广东财经大学统计与数学学院在大数据管理与应用领域构建了特色鲜明的培养体系，依托数据科学与大数据技术专业为核心载体，融合统计学、数学与计算机科学的交叉优势。学院通过省级重点实验室、校企联合实验室等平台资源，形成了以财经大数据分析为导向的人才培养路径，2022届毕业生去向落实率达97.67%，为金融、互联网、公共服务等领域输送了大量掌握数据建模与决策支持能力的复合型人才。
在课程体系设计上，该专业注重理论深度与实践广度的结合。核心课程包括数值分析、数学建模、多元统计分析及随机过程等数学基础课程，同时设置Python程序设计、Hadoop与Spark大数据技术等计算机类实操课程。特别值得关注的是，学院通过数学建模竞赛和数据分析大赛等品牌活动，将Kaggle竞赛案例、企业真实数据集融入教学，近五年学生累计获得国际级建模奖项641人次，国家级奖项196人次。
产教融合机制是培养过程中的突出亮点。学院与阿里巴巴、腾讯等科技企业建立深度合作，采用“双导师制”联合培养模式。学生在第三学年可进入企业参与用户行为分析、金融风控建模等实战项目，同时依托大数据与教育统计应用实验室完成政府委托的教育满意度调查、宏观经济预测等课题。这种“真题真做”的实践模式，使毕业生具备直接对接产业需求的能力，约23%的应届生进入世界500强企业从事数据分析师岗位。
对于追求国际化的学生，学院提供统计学（中外联合培养项目班）这一特色路径。该项目采用2.5+1+1.5本硕连读模式，前两年半在广财学习精算数学与金融统计，后两年半赴澳大利亚科廷大学专攻精算与金融科学。学生需达到雅思6.0或托福68分的语言门槛，课程体系涵盖金融风险管理、保险精算模型等前沿领域，毕业生可同时获得广财理学学士和科廷大学理学硕士双学位，近三年有15%的学员进入国际四大会计师事务所。
在科研创新支持方面，学院构建了三级培育体系：大一学生通过数学建模协会接触基础算法，大二进入商业信息处理技术研究中心参与横向课题，大三优秀者可加入人工智能与深度学习研究所攻关国家自然科学基金项目。这种阶梯式培养模式成效显著，近五年学生主导完成省级攀登计划项目9项，在《统计研究》等核心期刊发表论文17篇，开发的教育统计决策支持系统已被广东省教育厅采纳应用。
