财经系2026年数字商务微专业招生简章

一、微专业简介

数字商务微专业依托山东科技大学财经系，旨在培养商务数据分析和应用人才，重点培养学生运用前沿数据分析技术进行商业分析、量化管理和辅助决策的能力，使其成为能够在政府部门、工商企业和金融机构从事数据处理、商务分析预测、产品运营策划、数据可视化和大数据应用等工作的高素质应用创新型复合人才。

本微专业聚焦于数据科学和商务经济交叉前沿领域，面向实践需求开设课程，凸显学科交叉性和前沿性；融合全方位多渠道师资力量，采用在线课程、专家讲座、实训基地等多种形式与前沿数字企业的专家合作。利用双师型授课、校企一体化授课模式培养懂技术、会应用，知前沿、会创新的数字商务人才。

二、招生对象及条件

本微专业面向济南校区大二学生（2025级）开设，计划招生60人，招生条件：对数字商务微专业学习有兴趣，综合素质高，具有较强的沟通能力、学习能力及团队合作能力。

三、学制

两年

四、授课方式

微专业独立开班，线下集中授课与线上授课相结合。授课时间及具体课程安排详见教务系统。

五、学分与证书

学生修满本专业培养方案规定的16个学分，由教务处统一发放“数字商务”微专业学习证书；不在中国高等教育学生信息网（学信网）备注信息，不授予学位。

六、学费

微专业学费按学分收取，100元/学分，总计1600元。每学期缴纳的学费根据实际开课学分计算。

七、教学进程计划表

八、课程简介

1.数字经济：2学分，32学时。本课程介绍数字经济的内涵、特征与技术基础，分析数字经济对传统理论和传统产业的冲击与创新，解读数字经济在我国的发展政策以及在全球范围内的发展情况。本课程面向国家战略和产业发展的人才新需求，针对数字经济发展涌现出的新产业、新模式和新业态，培养学生准确把握数字经济运行规律的能力。

2.商业数据分析：2学分，32学时。商业数据分析将介绍商业数据分析的重要性和应用场景，包括数据来源和获取渠道、数据收集和清理方法、数据可视化和探索性数据分析（EDA）技术、机器学习算法和模型评估方法、时间序列分析和预测技术、网络分析、大数据分析与云计算等。本课程旨在帮助学生建立商业数据分析思维和技能，提高自己在数据科学领域的专业素养和竞争力。

3.国际商务：2学分，32学时。本课程主要包含全球商务环境的变化、国际商务理论发展、企业国际商务战略的构建、以及跨国企业运营与管理、国际财务与金融、国际市场营销等几个方面。本课程将助力学生具备理解和剖析当今国际商务环境的系统与理性思维能力，掌握分析和应对国际商务活动中各种实际问题的方法，从而为学生今后从事国际商务相关工作夯实基础。

4.数据结构与算法：2学分，32学时。本课程主要介绍非数值计算问题中如何合理地组织数据，有效的存储和处理数据，正确地设计算法以及对算法的分析和评价。通过本课程的学习，使学生理解数据结构的逻辑结构、物理结构、抽象数据类型等概念，掌握各类常见抽象数据类型的定义及实现，掌握常见的查找、排序算法及算法背后隐含的算法设计策略，培养学生良好的算法设计和编码技能等专业能力。

5.数字营销：2学分，32学时。本课程主要讲述数字时代，如何利用数字化的技术手段对产品或服务开展进行有针对性的、可衡量的、互动性的营销活动。通过课上案例学习与讨论，加强学生们对各行业应用数字营销的思考，提高学生从事数字营销的理论素养和营销工作的能力，为学生未来进入相关领域工作或进一步深造奠定基础。

6.Python基础与应用：2学分，32学时。本课程主要教授Python基本知识、基本理论和基本程序设计方法，并通过上机实验培养学生应用Python解决实际问题的能力。通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的编程模式，熟练掌握Python分支结构、循环结构、函数设计与使用，熟练使用Python读写文本文件与二进制文件，掌握使用Python编写网络爬虫程序的方法、Python+pandas进行数据处理的基本用法、Python+matplotlib进行数据可视化的用法。

7.管理信息系统：2学分，32学时。通过对本课程的教学，要求学生掌握管理信息系统的基本概念、结构和建立管理信息系统的基础；掌握管理信息系统的开发方法和管理信息系统开发各阶段的步骤、基本技术与方法；能够编写开发过程各阶段的主要文档；了解管理信息系统开发的新技术和新进展以及管理信息系统在企业管理中应用。

8.大数据管理与应用：2学分，32学时。课程系统地讲述了大数据、数据挖掘、机器学习、云数据库和数据可视化的基本概念。重点介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。