北京金融科技学院的数据科学与大数据技术专业以培养复合型、应用型人才为核心目标，聚焦大数据技术与财经领域的深度融合。该专业依托统计学、数学和计算机科学的交叉学科基础，结合“新工科”教育理念，构建了覆盖数据采集、处理、分析及系统架构的全链条能力培养体系。通过国际化合作项目与国内实践导向课程的双轨并行，学生既能掌握前沿技术，又能在金融、管理等场景中实现技术落地。
专业方向与培养体系
该专业分为国内和国际两个方向。国内方向侧重数据科学与大数据技术的系统化学习，核心课程包括：
- 大数据采集与处理：涉及数据清洗、分布式存储等技术；
- 数据分析与可视化：利用工具如Python、Tableau实现数据洞察；
- 系统架构设计：培养Hadoop、Spark等框架的工程化能力。
国际方向则通过“2+2+1”英国亚伯大学本硕定向项目和“3+17”分段式培养计划，引入全英文授课模式，学生可同时获得中外双学位，并衔接海外硕士课程。课程中嵌入10门与亚伯大学联合开发的国际化学科模块，强化跨文化协作与实战能力。
学科交叉与行业融合
专业特色体现在“技术+商科”的交叉培养：
- 财经领域应用：课程融入金融数据分析、风险管理等内容，例如利用机器学习预测市场趋势；
- 管理思维渗透：通过案例教学模拟企业数据决策场景，如供应链优化、用户画像构建；
- 产学研结合：与金融机构、互联网企业合作实训，学生可参与真实项目开发。
例如，学生需完成大数据驱动金融决策的毕业设计，综合运用自然语言处理（NLP）技术分析财经新闻对股价的影响，此类项目直接对接行业需求。
职业前景与升学路径
毕业生就业覆盖金融机构（如银行、证券）、科技公司（如互联网大厂）、咨询机构及政府部门，主要岗位包括：
- 数据分析师：负责业务数据建模与洞察；
- 大数据工程师：搭建和维护数据处理平台；
- 金融科技产品经理：设计数据驱动的金融产品。
近三年数据显示，约30%的毕业生选择继续深造，可申请数据科学、金融工程等方向的国内外硕士项目。例如，通过“2+2+1”项目学生可直接进入亚伯大学攻读数据科学硕士，部分优秀生源获得QS前100院校的录取。
实践资源与教学模式
专业配备大数据实验室和金融科技仿真平台，支持学生开展以下实践：
- 竞赛与项目：组织参与“全国大学生数据挖掘竞赛”；
- 企业实习：与蚂蚁集团、字节跳动等企业建立实习基地；
- 学术研究：鼓励发表数据治理、区块链应用等领域的论文。
教学模式采用小班化授课（每班≤30人），专业课教师80%具有海外背景或行业经验。例如，《分布式系统》课程由曾任阿里云架构师的教师主讲，结合真实案例解析高并发场景的技术挑战。
这一专业通过技术纵深与行业广度的平衡设计，为学生提供了多元发展路径，既符合国家大数据战略需求，也回应了金融科技行业对复合型人才的迫切期待。
