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在数字经济与人工智能深度融合的当下,金融行业对具备统计分析、智能技术应用能力的复合型人才需求激增。对外经济贸易大学统计学院凭借70余年统计学科积淀,推出统计学专业(人工智能与金融统计方向)在职课程培训班,为部门、金融机构、互联网企业等领域从业者提供理论与实践并重的专业能力提升通道。
对外经济贸易大学作为教育部直属全国重点大学,既是"211工程"首批高校,也是"双"建设高校,学科覆盖经、管、法、文、理、工六大领域。其统计学科的发展可追溯至1951年——作为新中国最早开设外贸统计课程的高等院校,上世纪80年代更率先突破传统"统计学原理"框架,引入西方统计学教学体系,开创了国内统计教育的新范式。
历经数十年建设,统计学院已形成本-硕-博完整培养体系,涵盖统计学博士、经济统计学学术型硕士、应用统计学专业学位硕士,以及经济统计学、金融数学两个本科专业。学院下设经济统计系、数据科学系、统计与数量金融系、应用数学系四大教学系,同时拥有统计与决策研究所、大数据与风险管理研究中心等四大非实体研究机构,为教学科研提供了坚实支撑。
特别值得关注的是,在人工智能与金融深度融合的背景下,学院敏锐捕捉行业需求,整合数据科学、金融统计、智能技术等多学科资源,针对性开设统计学专业(人工智能与金融统计方向)在职课程班,旨在培养适应智能金融时代的复合型人才。
区别于传统统计教育,该在职课程班以"新思维+新技能"为培养主线,致力于为学员构建三大核心能力:
其一,前沿理论的系统掌握。通过人工智能基础、金融统计模型、大数据分析等核心课程,帮助学员理解智能技术与金融统计的底层逻辑,把握行业发展趋势。
其二,实战技能的深度锤炼。课程设置强调"做中学",通过案例分析、情景模拟、社会调查等多元教学形式,让学员在真实业务场景中掌握数据处理、模型构建、策略优化等关键技能。
其三,决策能力的全面提升。最终目标是使学员能够运用智能统计工具,对金融市场、宏观经济等数据进行深度挖掘,为机构决策提供科学依据,真正实现"用数据驱动决策"。
针对在职人群特点,课程采用"免试入学"模式——大专及以上学历即可申请,先修课程再参加考核。这一设计充分考虑职场人士的时间安排,让学员有更充裕的时间消化知识,避免因备考压力影响学习效果。
依托学校强大的财经学科背景,课程体系将统计学一级学科建设与金融实务需求紧密结合。既强化统计理论的严谨性,又突出金融场景的应用性,例如在"金融统计模型"课程中,会结合证券市场、保险精算等实际案例进行讲解,确保学员所学与行业所需高度匹配。
学院构建了"校内教授+行业专家"的双师团队:校内教师多具备海外留学背景或国家级科研项目经验,负责传授前沿理论;校外导师包括40余名学界权威、金融机构高管及管理部门专家,通过公开课、工作坊等形式分享实战经验。例如,某商业银行数据中心负责人曾结合该行智能风控系统开发案例,为学员讲解数据建模的实际应用。
学院与美国斯坦福大学、英国伦敦政治经济学院、新加坡国立大学等多所海外高校建立合作,定期邀请国际知名统计学者开展线上/线下授课。这些课程不仅介绍国外先进的教学理念,更会分享人工智能在金融统计中的最新应用案例,帮助学员拓宽研究视野,掌握全球行业动态。
课程设置了多层次实践环节:基础阶段通过情景模拟软件进行数据清洗、模型构建训练;进阶阶段以真实企业数据为素材,开展案例分析与策略优化;毕业阶段则要求学员完成社会调查项目,例如与市场调研公司合作分析消费者行为数据。这种"模拟-案例-实战"的递进式培养,确保学员能够快速将知识转化为解决实际问题的能力。
该在职课程班尤其适合以下三类人群:
无论是希望突破职业瓶颈的从业者,还是寻求转型发展的职场新人,都能在这一课程体系中找到适合自己的成长路径。
在智能技术重塑金融行业的今天,掌握人工智能与金融统计的交叉能力,已成为数据从业者的核心竞争力。对外经济贸易大学统计学院的这一在职课程班,凭借深厚的学科底蕴、精准的培养定位和全方位的支持体系,正成为金融数据分析人才的重要培养基地。对于希望在智能金融时代抢占先机的从业者而言,这无疑是一次值得把握的提升机遇。