浙江财经大学东方学院的信息管理与信息系统专业（大数据管理方向）是学院重点建设的应用型专业，依托财经院校的学科优势，将信息管理技术与金融、会计等学科深度融合。该专业以数据管理与挖掘为核心特色，注重培养学生在企业信息化管理、大数据分析及信息系统审计等领域的实践能力。通过与行业龙头企业合作共建实训基地，构建了“理论学习+项目实践”的人才培养闭环，为数字经济时代输送具备跨学科背景的高素质技术人才。
在课程体系设计上，该专业围绕大数据处理技术和信息系统开发两大主线展开。核心课程包括数据结构、数据库原理及应用、数据挖掘与机器学习等硬核技术类课程，同时融入金融学、会计信息系统等财经类课程，形成“技术+业务”双轮驱动的知识结构。例如Python数据处理课程通过真实金融数据分析案例，帮助学生掌握从数据清洗到建模分析的全流程技能。这种课程设置使学生在掌握信息技术的同时，能深入理解金融、财务等领域的业务场景。
实践教学体系呈现阶梯式递进特征：
- 基础技能实训：依托Web系统开发与设计等课程，完成信息系统开发基础训练
- 综合项目实践：在数据分析与挖掘实训中，运用Hadoop、Spark等工具处理企业级数据
- 校企联合培养：与用友软件、金蝶软件等7家单位共建的实训基地，提供信息系统审计等真实项目演练
- 创新实践平台：通过AI智慧创新工场开展人工智能与大数据融合的跨学科创新实践。这种“四级进阶”模式有效提升了学生的工程实践能力。
专业建设深度对接行业需求，在金融信息管理和会计数据分析领域形成显著优势。学生毕业后可胜任金融机构的金融数据分析、企业的财务信息系统维护、互联网公司的大数据可视化等岗位。据第三方评估显示，该专业毕业生起薪水平位列全校前列，近三年就业率保持在92%以上，部分毕业生进入网易、同花顺等企业从事人工智能与大数据开发工作。这种就业竞争力源于专业对行业数字化转型趋势的精准把握。
人才培养特色体现在三个方面：首先是学科交叉融合，将数据科学与财经知识有机结合；其次是产教协同育人，企业导师参与40%的实践课程教学；最后是国际视野拓展，引入ACL国际认证课程体系。值得注意的是，专业设置的信息系统审计方向填补了企业数字化风险管控的人才缺口，学生可通过学习COBIT框架掌握IT治理的核心方法，这种差异化培养策略增强了职业发展潜力。
