思维与意识：具备互联网创新思维与意识，善于捕捉发现大数据管理与应用行业前沿发展态势。
指标点 7.2创新实践能力：能够针对不同的行业领域创新性的开展大数据管理与应用创新创业实践活动。
毕业要求8.终身学习：树立自主学习，终身学习的观念，认识到持续自我完善的重要性，不断追求卓越。
指标点 8.1 终身学习意识：能正确认识终身学习的重要性，具有对专业发展、个人发展的学习需求认知和自我反思、规划和改进的能力。
指标点 8.2自主学习能力：能够自我管理，具备自主学习的能力，能够根据工作环境和内容的变化，增强自我调适能力，通过不断拓展学习，提升自我水平和视野,具备适应社会和大数据管理与应用行业发展的能力。
五、课程体系
1.核心课程
管理学、经济学、统计学、运筹学、python数据结构与算法、数据科学导论、商务数据调查、大数据与云计算、数据挖掘、大数据营销、商务数据可视化、数据库技术与应用、互联网金融、商务数据分析、企业战略管理、现代企业管理大数据分析项目实训等。
2.实践课程
Python程序设计基础、企业经营管理沙盘实训、ERP软件实训、SPSS统计软件分析与应用、数据库技术与应用课程设计、商业虚拟仿真综合实习、大数据分析项目实训
六、师资队伍
邓志民副教授，经济与管理学院大数据管理与应用专业负责人。南开大学统计系博士，曾在澳洲莫纳什大学数学科学学院做过三年的博士后工作，主要从事数据挖掘方面的研究。目前研究方向是数据挖掘、金融工程、保险精算、生物信息等方面。
邓志民副教授，曾在广东工业大学、深圳南开金融工程学院等单位工作，主持或参与了多项国家面上基金、省基金和校基金的研究工作，发表了二十多篇专业论文，其中有四篇论文属SCI二区级别。
七、教学条件
1.教学与实验设备
经济与管理学院拥有充足的教学软硬件设备，能够满足大数据管理与应用专业教学和实践的需要；具有现代化的专业实验室、多媒体课室多间，商业大数据实验室也正在不断完善，可保障本专业的可持续发展。
