信息管理与信息系统专业：培养数字化的经济的弄潮儿 ｜陈熹谈“升级后的信管”

　　学者简介：陈熹，浙江大学管理学院数据科学与管理工程学系主任，教授，博士生导师。研究方向：信息系统、大数据分析、社会化媒体与社会网络。

　　数字经济的重要特征是，数据成为了一种新型的生产资料。而从这种新型生产资料中提炼价值的工具，则是大数据分析的相关技能。

　　作为浙江大学管理学院本科专业之一，信息管理与信息系统专业（以下简称“信管”）主要培育学生两方面的能力—— 信息系统的设计与建设能力、信息的分析管理能力。

　　其中，信息的分析管理能力在当前社会需求发展的新趋势下变得特别的重要，同时也面临着升级的压力，以应对当前大数据时代对于商务大数据分析能力的新要求。

　　这里的商务大数据分析（Business analytics），不同于传统商业分析（Business analysis）通过对数据的深度分析和挖掘来了解公司的业绩情况、预测行业的未来市场潜力和趋势等，其目的是获取那些通过定性分析和简单的定量分析所根本没办法获得的管理洞见。

　　目前这样的领域得到了学术界、业界和政府的格外的重视：在学术界，自纽约大学2013年开始开设business analytics的硕士专业以来，全球各大高校纷纷增设有关专业，且学费直逼MBA。众所周知，在市场经济下，高学费往往是高收入和良好职业发展的风向标。

　　在这样的情境下，近年来，浙大管院信管专业教学团队对专业的培养方案进行了几项重大升级，形成了以“管理+计算机+统计” 的基本框架。

　　浙大管院信管专业的培养目标是把学生培养成具有广阔国际视野、创造新兴事物的能力、创业精神和社会责任的数据技术时代(DT)高级管理专业人才与未来领导者。

　　学生将掌握管理学、统计学和计算机科学知识，成为熟悉商务管理的“三能”高级复合型人才， 即能够理解商业及管理等领域的深层次问题，能够基于统计学和机器学习建立数据分析模型，并利用计算机技术实现解决方案。

　　在课程体系层面，我们新开设了一系列具有特色的商务大数据分析专业课， 包括《非结构化数据分析及应用》《分布式文件系统及数据库技术》《社会化媒体与社会网络分析》《数据挖掘与机器学习》等课程。

　　《非结构化数据分析及应用》介绍了非结构化数据的抓取，数据清理，数据分析以及利用数据挖掘工具进行模式识别，重点培育学生从非结构化数据（比如文本数据）中提取知识的理论和技能体系。 课程将介绍一些常用的统计和机器学习方法，以及在健康医疗、音效、社会化媒体、信息提取和推荐系统方面的非结构化数据的应用。

　　《分布式文件系统及数据库技术》介绍数据库设计的方法和技巧（实体联系法、范式理论）。在此基础上进一步介绍分布式文件系统与分布式数据库的基本概念和Hadoop的基本使用。

　　《社会化媒体与社会网络分析》则讨论了社交媒体这一当下热门并新兴的现象。 通过对消费的人心理学原理、公司战略决策、网络分析方法论的介绍，试图让同学深入理解现下社会化媒体热门议题的实际影响，培育学生将理论与实际结合的能力及对当代互联网经济的分析决策能力。

　　《数据挖掘与机器学习》课程讨论了数据挖掘与机器学习方法在金融、医疗、教育、智能制造等领域的广泛的运用，包括无人驾驶、语音识别、光学字符识别、搜索引擎等。本课程全面地介绍机器学习算法及其各类的商业应用。

　　浙大管院信管专业积极开展国际交流与合作，使每一位学生在读期间都能参加境外交流学习， 具备在知名IT企业大数据分析岗位工作的能力和在国际一流大学深造的基础。

　　本专业还鼓励学生参加与境外高校的2+2、3+1等联合培养项目，如数学科学学院与巴黎大学合作的3+3+x, 3+2+x项目，管理学院与新加坡国立大学合作的博士直通项目、与新加坡管理大学、香港城市大学合作的硕士直通项目。同时， 引导学生参加境外交流学习并获得学分的课程，如参加数学科学学院与MIT、Rutgers大学、澳大利亚国立大学等交换生项目、管理学院组织的英国伦敦商学院、荷兰蒂尔堡大学、新加坡国立大学等交换生项目和暑期夏令营项目。

　　此外，本专业还与新加坡国立大学建立了双方互访的交换项目，同学能申请每年在新加坡举办的暑期学校，参与对方教授组织的科研项目。

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