亲爱的同学:

您好!感谢您的关注，欢迎积极报名！

《数字经济》微专业建设以做爱视频 为依托。学院拥有理论经济学一级学科硕士学位授权点，经济学专业2019年被评为陕西省一流专业。数字经济微专业聚焦于数字经济背景下的经济模式、商业运作、数据分析及相关技术应用的交叉领域。配备高学历、高职称、高科研水平的教学团队，结合经济学、信息技术、数据科学和管理学等多个学科知识，培养学生多维度的思维方式和解决问题的能力。关注数字化转型、大数据、人工智能、区块链等新兴技术在经济活动中的应用，培养适应未来经济变化的复合型人才。

01培养对象

面向全校大二、大三本科生，不限专业背景，优先录取对数字经济领域有浓厚兴趣，具备一定数学基础和计算机操作能力的学生。

02专业特色

凝练“跨界融合、项目驱动、技术前沿”特色，打通经济、数据、行业场景。课程引入AI、区块链知识，配合Python、Stata、Matlab软件使用。培养“懂经济、精数据、善分析”的高素质数字化符合人才。

03培养要求

掌握数字经济基本理论、政策框架与前沿趋势；掌握数据收集、处理、建模与可视化方法，能使用Python、Stata等软件进行数据驱动决策；熟悉数字贸易、数字营销、平台运营等典型场景，具备初步解决方案设计与实施能力；具备跨学科沟通与团队协作能力，了解数据伦理与可持续发展理念。

04学分要求

数字经济微专业总学分共计18学分，共9门课程，其中基础理论模块课程3门，方法工具模块课程3门，场景应用模块课程2门，综合实践模块课程1门。

学生在两年内修完所有课程学分，即可获得做爱视频 微专业培养证书。

05报名及收费咨询方式

学生修读微专业，学费为50元/学分，依据总学分共计900元，由学校财务处一次收取。全部学费在开课前一次性缴纳，原则上中间退出不予退还，若有重修，按照重修课程相应学分缴纳该课程重修费用。

报名方式:

李老师：13891434053

魏老师：15029611603

06开班人数

每期招生40-50人。

07授课方式

周内晚上或周末授课，线上线下相结合，长安校区，根据报名情况由教务处统一安排教室。

08课程设置

1.《数字经济概论》，2学分，36学时，闭卷考试

2.《网络经济与平台治理》，2学分，36学时，闭卷考试

3.《数字治理》，2学分，36学时，开卷考试

4.《数据可视化》，2学分，36学时，闭卷考试

5.《大数据分析》，2学分，36学时，开卷考试

6.《机器学习与经济分析应用》，2学分，36学时，开卷考试

7.《数字营销与运营实战》，2学分，36学时，开卷考试

8.《数字贸易与跨境电商》，2学分，36学时，开卷考试

9.《数字经济综合实训》，2学分，36学时，实操考核

09课程介绍

1.《数字经济概论》：本课程系统阐述数字经济的基本概念、发展历程、核心特征与宏观影响，旨在帮助学生构建对数字经济的整体性认知框架。课程内容涵盖数字技术基础、数据要素市场化、数字产业化与产业数字化、数字货币与支付、数字经济的测度及其对经济增长、就业与社会结构的深远影响。课程将着重探讨数字经济发展中的法律法规、公共政策与伦理挑战，引导学生理解数字经济运行的基本逻辑及其与法治社会的互动关系，为后续深入学习奠定坚实的理论基础。

2.《网络经济与平台治理》：本课程聚焦于网络效应、平台经济模式及其治理挑战。内容涵盖平台企业的基本理论、商业模式、竞争策略与定价机制。课程重点分析平台经济引发的市场垄断、数据权益、消费者保护、劳动关系及创新竞争等核心法律与政策议题。通过学习国内外典型平台案例与治理实践，培养学生运用法律与经济交叉视角，理解平台经济运行规律、识别潜在风险、思考构建公平、透明、可问责的平台治理体系的能力。

3.《数字治理》：本课程探讨数字时代公共治理与组织管理的转型与创新。内容涉及数字政府、智慧城市、数字社会的治理理论与实践。课程重点讲授数据治理框架、算法治理、网络空间治理以及数字技术赋能下的公共服务创新与监管改革。旨在培养学生理解数字治理的核心逻辑、关键工具及面临的伦理、法律与执行挑战，提升其运用数字思维分析和解决公共管理与组织治理问题的能力。

4.《数据可视化》：本课程旨在培养学生将复杂数据转化为清晰、直观且具有洞察力的视觉表达的能力。课程内容涵盖数据可视化的基本原理、设计原则与最佳实践，系统介绍常用可视化图表类型及其适用场景。学生将通过实际操作，学习使用主流的数据可视化工具，完成从数据理解、图表选择、视觉设计到交互功能实现的完整流程。课程强调可视化在叙事、决策支持和发现数据规律中的关键作用，助力学生提升数据沟通与呈现的专业技能。

5.《大数据分析》：本课程系统介绍大数据分析的核心概念、技术流程与应用方法。内容涵盖大数据生态系统概述、数据采集与预处理、数据存储与管理基础，并重点讲授描述性统计、探索性数据分析以及基本的预测性分析方法。学生将通过实践，学习运用数据分析工具处理实际数据集，掌握数据清洗、整合、分析和初步建模的技能。课程旨在培养学生理解大数据分析的价值链，具备利用数据驱动思维发现问题、分析问题并从数据中提取有价值信息以支持决策的基本能力。

6.《机器学习与经济分析应用》：本课程介绍机器学习的基本原理、常用算法及其在经济学、金融学、管理学等社会科学领域的应用。内容涵盖监督学习与无监督学习的核心模型，着重讲解如何将这些算法应用于经济预测、政策效果评估、消费者行为分析、风险建模等场景。课程强调案例与实践，引导学生使用Python或R语言及相关库，完成从经济问题定义、数据准备、模型构建与评估到结果解释的全过程，培养其运用前沿数据科学方法解决实际经济分析问题的跨学科能力。

7.《数字营销与运营实战》：本课程以实战为导向，全面讲解数字环境下的营销策略与运营方法论。内容涵盖用户画像与市场洞察、内容营销、社交媒体营销、搜索引擎优化（SEO）/营销（SEM）、效果广告、电商运营、用户增长与留存策略以及营销数据分析。课程通过剖析真实商业案例，指导学生掌握主流数字营销渠道与工具的应用，学习如何制定整合营销传播计划、监控营销效果并进行优化。旨在培养学生具备数据驱动的营销思维、策划能力及实操技能，以适应数字化商业环境对营销人才的需求。

8.《数字贸易与跨境电商》：本课程深入探讨全球数字贸易的发展趋势、商业模式及规则体系。内容涵盖数字贸易的理论基础、主要业态、跨境电商的产业链与生态。课程重点分析世界贸易组织、区域贸易协定及各国国内法框架下的数字贸易规则，涉及数据跨境流动、电子认证、消费者权益、税收及知识产权保护等关键法律与政策议题。培养学生理解数字贸易的运行逻辑、把握商业机遇并应对相关合规挑战的能力。

9.《数字经济综合实训》：本课程是整合性、实践性的核心环节，旨在通过模拟项目或真实课题，引导学生综合运用前述课程所学的理论、方法与工具，解决数字经济领域的复杂问题。实训内容可能涉及数据分析报告撰写、数字营销方案策划、平台治理案例研究、数字贸易合规评估或商业模式创新设计等。学生在教师指导下，以小组形式完成从项目立项、调研分析、方案设计、工具实施到成果展示与答辩的全过程。课程着重培养学生的跨学科知识整合能力、团队协作能力、创新思维及解决实际问题的实战技能，实现从理论到实践的有效过渡。