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數(shù)據正驅動著這個時代發(fā)生巨大變化一門門數(shù)據科學類課程應運而生近年來，本科研究生項目踐行學院人才培養(yǎng)戰(zhàn)略，將數(shù)據科學類課程納入本科、碩士、博士培養(yǎng)體系中。2019年，金融碩士項目開設商業(yè)分析方向；2020年，本科項目開設市場營銷專業(yè)（數(shù)據科學方向）；2021年，除本科、碩士開設《數(shù)據科學的Python基礎》、《因果推斷與商業(yè)應用》、《機器學習與人工智能》、《仿真模型與智慧決策》等課程外，博士培養(yǎng)體系也引入數(shù)據科學類前沿課程，逐步幫助學生掌握前沿技術應用，洞察技術革新趨勢，把握大數(shù)據時代的商業(yè)思想與商業(yè)模式，多層次多維度培養(yǎng)科學思維與數(shù)據思維。學生評價

內容翔實，講述清晰

理論與實際結合

比較深奧難懂的名詞，也能解釋得深入淺出

老師提出的問題十分具有啟發(fā)性

實操與講解相結合，干貨滿滿

課程風趣生動，結合案例可以更好地理解模型應用

新的視角，很有啟發(fā)

通俗易懂，關注熱點

數(shù)

據

科

學

洞察行業(yè)

因果推斷與商業(yè)應用

Causal Inference and Its Business Application

授課教師：虞吉海

課程簡介：本課程對因果推斷的方法進行研究，分隨機試驗和觀測數(shù)據兩大部分進行。我們主要專注于：(1) 因果推斷的基本概念；(2) 因果圖方法的介紹；(3) 隨機試驗和實際應用；(4)觀測數(shù)據的因果推斷（傾向得分匹配、斷點回歸、雙重差分、合成控制），內容包含理論和實際操作。其中第三部分和第四部分為課程重點。

機器學習與人工智能

Machine Learning and Artificial Intelligence

授課教師：張穎婕

課程簡介：本課程重點講授各種經典機器學習和AI方法，詳細介紹各種模型的通用框架，并使用Python語言進行技術實踐。本課程還涵蓋一些與評估相關的內容，并演示如何將機器學習技術和AI模型應用于幾個新興的領域（如商業(yè)、醫(yī)療、教育）。

仿真模型與智慧決策

Simulation Model and Smart Decision

授課教師：彭一杰

課程簡介：新技術與新商業(yè)環(huán)境下的復雜隨機模型難以解析分析，仿真是分析復雜隨機模型的有力工具。近年來，在蓬勃發(fā)展的大數(shù)據、人工智能、數(shù)字孿生等新興技術中，仿真學都起著不可或缺的作用。

仿真有著廣泛的應用場景。金融工程中奇異期權的風險定價與風險對沖、醫(yī)療服務管理與生產系統(tǒng)中的流程設計與資源分配、質量管理中控制圖與機器維護系統(tǒng)的設計與優(yōu)化等問題離不開復雜隨機系統(tǒng)建模與分析以及仿真優(yōu)化技術。

仿真中有著深刻的理論問題。輸入與輸出分析對于通過仿真準確評估復雜隨機模型表現(xiàn)至關重要；復雜隨機模型的優(yōu)化設計通常面臨著方案多、維度高、仿真時間長、實時決策等困難，因此需要從理論與方法論層面提升效率。

運籌優(yōu)化與最優(yōu)決策

Operation Research and Optimal Decision Making

授課教師：王聰

課程簡介：本課程主要覆蓋運籌與優(yōu)化領域的初級建模方式及求解方法。通過課堂講授及案例分析，側重培養(yǎng)學生以下三方面的能力：

1. 建模能力：根據實際的商業(yè)問題構建相應的優(yōu)化模型；

2. 求解能力：如何采用優(yōu)化軟件（Excel/Gurobi）解決優(yōu)化問題；

3. 應用能力：將建模及求解應用到實際商業(yè)場景中的能力，如整合不同利益相關者、確定模型選擇范圍等。

課程各模塊均以課堂講授及討論的方式展開，模塊中包含來自金融、信息系統(tǒng)、交通、供應鏈、醫(yī)療、能源等領域的豐富案例（包括問題抽象、模型及求解實現(xiàn)）、閱讀材料等，以強化學生對相關建模、求解及應用的理解。此外，每部分教學內容配有階段性練習，方便學生及時鞏固所學內容。

智能網絡與智能場景

Networks and Business Intelligence

授課教師：王翀

課程簡介：互聯(lián)網和移動網絡是數(shù)字經濟的重要基礎設施。網絡數(shù)字設備的普及不僅提升了企業(yè)的服務能力和服務渠道，更帶來了商業(yè)模式的數(shù)字化、平臺化、社交化轉型。網絡分析和網絡理論為基于大數(shù)據、線上社交、開放式平臺的創(chuàng)新商業(yè)模式和智能商業(yè)應用提供了重要的分析視角、模型、手段和工具。對網絡的抽象（概念、結構）和具象（技術、算法、設備）層面的深入理解是理解數(shù)字經濟發(fā)展，構建用戶畫像、知識圖譜、推薦算法等智能、個性化應用的必要基礎。本課程基于豐富的場景案例和實踐操作，系統(tǒng)介紹網絡理論視角和網絡數(shù)據分析的工具。學生可以通過本課程了解理論研究中對網絡（物理網絡、社交網絡、知識圖譜）的建模方式，掌握Gephi和R語言中的網絡分析工具，提升對商業(yè)網絡的認知和數(shù)據分析能力。

人工智能和社會經濟

AI and Economics

授課教師團隊：孟涓涓、翁翕

課程簡介：人工智能是公認的會對未來經濟和人類社會方方面面產生深遠影響的技術。課程旨在探索人工智能技術如何影響社會經濟：人工智能技術對宏觀經濟、勞動力市場、教育的影響；人工智能技術結合大數(shù)據如何改變商業(yè)形態(tài)和商業(yè)策略，包括個性化推薦系統(tǒng)、市場機制設計、數(shù)據交易等問題。課程也會討論更深層次的倫理問題，如隱私保護、算法歧視、公平和福利等。課程還將探討政府政策如何影響整個人工智能技術和社會經濟的發(fā)展。

SQL與數(shù)據分析

SQL and Data Analysis

授課教師：王翀

課程簡介：信息的產生和交換是經濟活動的核心組成部分。二十世紀數(shù)字化信息技術的產生和發(fā)展對所有行業(yè)都產生深刻的影響。這不僅僅體現(xiàn)為生產、服務效率的提升和創(chuàng)新商業(yè)模式的產生，更重要的是伴隨數(shù)字化的進程，數(shù)據技術快速發(fā)展，大量的信息以數(shù)據的形式獲得收集、記錄和保存。如何有效管理數(shù)據并從數(shù)據中挖掘知識，是各行業(yè)進一步快速發(fā)展的重要驅動力量。理解數(shù)據庫的基本理論，掌握數(shù)據查詢、分析的工具是新時代管理者必須的技能。

回歸分析與數(shù)據思維

Regression Analysis and Data Critical Thinking

授課教師：王漢生

課程簡介：都說這是一個數(shù)據的時代，是一個數(shù)據創(chuàng)造價值的時代。但是，到底什么是數(shù)據？數(shù)據最樸素的定義是什么？從這個樸素的定義，如何看出數(shù)據的時代特征？相應的，什么又是價值？數(shù)據的價值會表達在哪些方面？數(shù)據的價值應該如何測量，如何表達？如何實現(xiàn)從數(shù)據到價值的轉換？回歸分析又是什么？與數(shù)據商業(yè)價值的關系是什么？回歸分析是一個數(shù)學模型，還是一個理念？與業(yè)務問題的關系是什么？這樣的理念，在中國的數(shù)據產業(yè)實踐中，如何被實現(xiàn)？所有這些問題，將得到系統(tǒng)的基于真實案例的回答。

深度學習與人工智能

Deep Learning and Artificial Intelligence

AI and Economics

授課教師：王漢生

課程簡介：深度學習是人工智能的核心技術，是實現(xiàn)非結構化數(shù)據價值的重要方法，是專業(yè)碩士的基礎課程。本課程旨在幫助非計算機專業(yè)同學：（1）快速學習并掌握深度學習的基本理論；（2）了解面向圖像與自然語言分析的經典模型；（3）基于TensorFlow的編程技巧；（4）用于實際應用。

電子商務與數(shù)字化轉型

Electronic Commerce and Digital Transformation

授課教師：邱凌云

課程簡介：伴隨互聯(lián)網對中國經濟影響的逐漸深入，擁有8億互聯(lián)網用戶的中國已經成為全球最大的網絡零售市場，中國的零售行業(yè)正在經歷前所未有的劇烈變革，各種創(chuàng)新的零售商業(yè)模式不斷涌現(xiàn)。不僅如此，在“互聯(lián)網+”、“數(shù)字經濟”、“智能+”等國家政策的指引和推動下，越來越多的傳統(tǒng)企業(yè)正在面臨數(shù)字化轉型的迫切需求。通過本課程，學生不僅可以了解我國電子商務的發(fā)展現(xiàn)狀和最新趨勢，還將體會傳統(tǒng)企業(yè)在數(shù)字化轉型過程中面臨的諸多挑戰(zhàn)和機遇。

人工智能方法及應用

Artificial Intelligence: Methods and Applications

授課教師團隊：彭一杰、王聰

課程簡介：隨著數(shù)據獲取能力及計算能力的增強，人工智能技術已經成為主流創(chuàng)新技術。人工智能技術通常包括搜索算法、機器學習算法、自然語言處理、圖像處理及機器人技術等。本課程將覆蓋主流人工智能方法，對方法的原理、技術實現(xiàn)進行介紹，并結合具體應用實例對其優(yōu)劣勢進行探討。本課程還將對人工智能方法的典型應用領域進行介紹，如圖像及視頻處理、自然語言處理及交互、機器人感知及控制等。此外，課程中將對人工智能方法及應用的未來進行展望，并對其所面臨的倫理問題進行研討。

機器學習與經管研究

Machine Learning for Social Science Research

授課教師：張穎婕

課程簡介：This is a seminar class. It aims to familiarize doctoral students with machine-learning-related research approaches. We will cover different ML techniques (such as deeplearning, natural language processing, and computer vision) and combine them with rich economic theories to analyze interesting topics in the business domain.

Python編程進階

Advanced Python Programming

授課教師：賈金柱

課程簡介：商務數(shù)據分析離不開分析工具。常用的數(shù)據分析工具有Python、Matlab、R等。本課程學習機器學習最常用的編程和數(shù)據分析工具Python。具體而言，主要涉及三方面內容：第一，Python語言介紹及基本編程規(guī)范；第二，Python 中與商業(yè)分析相關的模塊使用；第三，Python商務數(shù)據分析實戰(zhàn)。在講述編程的過程中，會穿插有趣的商務數(shù)據分析案例，覆蓋文本分析、社交網絡分析、圖像分析等多個領域。

機器學習與商業(yè)數(shù)據挖掘

Machine Learning and Business Data Mining

授課教師：賈金柱

課程簡介：本課程詳細介紹了目前主流的機器學習算法、實現(xiàn)及其應用，課程中將使用Python及R兩種統(tǒng)計軟件，以Python為主要數(shù)據挖掘軟件。

可視化高級專題

Application and Practice of Data Visualization

授課教師：周揚

課程簡介：數(shù)據可視化作為數(shù)據分析的重要結果呈現(xiàn)方式，不僅可以在體現(xiàn)數(shù)據顯性價值過程中發(fā)揮重要作用，同時在數(shù)據產品中有著至關重要的影響。因此，圍繞數(shù)據可視化技能本身，借助數(shù)據分析過程，圍繞數(shù)據的價值體現(xiàn)，服務于公司及業(yè)務管理的決策輔助，服務于數(shù)據產品孵化，服務于數(shù)據分析結果及模型結果的呈現(xiàn)，被看作是數(shù)據價值呈現(xiàn)的最后一公里。本課程將圍繞：1) 熟悉了解數(shù)據可視化；2) 如何看懂一個可視化作品；3）如何根據不同的數(shù)據選擇合適的數(shù)據呈現(xiàn)方式；4) 可視化的技術實現(xiàn)路徑及實踐。

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