为贯彻落实党中央、国务院决策部署，促进高校毕业生高质量充分就业，教育部决定实施高校学生就业能力提升“双千”计划，总体要求是：以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面落实立德树人根本任务，立足推动高等教育人才培养供需适配、提升高校学生就业能力、促进高质量充分就业。为此，我校开设金融大数据技术微专业。
学校已经出台了《广东财经大学微专业建设与管理办法（试行）》，为本微专业的建设制定了较完善的管理制度；同时，本微专业的理念也高度契合学校本科人才培养特色。
一、本微专业简介
本微专业由统计与数学学院专业教学团队、课程团队、服务管理团队倾力打造。依托数据科学与大数技术专业的初步办学成效和既有的校企合作资源，发挥微专业“小学分、高聚焦、精课程、跨学科、灵活性”等优势，借助微专业的“小、灵”及面向就业的特点，旨在通过将科研资源转化为教学资源，提升学生大数据分析技术以及基本金融领域知识，真正掌握实践技能，高度匹配金融类大数据分析职业领域用人需求，培养具有较强竞争力的复合型、应用型人才。
二、本微专业特色
特色之一是商技融合，即以大数据技术为基础，融合学校的金融专业优势，帮助学生实现商技的深度融合与互通。
特色之二是实验实践，即将产业界的一线技术和案例引进微专业人才培养中，着力对学生进行实验实践锻炼，提升学生产业技能与理念素养。
三、本微专业开设基础
一是当今大数据时代，基于大数据思维和方法解决各领域问题成为必然趋势，全社会对大数据人才需求旺盛，我校数学科学与大数据技术专业的学生就业情况良好。
二是金融大数据是大数据应用的重要场景之一，而金融类专业正是我校的优势学科，为本微专业提供了强有力的支撑。
三是我校与一家大数据科技企业长期存在合作关系，包括共建大学生实践教学基地，共建校企联合实验室（2023年获省教育厅立项），共建省级重点实验平台（2018年立项），该企业能为本微专业的产教融合拓展提供了坚实的支持。
四、本微专业师资团队
本微专业组建了结构合理的教研团队和专门服务队伍，为课程建设提供了坚实保障。教研团队由10余位跨学科博士（涵盖老中青年龄段及正高、副高、中级职称）组成，并特聘广州市勤思网络科技有限公司的首席技术官（CTO）、大数据技术主管、以及Apache Kylin与TiDB认证专家加入，同时配备1-3人的专门服务团队，为本微专业的课程提供了有力的保障。
l 实践课程主讲导师
l 实践课程内容顾问导师
五、本微专业课程设置
共开设6门课程，分两大类课程。（1）专业知识类课程：讲授大数据技术和金融学关键专业知识，为进一步学习实践技能打下基础，由校内专任老师授课。（2）实践技能类课程：以高度实战的形式，培养学生掌握一线的大数据分析技术，并引入金融企业真实场景案例，让学生开展金融大数据分析实操，真正形成职业技能，由企业经验丰富的一线工程师负责培训。具体学分等详见表1。
表1. 金融大数据技术微专业课程设置及学时分配表
课程名称 | 课程代码 | 学分 | 学时数 | 线下学时数 | 修读学期 | 考核方式 | ||
总学时 | 理论 | 实验 | ||||||
高级Java语言程序设计 | 16098403 | 3 | 48 | 32 | 16 | 48 | 一 | 考查 |
大数据分析方法（Python） | 18100063 | 3 | 48 | 36 | 12 | 48 | 一 | 考查 |
保险销售Kylin离线大数据分析实践 |
| 2 | 32 | 16 | 16 | 32 | 一 | 考查 |
数据库 | 16160603 | 3 | 48 | 36 | 12 | 48 | 二 | 考查 |
金融数学建模 | 16027402 | 2 | 32 | 8 | 24 | 32 | 二 | 考查 |
期货交易TiDB实时大数据分析实践 |
| 2 | 32 | 16 | 16 | 32 | 二 | 考查 |
六、本微专业授课形式
高级Java语言程序设计、数据库、大数据分析方法（Python）、金融数学建模由校内专任教师课堂授课。保险销售Kylin离线大数据分析实践和期货交易TiDB实时大数据分析实践由校外兼职教师（企业专家）课堂结合校外基地授课。
七、本微专业遴选对象与人数
招生年级：我校广州校区和佛山校区三年级（当前学年为二年级）全日制在校本科生均可申请修读本微专业。
招生人数：广州校区开设一个班，班级拟招60人（实际招生人数根据修读报名情况适当调整，如低于20人则不开班）。
八、本微专业报名条件
热爱祖国，具有良好的思想品德和政治素质，综合素质高，主修专业成绩良好，学有余力者。具体如下：
（1）专业要求：对金融大数据技术感兴趣的各个专业全日制大三（当前学年为大二）学生均可申报。
（2）学业成绩要求：在主修年限内无欠学分情况，学习成绩优良，学有余力的学生。
九、本微专业教学安排
计划在2025年国庆节后的教学周周六开课，课程一般须在2个学期内修读完成。具体时间、地点及方式将另行通知。
十、本微专业收费情况
本微专业具体收费按学校学分制收费办法执行。只收取学生修读课程的学分费，不收取专业学费。
十一、遴选程序和时间安排
2025年7月12日之前完成报名。
Ø 线上报名：请报读的同学填写报名表（见附表），发送至统计与数学学院曾老师邮箱16665945@qq.com，并请同步加入QQ群：1045221388。
Ø 线下报名：曾老师，020-84096905，广州校区立德楼5楼统计与数学学院518室。
学院招生小组对材料进行审核后，于2025年7月18日前在官网上公布正式录取名单。
十二、其他
对于专业知识类课程版块中的课程，已在主专业修读相关课程的，可申请免修。
在主修专业毕业前，凡修满微专业培养方案规定课程并取得相应学分者，学校将颁发“微专业证书”。
附：本微专业课程介绍
1. 高级Java语言程序设计
本课程的教学目的主要是让学生能够掌握Java的基本编程语法，熟悉基于Java面向对象的设计和编程方法，能够使用Java语言独立解决实际问题。为将来的网络编程和移动互联开发打好基础。同时结合课程要求适当的融入如下思政内容：结合面向对象的特征阐述继承与发展的关系；结合学习方法阐述“知行合一”勇于实践的精神；结合异常处理讲解遇到困难的处事方法。
2. 数据库
本课程系统讲述数据库系统的基础理论、基本技术和基本方法。内容包括：数据库系统的基本概念、数据模型、关系数据库及其标准语言SQL、数据库安全性和完整性的概念和方法、关系规范化理论、数据库设计方法和步骤，数据库恢复和并发控制等事务管理基础知识，关系查询处理和查询优化等。
3. 金融数据建模
本课程介绍不同的金融市场中，如何从现实出发选取适当的量化工具建立合理的数学模型，用于更有效地指导资产定价和风险管理的工作，强调对数学建模背后的建模思想解析和现实不同场景下的建模工具的应用，使学生在完成本课程之后形成一种理解分析金融的科学、量化的思维方式，更有效地应对复杂多变的金融市场。
4. 大数据分析方法（Python）
本课程介绍数据挖掘，统计学习和模式识别中与大数据分析相关的理论、方法及工具。理论学习的目标是使学生掌握复杂数据的分析与建模的基本原理；方法学习的目标是使学生能够按照实证研究的规范和大数据分析的步骤进行大数据分析；工具学习的目标是使学生熟练掌握一种大数据分析的语言（如Python）和软件。主要内容有大数据分析概述，大数据统计分析方法，有监督学习，无监督学习，文本大数据分析。
5. 保险销售Kylin离线大数据分析实践
本课程介绍大数据发展历史、基于Hadoop分布式大数据的相关组件、数据仓库建模、Kylin离线大数据技术及在保险销售数据分析上的应用，本课程的教学目的是让学生基本掌握Hadoop与Kylin大数据技术，通过对经典论文的简单讲述、保险业务介绍、大数据组件部署实验，使用Kylin大数据组件完成保险销售的大数据分析案例，达成企业落地能力的培养。
6. 期货交易TiDB实时大数据分析实践
本课程介绍分布式数据库发展历史、流处理、国产分布式数据库、HTAP、TiDB实时大数据分析技术及在期货交易数据分析上的应用。本课程的教学目的是让学生基本掌握分布式数据的基础原理、TiDB实时大数据分析技术，并熟悉使用该技术解决期货交易等金融实时大数据分析场景的方法。
