建设方案
一、数字经济人才需求
1.1数字经济国家
国家推进数字化转型的认识和决心不断强化，不断出台支持，数字化转型的发展化境不断优化。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 远景目标纲要》（以下简称《纲要》）将“加快数字化发展，建设数字中国”单独篇，提出以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式的变革，在顶层设计中明确数字化转型的战略地位。各省级“十四五”规划也都强调加快产业数字化转型，推动数字化赋能各行各业。
国家部委也都密集发布，全方位的解决企业转型难题，大力推动数字化发展。2020年4月，国家、引发《关于推进“上云用数赋智”行动，培育新新经济发展实施方案》通知，从夯实技术支撑、构建产业互联网平台、加快企业“上云用数赋智”、建立数字化生态、加大支撑保证力度等等方面做出部署，深入推进企业数字化转型。2020年5月，国家、工信部等17部门联合发起了“数字化转型伙伴行动”，推出数字化转型评估服务，在线为企业数字化转型“问诊把脉”，解决“不会转、不能转、不敢转”难题，为企业数字化转型保驾护航。2020年7月，国家等13部门发布《关于支持新业态新模式健康发展 激活消费市场带动扩大就业的意见》要求，把支持线上线下融合的新业态模式作为扩大经济转型和促进改革创新的重要突破口，建立-金融机构-平台-中小微企业联动机制，助力降低数字化转型难度。2020年8月，国资委发布《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，明确国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措，积极引导国有企业数字化转型的基础、科学应变、主动求变，加快改造提升传统动能、培育发展新动能。
《中国教育现代化 2035》指出：支持一批地方本科高校加强优势学科专业建设和人才培养，重点支持建设一批高水平教学实验平台、校企联合实验室、先进技术研究院和现代产业学院，统筹加强其他教学和生活设施建设。在具体项目谋划和安排上，按照关于加强经济社会发展重点领域急需学科专业建设和人才培养的有关文件精神，优先考虑、重点支持集成电路、人工智能、储能技术、量子科技、高端装备、智能制造、生物技术、医学攻关、数字经济（含区块链）、生物育种等相关学科专业教学和科研设施建设。
因此，加强与优势企业合作，共建现代产业学院，突破传统路径依赖，探索产业链、创新链、教育链有效衔接机制，建立新型信息、人才、技术与物质资源共享机制，完善产教融合协同育人机制，创新企业兼职教师评聘机制，构建高等教育与产业集群联动发展机制，打造一批融人才培养、科学研究、技术创新、企业服务、学生创业等功能于一体的示范性人才培养实体，为应用型高校建设提供可复制、可推广的新模式。
1.2 数字经济发展现状
数字经济，作为一个内涵比较宽泛的概念，凡是直接或间接利用数据来引导资源发挥作用，推动生产力发展的经济形态都可以纳入其范畴。在技术层面， 包括大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G 通信等新兴技术。在应用层面，“新零售”、“新制造”、“新金融”、“新农业”等都是其典型代表。
2020年，我国数字经济延续蓬勃发展趋势，规模由2005年的2.6万亿元扩张到39.2万亿元。伴随着新一轮科技和产业变革持续推进，叠加疫情因素的影响，数字经济已经成为当前最具活力、最具创新力、辐射最广泛的经济形态，是国民经的核心增长之一。
数据来源：中国信息通信研究院
《国家数字经济创新发展试验区(四川)建设工作方案》(简称《工作方案》)提出了发展目标：力争到2022年，初步构建与数字经济发展相适应的体系和制度环境，四川省数字经济规模超过2万亿元、占GDP比重达到40%。
1.3数字经济人才需求
伴随着数字化转型在各行各业的深入推进，数字技术会实现更加广泛的应用，这将对就业生态产生持续、深远的影响。一方面，数字技术将改变诸多传统行业的商业逻辑，带来大量的新兴领域的就业机会，另一方面，数字技术的发展也将威胁到一些容易被机器取代的传统职位。这势必会重塑行业岗位需求。
数字化转型重塑行业岗位
预计2035年中国整体数字经济规模将近16万亿，总就业容量达到4.15亿人，从目前存量看，中国国高技能人才仅占整体劳动力市场的4%，数字经济类人才缺口巨大，招聘岗位向非技术类延申。
数字技能人才的短缺将对企业的数字化产生很大的制约，进而影响整个经济的数字化转型进程。据自由职客调查显示，随着新基建成为新一轮投资重点领域，相关领域的核心技术人才缺口长期存在，预计年底缺口将达417万人。除去广义“新基建”领域高精尖人才外，部分行业将在短期内出现产业工人新需求，数字化转型将带来新就业与机遇。
当前人才市场数字型人才短缺的三个表现：
一是拥有顶尖数字技能的人才供不应求，对于顶尖人才的争夺非常激烈，国际与国内之间，二三线城市与一线城市之间，互联网科技公司与传统行业公司之间，甚至是企业与高校之间，都在进行着激烈的人才争夺。
二是具备数字技术与行业经验的跨界人才供不应求，推动ICT在传统行业的融合发展需要既有行业深耕经验，又对“互联网+”的运作方式有深刻理解的跨界人才，具备这样的素质的人才数量远远不能满足当前ICT融合产业的发展需求。
三是初级数字技能人才的培养跟不上需求的增长，一方面由于大学生在校企业的数字技能培养存在诸多问题，其毕业后的技能水平难以满足企业的需求，另一方面许多科技企业对初入职场的新人没有培养耐心，导致初级技能人才难以成长为高级技能人才。
此外，数字技能型人才的短缺也对我国的国际化发展造成不利影响。目前我国正在积极推动以“一路一带”为而核心的国家化发展战略，并提出建设“数字丝绸之路”的倡议，将中国的数字经济的成果推广到国际舞台，增强中国在数字技术与应用领域的国际竞争力，人才储备以及企业的人才吸引力对中国提升数据领域的国际竞争力尤为重要。
1.4数字经济人才岗位
目前大多数研究机构将数字化人才定义为拥有ICT专业技能的人，我们定义数字人才延伸至拥有ICT专业技能和ICT补充技能的就业人群。具体而言，从产品与服务价值链供应端的数字化转型角度出发，将数字人才分为六大类：数字战略管理、深度分析、产品研发、先进制造、数字化运营和数字营销，相关岗位如下图所示。
职能分类对应于数字产品于服务价值链供应端的各个环节，通常包含战略制定、研发、运营和营销五个基本环节。
战略制定环节主要涉及数字化转型的顶层涉及、核心职能人员包括数字化转型领导者、数字化商业模型战略引导者、数字化转型解决方案规划师、数字战略顾问等具有丰富经验的顶尖数字人才。
深度分析与研发环节主要涉及数据的深度分析和数字产品研发两大部分内容，核心职能人员包括商业智能专家，数据科学家、大数据分析师等具有深度分析能力的数字人才和产品经理、软件开发人员、算法工程师等传统产品研发类技术人才。
先进制作环节主要涉及数字产品和服务的制造以及硬件的设施保障，核心职能人员包括工业4.0实践专家、先进制作工程师、机器人与自动化工程师以及硬件工程师。
数字化化运营环节主要涉及数字产品和服务的运营、测试质量保证和技术支持，核心职能人员包括运营人员、质量测试、技术支持等。
数字营销/电子商务环节主要涉及数字产品与服务的营销、商务服务等内容，特别借助互联网和社交媒体等新型渠道进行营销和商务推广，核心职能人员包括营销自动化专家、社交媒体营销专员、电子商务营销人员等。
二、数字经济产业学院
在数字经济快速发展的大背景下，数字经济人才培养显得明显滞后，并且存在着巨大的缺口。拥有较强数字技能的人才供不应求，对于顶尖人才的争夺更是非常激烈。特别是具备数字技能与产业经验的跨界人才少之又少，远远不能满足当前数字经济融合产业发展的需求。因此，紫荆数字经济产业学院的建设适逢其时，对于推动院校数字人才培养，促进区域数字经济转型升级，具有重要的意义。
2.1产业学院建设方向可行性
数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心的驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字化技术与实体经济深度融合，不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平，加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。具体包括四大部分：
一是数字产业化，即信息通信产业，具体包括电子信息制造业、电信业、软件和信息技术服务业、互联网行业等；按照《数字经济及核心产业统计分类（2021）》即为数字经济核心产业，是指为产业数字化发展提供支持、产品服务、基础设施和解决方案，以及完全依赖于数字技术、数据要素的各类经济活动，按照大类分为数字产品制造业，数字产品服务业，数字技术应用业及数字要素驱动业。
二是产业数字化，即传统产业应用数字技术所带来的产业增加和效率的提升部分，包括但不限于工业互联网、两化融合、智能制造、车联网、平台经济等融合型新产业新模式新业态；按照《数字经济及核心产业统计分类（2021）》即数字技术和数据资源为传统产业带来的产出增加和效率提升，是数字技术与实体经济的融合，如智慧农业、智能制造、智能交通、智慧物流、数字金融、数字商贸、数字社会、数字。
三是数字化治理，包括但不限于多元化治理，以“数字技术+治理”为典型特征的技管结合，以及数字化公共服务；
四是数据价值化，包括但不限于数据采集、数据标准、数据确权、数据标注、数据定价、数据交易、数据流转、数据保护等。
数字经济“四化框架”
基于数字经济四部分，数字经济产业学院主要根植于新商科，优先发展数字经济的四个方向：数字金融、商业数据分析、品牌管理与数字化营销、数字化运营与智能管理。
2.2人才培养模型
人才培养将坚持把本“数字化”作为学校发展战略，注重顶层设计从八个维度对整个人才培养体系进行系统性重构。
2017年以来，我院在数字经济等相关方向深耕不辍，力求格物致知：调研300+金融机构，了解人才培养痛点、梳理数字化时代人才的能力模型；100+场次的行业专家、高职本科学科带头人、重点本科学者的研讨碰撞；分析近三年的金融行业的招聘岗位，针对超过180万+岗位从业岗位进行分析；走访200+院校，对比分析金融相关专业的人才培养方案。总结出数字经济时代下人才需求十大能力。
数字经济人才需求-能力模型
2.3建设目标
潍坊科技学院与清控紫荆共同成立数字经济产业学院，基于学院雄厚的理论教学师资及我院具有丰富经验的业内、国际实践师资，与行业龙头企业及地方龙头企业深度合作，双方共同努力建设目标：
1、双方合作共同打造山东省一流数字经济专业群。
2、拥有集教学，研发和应用为一体的山东省内领先的教育科技平台（SAAS平台）；
3、引入国际化课程，4+1本硕贯通培养，培养具有国际化视野数字经济高端人才，助力学生迈入世界名校。
4、引产入校或引校入产，打造“引入行业领军企业产业项目+省一流专业群+顶级职业教育生态服务商运营”的合作模式，全流程辅导未来职业规划、实习实训，实现高质量就业。
5、建设全国领先的品牌管理与数字营销专业配套案例实践室和可视化数字营销实验室。
2.4组织框架
数字经济产业学院采用理事会负责制进行管理，理事会作为最高决策机构，指导产业学院规划与运行，由我院及院校分别派员担任理事会成员。日常运行工作由院长与执行院长负责，院长由潍坊科技学院担任、执行院长由清控紫荆担任。设立教学/学生工作指导委员会，由、职教专家、行业企业专家等组成，并定期开展产业学院咨询研讨会，讨论产业学院地区经济建设中的新发展、新动向、新课题；行业和企业为产业学院提供指导、咨询和监督，研究并提出改进措施。
2.5数字经济产业学院—国内特色项目中心
引入行业领军企业产业项目，依托紫荆国企背景的600+数字经济行业领军企业，学院对应的金融工程、市场营销和商业信息分析三个专业进行改造升级改造，对应相应的专业岗位进行人才能力模型定位。
再根据数字经济人才能力模型（岗位），针对性的引入美团、小鹏汽车、银联商务等头部企业产业项目。引产入校对应学生岗位为：商业数据分析、数字化营销、数字化智能运营岗位。
引入产业项目入校或者与企业共建的校外公业实训基地（引校入产）。将真实企业需求和企业工作任务贯穿在人才培养计划中，为老师提供企业实践岗位，从而改进教学内容、优化课程体系、改进教学模式。为学生提供实习实训岗位，使学生在校期间就积累企业真实的项目实施经验。在项目实训结束后采取学分置换模式，学生进入相关的行业企业进行实习。
2.5.1金融工程（数字金融方向）
1、人才培养目标
聚焦金融科技人才复合型、创新型与国际化，通过学科交叉设置，打造全新课程体系，学生通过学习金融数字化，掌握量化金融、金融风险管理、大数据、机器学习、深度学习等领域技术核心原理方法及应用，深刻理解金融科技应用场景，具备数字化和智能化项目解决架构和实施管理能力，培养企业数字化转型和金融科技应用的中坚力量和具备国际竞争的金融科技应用创新型人才。
本专业毕业生应获得以下几方面的素质、知识和能力：
具有良好的职业认知，拥有人文与科学素养、诚信品质、创新精神和社会责任感。
系统掌握金融数字化、大数据分析、人工智能、区块链等方面的基础知识、理论和技能，熟悉相关的方针和法律法规。
通晓金融机构及金融科技类公司核心业务，具备金融市场分析能力、金融大数据分析与应用能力、金融产品数字化创新能力。
具有以英语为工具处理金融科技事务的基本能力；计算机应用能力强，能够利用现代信息技术、财务和计量软件处理专业领域的实际问题；掌握经济管理类文献检索的方法，具备基本的科学研究能力。
具备一定国际视野；具备较强的思辨能力、沟通交流能力和团队协作精神。具有终身自我学习、获取知识的能力。
数字金融培养能力模型
2、核心课程计划
梳理数字金融所涉及的集群对中高素质技术技能人才所必备的共同基础知识和基本技能，专业技能及创新创业能力要求，将课程按不同培养阶段、不同能力模块进行划分，分为：基础能力培养阶段的基础知识素养课程、专业基础能力类课程；核心能力培养阶段的专业核心能力课程、专业综合能力类课程；以及拓展能力培养阶段的创新能力课程、专业拓展能力课程三个阶段，依据各专业对相应的专业能力的分析和要求，把握专业特点，依据合理的能力提升规律构建课程体系。充分考虑学生可持续发展潜力，融入国家级国家的职业认证标准，产业学院构建具有特色专业特色的岗位能力提升的课程体系。
数字金融方向主要包括数字金融概论、互联网金融与金融科技、区块链与数字货币、商业数据分析应用、商业模式设计与创新、金融数字化能力模型与案例：营销、金融数字化能力模型与案例：产品设计、金融数字化能力模型与案例：投顾、金融数字化能力模型与案例：风控。每门课课程提供资源，包括课程标准、企业案例、音频和视频资源、教学课件、习题与试题库、实训指导书、指导手册等资源。
根据产业运营建设方案，只对涉及到产业学院的课程计划进行设置，详细计划需要专业负责人进行协商，调整。
3、就业群岗位
数字金融方向就业方向广泛，可以在商业性质银行（如：中国工商银行、建设银行、农业银行等在内的国有四大银行以及招商银行等股份制商行、城市商业银行、外资银行驻国内分支机构）、保险公司（如：中国人寿保险、平安保险、太平洋保险等）、金融业相关委员会（如：人民银行、银行业监督管理委员会、证券业监督管理委员会、保险业监督管理委员会等）、性银行（国家开发银行、中国农业发展银行等）、证券公司（含基金管理公司、上交所、深交所、期交所等）、基金公司（如：社保基金管理中心或社保局等）、投资公司（如信托投资公司、金融投资控股公司、投资咨询顾问公司、大型企业财务公司等）、金融科技公司等从事业务与运营、产品与项目、分析决策支持、研发技术相关工作。
2.5.2市场营销（品牌管理与数字化营销方向）
1、人才培养目标
以现代传媒产业服务（抖音、快手等短视频直播带货）为基本导向，顺应新媒体发展的时代趋势和内在逻辑，与企业数字化营销的基本理论、新媒体品牌推广实践相结合，培养系统具有数字化营销与品牌管理思维，掌握新媒体视觉传播用户界面与视频的设计制作技能，擅长创意思维能力和新媒体技术应用能力，满足全媒体时代的企业市场营销岗位群与新传媒融合岗位群的工作需要，培养适应时代发展要求强基础、新思维、精技术、复合型、应用型的人才。
本专业毕业生应获得以下几方面的素质、知识和能力：
具有良好的职业认知，拥有人文与科学素养、诚信品质、创新精神和社会责任感。
较好掌握经济学、企业管理、品牌管理领域（如品牌数字化营销、传播、设计、保护等）的基本理论，基本技能和思维方式。
掌握品牌管理与数字化营销的定性、定量分析方法。熟悉与品牌管理相关的法律法规及国际惯例，了解数字化营销的本学科和专业前沿和发展动态，具有较合理的知识结构。
获得品牌管理、品牌数字化营销在新媒体应用的良好训练，具有综合运用所掌握的理论和技能，从事品牌管理以及运用所学的知识解决实际问题的能力。
具备一定国际视野；具备较强的思辨能力、沟通交流能力和团队协作精神。具有终身自我学习、获取知识的能力。
2、核心课程计划
课程体系培养学生具备数据分析能力、数据挖掘能力以及新媒体产品营销等能力，掌握新媒体业态发展中所诉求的核心技能。
3、 就业方向及岗位群
主要面向具有营销传播需求的互联网企业、传统企业、部门和相关事业单位的营销部门、市场部门、品牌部门、公关部门或宣传部门中，从事市场调研、内容创作、渠道推广、商务拓展和数据分析等工作的岗位群。
品牌运营类：通过内容搭建、用户维护以及活动策划三个方面针对产品进行管理。主要工作职责是产品内容的编辑、产品维护以及用户维护和活动策划。具体工作内容也根据产品处在研发期、种子期、成长期、成熟期以及衰退期不同阶段，工作重点不一样。
新媒体数字化运营类：适用微信公众号、微博、抖音等自媒体平台维护运营、活动策划，对外联系合作的能力，比如互推、联合活动等。
电商运营类：岗位职责主要包括产品定位、活动策划、产品管控、数据分析以及执行分析跟进等。
平台运营类：在平台上进行运营，主要是包括各平台的建设与优化、平台数据的分析、活动策划与平台推广、平台的日常维护以及平台组织架构的建立等。
社区运营类：主要是拉进新用户、维护老用户、群内活动策划及执行、日常社群的管理工作等。
2.5.3商业数据分析（新建）
1、人才培养目标
培养学生具备扎实的商业经济与运行管理知识的同时，基于大数据分析平台，通过数理统计等数学思维的培养，掌握数据收集、数据处理、数据分析、数据可视化、预测建模等数据分析核心知识和方法，并通过对不同商业场景中业务问题的分析和处理，训练和培养商业洞察、数据思维、逻辑思维、批判性思维、成长性思维、沟通与表达等核心素质，具备利用管理科学和数据思维解决复杂商业问题的能力。
本专业毕业生应获得以下几方面的素质、知识和能力：
具有良好的职业认知，拥有人文与科学素养、诚信品质、创新精神和社会责任感。
系统掌握财务分析、数据库及统计学与概率论等方面的基础知识、理论和技能，熟悉相关的方针和法律法规。
掌握数据收集、数据处理、数据分析、数据可视化、预测建模等数据分析核心知识和方法，并通过对不同商业场景中业务问题的分析和处理。
掌握借助人工智能及编程技术处理复杂数据基本能力；能够利用现代信息技术、财务和计量软件处理专业领域的实际问题。
具备一定国际视野；具备较强的思辨能力、沟通交流能力和团队协作精神。具有终身自我学习、获取知识的能力。
商业数据分析培养能力模型
2、核心课程计划
商业数据分析课程将IT、数据科学和商业实践相互融合，通过数据分析帮助企业优化生产流程、产品、服务和软件，确定客户需求、评估企业运营，并向管理层和投资者提供数据驱动的建议和报告，填补大数据技术与商业应用之间难以跨越的鸿沟，极大提高了生产效率并实现独特的商业价值。课程设置遵循以下几个角度：
业务理解：分析问题产生的原因、带来的影响，判断竞争对手情况，了解可使用的数据情况。
思考逻辑：理解业务，将业务问题进行落地转化，分析量化指标，判断使用系统工具还是需要人工操作。
工具应用与数据分析：将可以量化的问题转为数据框架，进行数据分析。基于大数据平台、机器学习算法解决各类商业问题。
商业洞察：准确辨识出有价值的问题，建立把现实问题抽象为数据问题的商科思维。
数据处理：将来自商业企业的多渠道、不同标准、非结构化、有缺失的数据经过处理形成可用于处理和分析的数据处理技巧、能力。
数据分析：能够应用数据分析工具，基于统计学原理和商业模型对数据进行灵活的分析和挖掘。
沟通展示：把分析成果进行直观的价值呈现，具备构建内涵深刻、逻辑清晰、形式恰当成果的能力。
商业数据分析方向课程主要包括商业模式创新与设计、商业数据分析应用、数据可视化、商业数据分析模型及案例：金融、商业数据分析模型及案例：消费、商业数据分析模型及案例：零售、商业数据分析模型及案例：其他、每门课程提供资源，包括课程标准、企业案例、音频和视频资源、教学课件、习题与试题库、实训指导书、指导手册等资源。
根据产业运营建设方案，只对涉及到产业学院的课程计划进行设置，详细计划需要专业负责人进行协商，调整。
3、 就业群岗位方向
商业数据分析以商业理论为基础，从数据分析出发，依靠统计工具，以决策优化为目的，洞察数据背后的规律，为商业创造最大价值。其主要运用在：监控异常数据，如信用欺诈；建立模型并预测，如产品分析；关键变量分析并预测，如潜在客户分析；预测性分析，如客户流失预测等其中以互联网平台类企业、金融行业、咨询行业、制造业、快消零售行业人才需求最为明显。
主要岗位群如下：
业务统计类：理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策。
数据挖掘类：进行知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算法，可以进行深层次的客户识别、画像，以满足营销、风控和客户关系管理方面的需要。
大数据分析类：处理海量数据，借助其他工具进行数据的搜集、储存和清洗。同时与数据挖掘人员、报表制作人员、业务统计分析人员合作完成工作。
业务支持类：创建业务报表或进行业务分析。
报表制作类：理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策。
数据管理类：为需求人员提供便捷的数据访问服务。
2.5.4数字运营与智能化管理（新建）
1、人才培养目标
以数字经济时代下数字运营与智能化管理人才岗位需求为基本导向，顺应数字运营发展的趋势和内在逻辑，将营销、管理、电子商务等专业群融合，结合专业群中各专业基本理论与数字运营实践，培养系统掌握财务基础知识，具备数字运营创新思维能力，系统化信息管理能力，数据分析处理能力及项目数字化管理能力，满足数字运营与智能化管理工作需要，适应时代发展要求的强基础、精应用、复合型人才。
本专业毕业生应获得以下几方面的素质、知识和能力：
具有良好的职业认知，拥有人文与科学素养、诚信品质、创新精神和社会责任感。
较好掌握营销学、管理学、财务的基本理论，基本技能和思维方式。
掌握必要的供应链管理理论方法、供应链系统优化理论与运营管理方法。
掌握信息化系统基本原理，项目数字化在实际工作中的应用，具有综合运用所掌握的数字分析和建模，从事项目智能管理工作。
具备一定国际视野；具备较强的思辨能力、沟通交流能力和团队协作精神。具有终身自我学习、获取知识的能力。
2、核心课程计划
数字运营与智能化管理课程体系主要围绕行业组织从海量数据中生成数据洞察，实时且正确地制定决策、持续提升客户体验，强化当前核心业务，组织借助数字技术的力量，加速产品与服务的创新能力，开创新的智能化管理业务为核心设置。
3、就业方向及岗位群
数字运营与智能化管理学生毕业后主要面向电子商务公司、传统企业数字化转型公司及企事业单位数字运营及智能管理岗位。
数据挖掘类：进行知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算法，可以进行深层次的分析以满足管理方面的需要。
大数据分析类：处理海量数据，借助其他工具进行数据的搜集、储存和清洗，形成支持智能化管理决策数据。
管理系统研发类：完成智能化深化设计，对智能化各系统能设计、管理，对各系统技术问题能解决；
智能化管理类：收集和梳理业务智能化需求，负责规划、实施策略和解决方案的制定，信息系统建设管理工作，包括需求分析、计划制定、监督执行，项目沟通、测试验收等。
2.6数字经济产业学院—教学中心
数字经济产业学院-数字人才培养中心，致力于培养特色中国数字化转型所需人才，围绕产业链各环节的专业能力提升和综合能力培养，对接区域产业、新兴产业和特色产业链，充分发挥产业优势，深化产教融合，打造人才培养、科学研究、技术创新、企业服务、创业等功能于一体的示范性人才培养中心。
数字人才培养中心主要任务如下：
3.6.1创新人才培养模式
面向产业转型发展和区域经济社会需求，以强化学生职业胜任力和持续发展能力为目标，以提高学生实践和创新能力为重点，深化产教深度融合、创新人才培养方案、课程体系、方式方法、保障机制等。 运用启发式、探究式等教学方法改革和 合作式、任务式、项目式、企业实操教学等培养模式综合改革， 促进课程内容与技术发展衔接、教学过程与生产过程对接、人才培养与产业需求融合。
2.6.2提升专业建设质量
依据数字经济发展前沿趋势，建设数字金融、商业数据分析、品牌管理与数字化营销、数字运营与智能管理等专业方向，引入行业标准和企业资源，积极开展国际实质等效的专业认证，促进专业认证与创业就业资格协调联动，提高专业建设标准化、国际化水平。
2.6.3课程研发及输出
我院结合专业方向的行业企业需求和课程改革方案，采用双师（学界和业界导师）研发及教学，形成一整套专业链与产业链、课程内容与职业标准、教学与生产过程对接的综合改革项目课程教学资源。每一个专业方向要编写并公开出版系列课改教材，并做到及时更新，每一本配套教学指导书和项目实训指导书，制作配套的课件（PPT）、教学大纲、教学计划、习题集、题库、实践案例、实验指导录像、实验箱、课程素材等内容，并配以相应的网络教学资源，形成了多元化的资源类型。通过互联网实现学生自主学习功能，成为传统教研教学工作的有效补充和延伸，更重要的是通过信息技术为教学活动的组织提供一个超越时空的平台。
我院课程标准
2.6.4教师培训
依据课程内容通过线上或集中现场培训方式为院校老师提供赋能培训，我院为合作院校提供课程赋能、企业实践、产业拓展、教育技术、信息技术五个维度的师资研修服务内容，帮助院校打造“知行合一”的高质量实践教学师资队伍。
2.6.5教学评估
为中心的教学理念。“教师评价”与“生生互评”相结合，评价方式灵活多样,改变传统灌输式教学的模式，加强学生的自主学习能力。
2.6.6 人才培养落地流程
2.7数字经济产业学院—国际合作中心
我院与美国印第安纳大学、加州整合大学、康博斯维尔大学、玛丽伍德大学、索菲亚大学和瑞士高等教育集团等全球知名大学开展深度合作，推出在线MBA、金融学、组织领导力、应用心理学、儿童教育、服务业管理等硕士学位，培养了一大批具有国际先进管理和教育理念的杰出精英。数字经济产业依托我院优质的国际资源，开展国际项目：1+3留学预科、2+2国际本科、4+0国际本科、1+1国际硕士、3+1+1国际本硕。
2.7.1 人才培养定位
国际合作中心，致力于培养国际化数字化转型所需人才，引进国际化教育资源，融合东西教学特色，建设国际合作交流路径，充分发挥产业优势，深化产教融合，助力优质人才走向世界。
培养目标：多元文化背景下交流能力、专业技能、国际竞争力、终身学习能力、服务与回馈社会意识；
战略定位：优质教育资源聚焦地、国际化人才培养基地、国际化研究中心、国际数字经济交流中心；
培养方式：中外结合的课程组合、针对性的课程评价方案、国内、国际课程标准对标研究。
2.7.2人才培养特色
2.7.3 在校学生留学服务
为贯彻落实数字经济产业学院“高端化、国际化、专业化”发展战略，满足学生高层次学习的个性化需求，塑造国际化办学品牌和形象，数字经济产业学院推出“多国留学连读项目”国际留学工作，帮助学生牵手国外名校。
1、数字经济产业学院本硕连读项目优势
权威师资、专家外教。国外院校专家教授组成的师资团队确保了优质的教学质量。在授课过程中采取有别于中国传统教学模式的互动式教学，在授课中引进国外大学及行业任课教师，引入企业时间等教学内容，不仅使学生能尽快地提高专业水平，适应国外的教学方法，而且使其更多的了解国外社会，以便出国后更快的适应新的学习和生活环境。
顶尖专业、学贯中西。项目所开设的专数字金融、商业数据分析等领域，均为我院强势专业。此外，项目的专家教研团队结合十多年的国际项目教学经验，基于国际化课程的教育理念，严格执行国外先进的教学考核标准，以重点培养学生个人的核心能力为目的，研发出专业提升课程体系，将西方教学大纲和湖南工业大学的特色教学结合起来，从而达到由双语教学教学目标。所有专业课程均采用中国式企业案例，使学生灵活运用中西方先进的思维模式解决中国市场问题，避免了学习"洋学问"回国后水土不服等情况。
科学规划、育人为本。我院规划学制既避免了刚刚高中毕业的"小留学生"直接出国要面临的种种困难，如：年龄较小自觉性不够、自理能力较弱、难以适应陌生的国外环境和不同的教学模式等问题，也避免了因国内外发展速度不同，学生在国外生活时间过长导致回国后无法适应职场生活、不了解市场现状等弊端。
2、项目特色
保障，认证无忧。数字经济产业学院本硕连读项目全程由中国(教育部)留学服务中心监督、指导，并对学生两年国内、两年国外学习所获得的国外大学学士学位认证。
提前适应，节约成本。通过国际化项目体系的学习，学生可以提前在国内适应国外、境外教学模式，降低出国、出境后不适应风险。国内加国外分段培养模式，学分互认、为学生节省了昂贵的留学费用，降低了一般留学所带来的不确定因素。
学科优势，专业师资。传承我院商科优势背景，以优势学科引领，结合国外课程体系，中西合璧；海归教师、业界精英、外教共同承担专业教学。
专业团队，全程服务。指导学生国外大学的申请、留学签证的办理、进行出国前培训，学位申请等服务，回国后指引学位认证，并指导就业。
3、对接院校
我院通过研发和应用领先的教育科技，链接全球最先进、最前沿的教育资源，培养具有国际化视野和全球化思维的高端人才。我院与美国印第安纳大学、加州整合大学、康博斯维尔大学、西洛杉矶大学、索菲亚大学、玛丽伍德大学和瑞士高等教育集团等全球知名大学开展深度合作，推出在线MBA、金融学、组织领导力、应用心理学、儿童教育、服务业管理等硕士学位，培养了一大批具有国际先进管理和教育理念的杰出精英。
2.7.4 人才培养流程
2.8数字经济产业学院—就业中心
就业服务中心由合作企业对合作学生提供相应的就业服务。就业服务分为实训、就业指导与实习三个层次。在实训过程中就开始注重培养学生知识应用能力和技巧的提高，对学生进行自我认知能力、团队合作能力、沟通能力培养；职业道德、表达能力、组织能力、演讲力等培养；学习面试技巧、简历书写介绍等。就业指导主要针对往届学生就业回顾，分析各岗位就业形势，分析当前就业动态分析，了解就业现状；强调沟通的重要性及学生自我定位；转变学生职业化概念等。在实训结束后，安排相关行业企业和学生进行实习岗位对接，由用人企业和学生互相进行双向选择，安排有意向的同学进入相关企业进行生产实习，并持续跟踪学生在实习企业的实习情况直到签约，最终完成学生和用人企业的无缝对接，达成“学位即岗位”的目标。
2.8.1 共建就业指导办公室
建立学生就业指导办公室本着为学生和用人单位服务的宗旨，处理毕业生就业日常性工作，搭建用人单位与学生择业的沟通平台，组织协调全校各有关部门做好就业工作。主要职责：根据国家就业，结合本校实际，制定毕业生就业方案；统计毕业生就业情况；汇总用人单位需求，发布招聘信息；为学生提供就业咨询服务，帮助学生解决择业中遇到的问题；接待用人单位来访，组织专场招聘会和校园双选会，为毕业生和用人单位提供方便。
2.8.2 建立学生就业实习基地
我院与院校、行业、联合，共同建设、共同发展，实现产业学院共建实训实习基地。根据专业设置及课程教学的需要打造的实训实习基地分为四类：课程教学需要的教学实训实习基地；专业教学需要的生产实训实习基地；其它短期、分散的实训实习单位（点）；引产入校实训实习基地。
实训基地建设涵盖专业所需要基本硬件与软件，既满足产业学院学生学生实训实习，又能满足区域共享实训实习：
校级实训基地：根据产业学院专业建设规划、人才培养方案整体规划实训场地，根据课程体系装修完善实训室，根据课程内容布置实训场景，根据课程体系规划，配置相应实训平台，并采购实训基地授课相关设备等。
区域共享型实训基地：承接其他学院及周边因实训基地建设水准不高，不能满足人才培养要求的院校的实训需求，实现区域性良性办学的循环、互动。
以实训基地为中心，开展系列活动：
“大学生创业高峰论坛”：邀请国内知名创业导师、成功企业家与大学生面对面传授交流，共同探讨当前创业就业形势，引导大学生开拓视野，认识创业，增强信心，提高就业创业能力素质。
“大学生创业训练营”：邀请国内知名创业导师，对院校创就业指导教师及优秀大学生创业者进行培训，培训形式为“4+1”模式，即4天集中授课，1天参观访问。包括一对一咨询、教师面授、模拟实训和企业参观。
“创业赛事辅导”：通过对学生创业项目及创业计划书一对一辅导改进、路演技巧辅导、模拟路演展示，评委点评纠偏等活动，帮助学生分析创业项目、掌握创业项目及商业计划书的展示方法与技巧，并学会通过路演进行项目推介及自我推介，同时培养学生的创业精神，提升创业能力。
2.8.3 联合企业举办就业招聘会
数字经济产业学院以就业为导向，厚植各方支持搭建就业服务平台。建立聚焦关键人群和拉动人才供应链的平台，与中关村金融研究院、金融机构、美团、京东数科等多家研究院及金融公司签订战略协议，并借助产业学院实现数字金融人才向产业联盟企业输送。
企业资源拓展：共享企业拓展、体系企业激活、精准岗位发展度
实习推介会：举办活动流程、注意事项、活动实施等，实习即就业模式开展工作
就业双选会：结合需就业学生人数及特点、形成就业数据及院校学生就业质量报告
就业指导课程：职业规划、简历制作、面试技巧、模拟面试，提升就业率和整体素养
就业期望调研：企业资源布署、服务交付布局、学生满意度做准备
实习就业服务流程（本院学生）
实习就业服务（其他院校学生）
三、教学实施
3.1教学服务
在课程教学进程中，紫荆教育稳定的教学服务团队提供现场教学、双师教学，同时还提供企业近距离对话等服务。紫荆教育整合国际知名投资机构IDG所投资的众多产业龙头企业的企业专家人才，为院校学生提供上课过程中的企业发展现状、实际案例讲座、专业知识指导等内容的实时连线指导、答疑，提升学生在现阶段对企业岗位需求、文化内涵、经营流程、专业知识等认知，帮助学生开拓视野、提前了解金融产业发展特点、明确企业用人能力标准，培养自主学习能力，保障在校学习质量。
（1）现场教学
通过派遣企业导师、院校优秀双师到校承担实践课程教学任务，把行业最新企业实践带入课堂，将产业优秀管理理念及实战经验融入人才培养过程中，提高学生岗位胜任力。
（2）双师教学
通过院校主讲老师在现场授课、企业专家通过网络远程或现场接入实践部分教学，实现一地双导师授课。
（3）混合式教学
以片段式教学为特色，强调知识的碎片化，点段化教学的系统化。“线上”课堂在前，“线下”讨论相辅，以充分调动学生自主学习的积极性为目的，突出以学生为中心的教学理念。“教师评价”与“生生互评”相结合，评价方式灵活多样,改变传统灌输式教学的模式，加强学生的自主学习能力。
3.2数字经济产业学院SAAS平台
紫荆教育数字金融产业学院SAAS平台（以下简称“ZJSAAS平台”）是由紫荆教育经过8年时间的教育科技实践，专门为与高校合作建立数字经济产业学院而研发，以提高教学质量为目的，以数据科技为基础，以学生为核心，用于信息宣传、学生管理、教师管理、教学内容管理、教学过程实施、课程实训以及实习就业。
3.2.1 产业学院门户网站
1、软件服务：
（1）产业学院官网展示平台，模块包括：新闻动态、学校概况、院系设置、教育教学、招生就业等模块。
（2）产业学院后台内容管理平台，主要用于上传和维护官网展示平台内容。
2、硬件服务
（1）采用k8s集群化部署，部署在公有云上，具有：高效、稳定、安全等特性。
（2）公有云租用阿里云平台，ECS主机服务4台，配置：4核8G 100G SSD硬盘存储，可动态扩容。
3、人工服务
（1）展示平台页面设计、架构设计与系统研发。
（2）管理平台架构设计与系统研发。
（3）内容管理平台内容制作与上传。
4、平台系统运行，维护和定期升级更新。
3.2.3产业学院学生学习平台
1、软件服务
（1）产业学院在线学习平台，模块包括：我的课程、课程考核、系统反馈、办事大厅、我的学分、学生成长可视化档案等。
（2）学生个人信息管理：学生个人信息管理、班级管理、个人考勤管理、学生请假管理、学生个人荣誉等模块。
2、硬件服务
(1)采用k8s集群化部署，部署在公有云上，具有：高效、稳定、安全等特性。
(2)公有云租用阿里云平台，ECS主机服务2台，配置：4核8G 100G SSD硬盘存储，可动态扩容。
3、人工服务
(1)学习平台页面设计、架构设计与系统研发。
(2)平台系统运行，维护和定期升级更新。
(3)系统的班级建立、班级信息发布、报表管理与维护。
(4)维护学生相关数据，以学籍系统为基准，授权各角色维护完善学生情况。
3.2.4产业学院教学教务管理平台
1、软件服务：
（1）产业学院在线教学管理平台：课堂教学系统、网络课程系统、教育过程管理设计系统、学生选课系统等模块。
（2）产业学院在线教务管理平台，模块包括：数据总览、班级管理、课程管理、学员反馈、教学评估、系统管理（授权、菜单、权限、角色）、人员管理（老师、学员、班主任、教务处）等模块。
2、硬件服务
（1）采用k8s集群化部署，部署在公有云上，具有：高效、稳定、安全等特性。
（2）公有云租用阿里云平台，ECS主机服务2台，配置：4核8G 100G SSD硬盘存储，可动态扩容。
3、人工服务
（1）管理平台架构设计与系统研发。
（2）派遣班主任驻场管理产业学院班级建设与经营。
（3）管理平台、创建班级、关联课程、管理学员、导出学员学习进度数据等操作。
（4）教学数据的报表批量上传、教学评估数据的维护等。
（5） 平台系统运行，维护和定期升级更新。
3.2.5产业学院考试测评平台
1、软件服务：
（1）产业学院学员在线考试平台，模块包括：考试倒计时、考试防作弊、答题（单选、多选、简答）模块。
（2）产业学院教务在线管理平台，模块包括：考试列表、系统管理（授权、菜单、权限、角色）、人员管理（学员）等模块。
（3）产业学院课程在线题库平台，模块包括：考卷管理、题目管理、题库分类、系统管理（授权、菜单、权限、角色）等模块。
2、硬件服务
（1）采用k8s集群化部署，部署在公有云上，具有：高效、稳定、安全等特性。
(2)公有云租用阿里云平台，ECS主机服务6台，配置：4核8G 100G SSD硬盘存储，可动态扩容。
3、人工服务
（1）在线考试平台页面设计、架构设计与系统研发，在线管理平台架构设计与系统研发，在线管理平台架构设计与系统研发。
（2）管理平台、题库平台 创建考试、关联学员、监控考试进度、创建试题等操作。
（3）平台系统运行，维护和定期升级更新。
3.2.6产业学院课程管理平台
1、软件服务：
（1）产业学院课程在线管理平台，模块包括：视频中心、讲师管理、直播管理、文件管理、操作日志、课程数据可视化、系统管理（授权、菜单、权限、角色）等模块。
（2）标准化教案管理平台：分知识类、技能类、实训类分别进行标准化授课管理。
2、硬件服务
（1）采用k8s集群化部署，部署在公有云上，具有：高效、稳定、安全等特性。
（2）公有云租用阿里云平台，ECS主机服务3台，配置：4核8G 100G SSD硬盘存储，可动态扩容。
2、人工服务
（1）在线管理平台架构设计与系统研发。
（2）管理平台创建视频直播课、上传视频课程、邀请讲课老师、管理视频课程数据、管理课程老师日常工作记录等操作。
（3）平台系统运行，维护和定期升级更新。
3.2.7就业实习平台
1、软件服务
（1）产业学院学员就业实习平台，模块包括：招聘信息发布、校园招聘会、就业指导课程等模块。
（2）产业学员就业实习管理平台，模块包括：招聘信息发布管理、校园招聘会活动管理、就业指导课程管理、学员管理、毕业生追踪等模块。
2、软件服务
（1）采用k8s集群化部署，部署在公有云上，具有：高效、稳定、安全等特性。
（2）公有云租用阿里云平台，ECS主机服务4台，配置：4核8G 100G SSD硬盘存储，可动态扩容。
3、人工服务
（1）在线管理平台架构设计与系统研发。
（2）就业实习管理平台 上传就业指导课程、邀请企业老师参加校园招聘会、创建校园招聘会活动、上传招聘信息、管理学员等操作。
4、平台系统运行，维护和定期升级更新。以上所有平台部署的硬件集群环境
（1）集群化部署，并配置3节点数据库，分别为主、从、隐藏节点。数据库采用 Mysql、MongoDB、Redis。
（2）使用 OSS 进行内容存储，并对部分资源进行CDN加速。
（3）消息通信中间件采用 RocketMQ。
四、落地方案
4.1合作模式
5.1.1双方共建数字经济产业学院
合作最少两个及以上专业，“数字金融、品牌管理与数字营销”每个专业方向招生计划人数最少100人按照（4500 元/人·年）标准以购买服务的形式向我院支付生均人才培养服务费，我院按照约定提供相关培养服务。每年每个专业方向的新生报道人数不能低于80%，如果低于80%，院校依然需要按照80%的新生报到人数支付我院生均人才培养服务费。
4.2 交付
| 序号 | 交付项目 | 说明 |
| 1 | 产业学院 | 双方共建达到省级产业学院及以上水平 |
| 2 | 国内特色项目中心 | 引产入校或引校入产，引入行业头部以及地方头部企业产业项目。标准：组建项目中心，校方提供场地，互派管理人员，引产入校项目产生收益按比例分享，实现学生带薪学习。 |
| 3 | 国际合作中心 | 实现合作专业学生及学校其他学生4+1本硕连读，专科生3+1+1专本硕连读，社会学生MBA联合培养，提升学院国际化办学水平。实现学院社会化培训目标和效益。 |
| 4 | 教学中心 | 创新人才培养模式，实现产教融合校企合作联合培养 提升专业建设质量，达到省一流专业群建设水平 开发校企合作课程8门以上 1+X岗课赛证合作专业全覆盖 共同开发教材5本以上 打造生产性实习实训基地 共同建设双师型高水平教师队伍 搭建产学研服务平台 完善产业学院管理机制 聘请企业专家讲座每年2场以上 |
| 5 | 实训室建设 | 提供全国领先（全国一流）的数字化融媒体实验室解决方案 提供全国领先（全国一流）数字营销消费者视觉数据采集实验室共建方案 |
| 6 | SAAS教学管理平台 | 门为与高校合作建立数字经济产业学院而研发，以提高教学质量为目的，以数据科技为基础，以学生为核心，用于信息宣传、学生管理、教师管理、教学内容管理、教学过程实施、课程实训以及实习就业。 |
| 7 | 就业中心 | 就业指导课程：职业规划、简历制作、面试技巧、模拟面试，提升就业率和整体素养，共建就业指导办公室、建立学生就业实习基地、联合企业举办就业招聘会、实现高质量就业。 |
现代数字经济产业学院
培养计划方案
一、数字经济产业学院建设目标
改造升级市场营销专业为数字营销方向，金融工程专业为数字金融专业，新设或改建商业信息分析和数字运营与管理专业，形成数字经济产业群，对接山东数字经济产业，共建产业学院。充分发挥产业优势，深化产教融合，打造人才培养、科学研究、技术创新、企业服务、学生创业等功能于一体的示范性人才培养实体，为学校其他专业提供可复制、可推广的人才培养新模式。发挥双方优势，努力建设数字营销为山东省一流专业，产业学院建设成为省级产业学院。
二、数字经济产业学院预期目标
共同确定建立数字经济产业学院。根据本科建设要求，根据行业人力资源需求，共同制定人才培养方案，以及专业教学计划，确立专业试点改革项目。
合作开展数字金融、品牌管理与数字营销、商业数据分析、数字化运营与智能管理方向课程建设，提供实践教学包，建立符合专业教学需要的项目案例库和专业能力测试题库，编写专业所需教材，制作电子课件，开发课程与教材
双方合作建设数字经济实训中心及平台，并以平台为基础，开展多层次、多形式的实训实践教学。
共建数字经济就业创业服务平台。建立学生实习就业服务基地，提供创业指导，实施引产入校，打造实习就业创业标杆工程。合作期内，每年提供部分优秀毕业生推荐实习就业机会。企业通过考核的方式，提供顶岗实习岗位。
双方共同建立数字经济师资培训中心，建立教师和工程师“互评、互训、互聘”机制。
三、数字经济产业学院所涉及专业
数字金融方向： 金融学、金融工程、资产评估、经济学、国际经济与贸易、市场营销、财务管理、金融管理、金融科技应用、互联网金融等
品牌管理与数字营销方向： 经济学、旅游管理、市场营销、工商管理、国际经济与贸易、视觉传达设计、农村区域发展、市场经销等
商业数据分析：金融学、金融工程、经济学、国际经济与贸易、市场营销、财务管理、计算机科学与技术、 软件工程、物联网工程、信息管理与信息系统、市场营销、数学与应用数等
数字化运营与智能管理：市场营销、工商管理、信息与计算科学专业、通信工程专业、计算机科学与技术、空间信息与数字技术、物联网、物联网工程等
四、数字经济产业学院课程设置
金融工程（数字金融方向）、市场营销（品牌管理与数字营销方向）：根据产业运营建设方案，只对涉及到产业学院的课程计划进行设置，详细计划需要专业负责人进行协商，调整。
（一）核心课程
数字金融方向主要包括数字金融概论、区块链与数字货币、商业数据分析应用、商业模型创新与设计、数字化营销实务案例-金融、商业数据分析模型与案例-金融、数字金融典型案例-产品设计、数字金融典型案例-风控、数字金融典型案例-财富管理。
品牌管理与数字营销主要包括商业数据分析应用、数据可视化、商业模式创新与设计、数字营销理论与实务、数字化营销实务案例—汽车、数字化营销实务案例—金融、数字化营销实务案例—农业、数字化营销实务案例—日销品、数字化营销实务案例—线下实体店。
商业数据分析方向课程主要包括商业数据分析应用、商业模式创新与设计、人工智能应用及案例、数据可视化、商业数据分析模型与案例：消费、商业数据分析模型与案例：零售、商业数据分析模型与案例：金融。
数字运营与智能化管理方向课程主要包括数字营销理论与实务、数字化供应链管理应用、数字化项目管理应用、商业数据分析应用、数字化决策建模及应用、智能化管理行业场景应用等。
（二）主要实践性教学环节
包括专业实习、企业综合实训等，课程金融产品数字化营销实训、金融数据分析实训、金融风险控制实训、区块链金融实训、数字化营销全链路运营实训、全行业+品牌管理实训。
五、课程计划及授课主体
1、金融工程（数字金融方向）
数字金融方向主要包括数字金融概论、区块链与数字货币、商业数据分析应用、商业模型创新与设计、数字化营销实务案例-金融、商业数据分析模型与案例-金融、数字金融典型案例-产品设计、数字金融典型案例-风控、数字金融典型案例-财富管理。
每门课课程提供资源，包括课程标准、企业案例、音频和视频资源、教学课件、习题与试题库、实训指导书、指导手册等资源。
以职业导向为核心，课程的设置参考就业岗位、就业技能的考核要求，课程体系如下图。
| 岗位群 | 业务与运营类 | 产品与项目类 | 分析决策类 |
| 金融风险管理、金融投资投顾交易、数字化营销、数字化客户运营、智能运维、科技产品运营、金融科技解决方案、金融科技软件与数据产品售前技术支持 | 金融科技软件与数据产品设计、金融科技行业解决方案、金融云架构师(解决方案)、金融科技软件与数据产品售前技术支持、项目资源管理师、技术标准管理师、云平台管理岗、需求分析岗与管理 | 数据分析师、财务建模人员、数量金融分析师、金融工程师、风险建模分析师、信用分析师风险建模分析师、数字化营销与客户经营、数据化运营、BI系统开发、金融科技行业战略规划 | |
| 技术强化课 | 数字化营销实务-营销 | 数字金融典型案例-产品设计 | |
| 区块链与数字货币 | 商业数据分析应用 | 数字化营销实务-营销 | |
| 基础课程 | 商业模式设计与创新 | 数字金融 | |
| 前置课程 | 会计类课程 | 金融类课程 | 经济类课程 |
| 职业管理 课程 | 数字金融职业管理菁英训练营+专业思政 | ||
| 实训课程 | 商业数据分析模型与案例-金融 | 数字金融典型案例-智能投顾 | 数字金融典型案例-风控 |
| 教学计划安排表 及教学主体 | |||||||||||||||
| 类型 | 课程代码 | 课程名称 | 总学分 | 学时 | 开课学期和周学时 | 备注 | |||||||||
| 学时 | 讲授 | 实验 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||||
| 前置课 | 金融市场学 | 3 | 48 | 48 | 0 | 3 | 高校 | ||||||||
| 互联网金融与金融科技 | 2 | 48 | 48 | 0 | 3 | ||||||||||
| 数据可视化 | 2 | 32 | 16 | 16 | 3 | ||||||||||
| 数据结构与算法 | 3 | 48 | 48 | 0 | 3 | 高校 | |||||||||
| 数据安全与加密技术 | 3 | 48 | 40 | 8 | 3 | 高校 | |||||||||
| 数字营销理论与实务 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 2 | |||||||||
| 人工智能原理与应用 | 2 | 32 | 24 | 8 | 2 | ||||||||||
| 机器学习 | 2 | 32 | 16 | 16 | 2 | 高校 | |||||||||
| 小计（修改后） | 12 | 192 | 168 | 24 | 0 | 6 | 6 | 6 | 0 | 4 | 2 | 0 | |||
| 产业学院核心课 | 新增 | 专业认知与职业素养 | 2 | 24 | 24 | 2 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 数字金融概论 | 3 | 48 | 40 | 8 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 区块链与数字货币 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 商业数据分析应用 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 商业模式创新与设计 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 数字化营销实务-营销 | 3 | 48 | 8 | 40 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 数字金融典型案例-产品设计 | 3 | 48 | 8 | 40 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 商业数据分析模型与案例-金融 | 3 | 48 | 8 | 40 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 数字金融典型案例-智能投顾（实训） | 3 | 48 | 8 | 40 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 数字金融典型案例-风控（实训） | 3 | 48 | 8 | 40 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 小计（修改后） | 29 | 456 | 200 | 256 | 2 | 3 | 3 | 6 | 6 | 3 | 6 | 0 | |||
品牌管理与数字营销主要包括商业数据分析应用、数据可视化、商业模式创新与设计、数字营销理论与实务、数字化营销实务案例—汽车、数字化营销实务案例—金融、数字化营销实务案例—农业、数字化营销实务案例—日销品、数字化营销实务案例—线下实体店。每门课课程提供资源，包括课程标准、企业案例、音频和视频资源、教学课件、习题与试题库、实训指导书、指导手册等资源。
以职业导向为核心，课程的设置参考就业岗位、就业技能的考核要求，课程体系如下图。
| 岗位群 | 品牌运营类 | 新媒体数字化运营类 | 电商运营类 | 平台运营类 | 社区运营类 |
| 品牌经理、营销经理、市场经理、产品内容的编辑、产品维护以及用户维护和活动策划岗位 | 新媒体运营、 适用微信公众号、微博、抖音等自媒体平台维护运营、活动策划，对外联系合作的能力，比如互推、联合活动等岗位 | 电商运营、网站装修、制作、运营、 产品定位、活动策划、产品管控、数据分析以及执行分析跟进等岗位 | 平台的建设与优化、平台数据的分析、活动策划与平台推广、平台的日常维护以及平台组织架构的建立等岗位 | 社区运营、 主要是拉进新用户、维护老用户、群内活动策划及执行、日常社群的管理工作等 | |
| 技术强化课 | 数字化营销实务案例—金融 | 数字化营销实务案例—日销品 | |||
| 数字化营销实务案例—汽车 | 数字化营销实务案例—农业 | ||||
| 基础课程 | 数据可视化 | 商业数据分析应用 | |||
| 数字营销理论与实务 | 商业模式创新与设计 | ||||
| 前置课程 | 文学、艺术修养、计算机基础类课程 | ||||
| 职业管理课程 | 品牌管理与数字化营销职业管理菁英训练营+专业思政 | ||||
| 实训课程 | 数字化营销全链路运营实训 | 数字化营销实务案例—线下实体店 | |||
| 课程代码 | 课程名称 | 总学分 | 学时 | 开课学期和周学时 | |||||||||
| 学时 | 讲授 | 实验 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||
| 新增 | 数字媒作（上） | 5 | 80 | 48 | 32 | 48 | 32 | 紫荆 或高校 | |||||
| 数字媒作（下） | 5 | 80 | 48 | 32 | 32 | 48 | 紫荆或高校 | ||||||
| 小计 | 10 | 160 | 96 | 0 | 0 | 0 | 48 | 48 | 0 | 0 | |||
| 新增 | 职业道德及伦理 | 1 | 16 | 16 | 3 | 紫荆 | |||||||
| 新增 | 专业认知与职业素养 | 1 | 16 | 16 | 3 | 紫荆 | |||||||
| 新增 | 商业数据分析应用 | 3 | 48 | 48 | 3 | 紫荆 | |||||||
| 新增 | 数据可视化 | 3 | 48 | 24 | 24 | 3 | 紫荆 | ||||||
| 新增 | 商业模式创新与设计 | 3 | 48 | 48 | 3 | 紫荆 | |||||||
| 新增 | 数字营销理论与实务 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||
| 新增 | 数字化营销实务案例—汽车 | 3 | 48 | 16 | 32 | 3 | 紫荆 | ||||||
| 新增 | 数字化营销实务案例—金融 | 3 | 48 | 16 | 32 | 3 | 紫荆 | ||||||
| 新增 | 数字化营销实务案例—农业 | 3 | 48 | 16 | 32 | 3 | 紫荆 | ||||||
| 新增 | 数字化营销实务案例—日销品 | 3 | 48 | 16 | 32 | 3 | 紫荆 | ||||||
| 小计 | 26 | 416 | 248 | 168 | 16 | 16 | 96 | 96 | 96 | 96 | 0 | ||
| 新增 | 数字化营销实务案例—线下实体店 | 6 | 96 | 96 | 大四 | ||||||||
| 紫荆课程总计 | 32 | 512 | 248 | 2 | |||||||||
商业数据分析方向课程主要包括商业数据分析应用、商业模式创新与设计
人工智能应用及案例、数据可视化、商业数据分析模型与案例：消费、商业数据分析模型与案例：零售、商业数据分析模型与案例：金融。每门课程提供资源，包括课程标准、企业案例、音频和视频资源、教学课件、习题与试题库、实训指导书、指导手册等资源。
以职业导向为核心，课程的设置参考就业岗位、就业技能的考核要求，课程体系如下图。
| 岗位群 | 业务统计类 | 数据挖掘类 | 大数据分析类 | 业务支持类 | 报表制作类 | |
| 理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策。 | 进行知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算法，可以进行深层次的客户识别、画像，以满足营销、风控和客户关系管理方面的需要。 | 处理海量数据，借助其他工具进行数据的搜集、储存和清洗。同时与数据挖掘人员、报表制作人员、业务统计分析人员合作完成工作。 | 创建业务报表或进行业务分析 | 理解企业数据，发现业务问题，开发预测模型，帮助企业更好地进行信息决策。 | ||
| 技术强化课 | 商业数据分析模型与案例：金融 | 商业数据分析模型与案例：零售 | ||||
| 商业数据分析模型与案例：消费 | ||||||
| 基础课程 | 人工智能应用及案例 | 数据可视化 | ||||
| 商业数据分析应用 | 商业模式创新与设计 | |||||
| 职业管理课程 | 商业数据分析职业管理菁英训练营+专业思政 | |||||
| 实训课程 | 商业数据分析模型与案例：其他 | 商业数据可视化实训 | ||||
| 教学计划安排表 及教学主体 | |||||||||||||||
| 类型 | 课程代码 | 课程名称 | 总学分 | 学时 | 开课学期和周学时 | 备注 | |||||||||
| 学时 | 讲授 | 实验 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||||
| 学院前置课 | 前置课 | 数学统计类课程 | 高校讲授 | ||||||||||||
| 商科基础课程 | 高校讲授 | ||||||||||||||
| 产业学院核心课 | 新增 | 专业认知与职业素养 | 1 | 8 | 8 | 1 | 1 | 紫荆 | |||||||
| 新增 | 商业数据分析应用 | 3 | 48 | 48 | 3 | 紫荆 | |||||||||
| 新增 | 商业模式创新与设计 | 3 | 48 | 48 | 3 | 紫荆 | |||||||||
| 新增 | 人工智能应用及案例 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 数据可视化 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 商业数据分析模型与案例：消费 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 商业数据分析模型与案例：零售 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 商业数据分析模型与案例：金融 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | |||||||||
| 小计（修改后） | 22 | 340 | 260 | 80 | 1 | 4 | 3 | 3 | 6 | 6 | 0 | ||||
| 实训课程 | 新增 | 商业数据分析模型与案例：其他商业数据分析是实训、商业数据可视化实训 | 6 | 96 | 96 | 大四 | 紫荆 | ||||||||
| 小计（修改后） | 28 | 436 | 260 | 224 | |||||||||||
数字运营与智能化管理方向课程主要包括数字营销理论与实务、数字化供应链管理应用、数字化项目管理应用、商业数据分析应用、数字化决策建模及应用、智能化管理行业场景应用等。每门课程提供资源，包括课程标准、企业案例、音频和视频资源、教学课件、习题与试题库、实训指导书、指导手册等资源。
以职业导向为核心，课程的设置参考就业岗位、就业技能的考核要求，课程体系如下图。
| 岗位群 | 数据挖掘类 | 大数据分析类 | 管理系统研发类 | 智能化管理类 | |
| 进行知识发掘积累，需要熟悉各种数据挖掘算法，可以进行深层次的分析以满足管理方面的需要。 | 处理海量数据，借助其他工具进行数据的搜集、储存和清洗，形成支持智能化管理决策数据。 | 完成智能化深化设计，对智能化各系统能设计、管理，对各系统技术问题能解决； | 收集和梳理业务智能化需求，负责规划、实施策略和解决方案的制定，信息系统建设管理工作，包括需求分析、计划制定、监督执行，项目沟通、测试验收等。 | ||
| 技术 强化课 | 商业数据分析应用、数字化决策建模及应用、智能化管理行业场景应用 | ||||
| 基础 课程 | 数字营销理论与实务、数字化供应链管理应用、数字化项目管理应用 | ||||
| 职业管理课程 | 职业道德及伦理、专业认知与职业素养 | ||||
| 实训 课程 | 数据可视化、机器学习 | ||||
| 教学计划安排表 及教学主体 | |||||||||||||||
| 类型 | 课程代码 | 课程名称 | 总学分 | 学时 | 开课学期和周学时 | 备注 | |||||||||
| 学时 | 讲授 | 实验 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |||||
| 产业学院 核心课 | 新增 | 职业道德及伦理 | 1 | 16 | 16 | 0 | 1 | 紫荆 | |||||||
| 新增 | 专业认知与职业素养 | 2 | 32 | 32 | 0 | 2 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 数字营销理论与实务 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 数字化供应链管理应用 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 数字化项目管理应用 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 商业数据分析应用 | 3 | 48 | 32 | 16 | 3 | 紫荆 | ||||||||
| 新增 | 数字化决策建模及应用（上） | 4 | 48 | 16 | 4 | 紫荆 | |||||||||
| 新增 | 数字化决策建模及应用（下） | 4 | 48 | 16 | 4 | 紫荆 | |||||||||
| 新增 | 智能化管理行业场景应用（上） | 4 | 48 | 16 | 4 | 紫荆 | |||||||||
| 新增 | 智能化管理行业场景应用（下） | 4 | 48 | 16 | 4 | 紫荆 | |||||||||
| 小计（修改后） | 31 | 496 | 368 | 128 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 4 | 8 | 4 | |||
| 实训课程 | 新增 | 数据可视化 | 2 | 32 | 16 | 16 | 2 | 紫荆 | |||||||
| 新增 | 机器学习 | 4 | 32 | 32 | 4 | 紫荆 | |||||||||
| 小计（修改后） | 6 | 96 | 48 | 48 | |||||||||||
（1）现场教学
通过派遣企业导师、院校优秀双师到校承担实践课程教学任务，把行业最新企业实践带入课堂，将产业优秀管理理念及实战经验融入人才培养过程中，提高学生岗位胜任力。
（2）双师教学
通过院校主讲老师在现场授课、企业专家通过网络远程或现场接入实践部分教学，实现一地双导师授课。
（3）混合式教学
以片段式教学为特色，强调知识的碎片化，点段化教学的系统化。“线上”课堂在前，“线下”讨论相辅，以充分调动学生自主学习的积极性为目的，突出以学生为中心的教学理念。“教师评价”与“生生互评”相结合，评价方式灵活多样,改变传统灌输式教学的模式，加强学生的自主学习能力。
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