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数据科学、人工智能金融学微专业培养方案

作者：发布时间：2026-01-20 点击数：

厦门大学数据科学微专业培养方案

微专业简介	厦门大学数据科学微专业旨在响应国家大数据战略和数字经济发展规划，培养适应新时代需求的高素质数据科学人才。该专业依托厦门大学邹至庄经济研究院和经济学院的优质学术资源和国家级教研平台，如国家自然科学基金委员会“计量建模与经济政策研究”基础科学中心项目、计量经济学教育部重点实验室（厦门大学）等，致力于打造具有学科交叉融通背景的专门人才，以应对数智时代的发展机遇与挑战。课程体系涵盖计算机技术、数据科学核心课程以及交叉学科课程。
培养目标	本专业专注于统计学、计算机技术与信息科学的交叉融合，旨在培养学生从大量复杂数据中提取有价值信息的能力，以解决信息时代的数据密集型问题。课程体系将计算机技术、数据科学核心课程与经济学基础课程交叉结合，采用全英文授课，旨在培养具有国际视野、创新精神和实践能力的高质量人才，毕业生将能够在商业、科研、政府等领域提供数据驱动的决策支持和战略规划。
修读要求	1.申请微专业证书应修读总计不低于16学分的课程，其中必修12学分，选修4学分。 2.学生修满本培养方案规定的16个学分，颁发“数据科学微专业”证书。
课程号	课程名称	修读形式（必修/选修）	学分	总学时	理论教学学时	实验教学学时	实践教学学时	开课学年	开课学期	考核方式	备注
U10305900011	概率论与数理统计	必修	4	64	64	0	0	一	秋	考试
U10305900003	Python与经济大数据	必修	4	64	64	0	0	一	秋	考试
U10305900009	数据科学导论	必修	4	64	64	0	0	一	春	考试
U10300600009	数据结构与算法分析	选修	4	64	64	0	0	一	春	考试
U10305900006	人工智能经济学	选修	4	64	64	0	0	一	春	考试
140270010018	数据挖掘	选修	4	64	64	0	0	二	春	考试
140270010013	多元统计分析	选修	4	64	64	0	0	二	春	考试
U10305900004	强化学习	选修	4	64	64	0	0	二	春	考试
U10305900008	深度学习与大语言模型	选修	4	64	64	0	0	二	秋	考试
U10305900010	数字经济学	选修	4	64	64	0	0	二	秋	考试
U10305900005	人工智能金融学	选修	4	64	64	0	0	二	秋	考试
150270010014	属性数据分析	选修	4	64	64	0	0	二	秋	考试
U10305900007	人工智能伦理与政策	选修	4	64	64	0	0	二	春	考试
U10305900013	高维数据分析	选修	4	64	64	0	0	二	春	考试
	总学分		56

1. 课程总学时=理论教学学时+实验教学学时+实践教学学时。

2. 开课学年请用“一、二”表示，开课学期请用“秋、春、夏”表示。

厦门大学人工智能金融学微专业培养方案

微专业简介	人工智能金融学微专业由厦门大学经济学科经济学院金融系和王亚南经济研究院共建，并联合邹至庄经济研究院的经济学、金融学、统计学等跨学科、国际化师资团队，具有强大的教学团队和完善的培养系统。其中，厦门大学金融系其前身为1921年商学部下设的银行科，1928年银行系正式设立，至今已有百年辉煌历程。2013年在教育部金融学科评比中排名全国第三。2019年、2020年金融学和金融工程专业分别入选国家级一流本科专业建设点。本微专业旨在培养兼具金融基础理论与人工智能技术能力的复合型人才，为未来数字化金融生态提供高素质的创新力量。充分整合传统金融学科与大数据、机器学习、人工智能等新兴技术，围绕金融风险管理、量化投资、智能投顾与监管科技等核心领域，依托厦大经济学科的传统优势，面向加快建设金融强国、推动经济高质量发展的国家重大战略需求，顺应数字时代社会需求，培养扎实掌握经济金融理论，熟悉数据分析算法和统计工具，具有较强的实践能力和创新精神的复合型、创新型领军人才。本微专业面向本科高年级在校学生，建议具备一定的数学、统计和编程基础，来自经济、管理、计算机、信息工程等学科背景的同学均可通过定制化课程衔接，在该微专业学习中建立跨学科互补优势。
培养目标	人工智能金融学微专业立足“AI+金融”交叉前沿，面向大数据时代金融行业的数字化与智能化需求，突出应用型与创新性。通过系统的课程、项目以及实习实践，使学生具备前瞻的学科视野和跨界整合能力，能在银行、证券、保险、FinTech创业公司及政府监管部门等领域贡献专业智慧。通过开展人工智能金融应用，推进“人工智能+金融学”行动，加快培育金融行业新质生产力，为金融“五篇大文章”注入新动能。具体而言，本微专业具有四大培养目标。第一，夯实金融学根基：深入理解金融市场运行机理，掌握金融工具、金融监管与风险控制等核心知识。第二，掌握AI前沿技术：系统学习机器学习、深度学习、自然语言处理等算法，并能结合真实数据开展建模与分析。第三，注重实践落地：通过项目式学习和案例教学，锻炼运用人工智能手段解决金融业务痛点的实操能力。第四，培养创新思维：鼓励在多元场景中拓展研究，开拓数智金融新应用，为金融业升级转型提供可行方案。通过设置金融核心理论课程和人工智能方法课程，使学生掌握扎实的金融学专业基础知识和原理，了解数字金融、科技金融等前沿方向的理论进展和发展动态，掌握扎实的数据科学专业基础知识，具备成体系的算法分析与设计能力。并配合“人工智能+金融”交叉课程，配合真实数据与情境案例强化学生的动手能力，使其能熟练运用金融和数据科学专业知识，综合运用人工智能工具引领解决金融领域实际问题。
修读要求	1.申请微专业证书应修读总计不低于16学分的课程，其中必修4学分，选修12学分。 2.学生修满本培养方案规定的16个学分，颁发“人工智能金融学微专业”证书。
课程号	课程名称	修读形式（必修/选修）	学分	总学时	理论教学学时	实验教学学时	实践教学学时	开课学年	开课学期	考核方式	备注
150050060008	金融经济学	选修	4	64	64	0	0	一	秋	考试
140270010011	数理金融学	选修	4	64	64	0	0	一	秋	考试
U10305900012	计量经济学	选修	4	64	64	0	0	一	秋	考试
U10300600013	金融大数据	选修	4	64	64	0	0	一	春	考试
140270010012	应用金融计量	选修	4	64	64	0	0	一	春	考试
150270010009	金融时间序列分析	选修	4	64	64	0	0	一	春	考试
170270010002	投资学	选修	4	64	64	0	0	二	秋	考试
140270010017	公司金融	选修	4	64	64	0	0	二	秋	考试
U10305900005	人工智能金融学	必修	4	64	64	0	0	二	秋	考试
U10300600012	数据挖掘与机器学习	选修	4	64	64	0	0	二	秋	考试
U10300600015	神经网络和深度学习	选修	4	64	64	0	0	二	春	考试
U10300600011	自然语言处理与大语言模型	选修	4	64	64	0	0	二	春	考试
U10300600014	Python与人工智能编程	选修	4	64	64	0	0	二	春	考试
	总学分		52

3. 课程总学时=理论教学学时+实验教学学时+实践教学学时。

4. 开课学年请用“一、二”表示，开课学期请用“秋、春、夏”表示。