各有关单位:
根据《北京市人力资源和社会保障局关于加强2026年北京市高级研修班以及资助经费管理工作的通知》(京人社专技字〔2026〕79号)文件要求,为促进数字经济时代商业数据分析领域高层次专业技术人才的培养,推动数据驱动决策与产业数字化转型,定于2026年10月23日至10月25日在北京工商大学阜成路校区举办“商业数据分析”高级研修班。现将有关事项通知如下:
一、研修目的
商业数据分析高级研修班旨在面向数字经济主战场,通过系统化的课程设计与高水平的互动平台,全面提升学员在商业数据分析领域的战略洞察力、技术应用力、团队领导力及产业推动力,培养一批人工智能时代既懂业务又懂数据、既精技术又善管理的复合型领军人才,助力北京建设全球数字经济标杆城市及数据产业高质量发展。
(一)提升行业认知与视野
为培养精通数据商业价值、技术与管理兼备的复合型人才,研修班将深度剖析全球数据产业的演进趋势、技术创新热点及市场需求变化,以及人工智能时代商业数据分析面临的机遇与挑战。通过研判行业风向,帮助学员构建宏观战略思维,拓宽国际化视野,精准捕捉企业发展与市场布局的新机遇。
(二)增强业务场景驱动的数据分析能力
研修班将构建“业务理解+技术实操”的双轮驱动课程体系。一方面,强化学员的经济、金融与管理思维,确保数据分析始终围绕商业问题展开;另一方面,紧跟人工智能与大数据技术前沿,通过实战演练,提升学员在数据挖掘、机器学习、大模型应用等方面的动手能力。最终实现从看数据到用数据,再到让数据创造价值的能力跃迁,切实提升企业的精细化运营效率与科学决策水平。
(三)培养高素质数字人才与团队
研修班不仅注重知识的传授,还强调实践能力的培养。通过案例分析、小组讨论、实地考察等方式,学员可以学习如何构建高素质的商业数据分析团队,提升团队的创新能力和协作效率。
(四)服务北京全球数字经济标杆城市建设
紧密围绕北京市全球数字经济标杆城市建设目标,研修班将深度融入首都元素,旨在引导学员深刻理解北京在数据要素市场培育、数字治理等方面的政策红利与产业生态,鼓励学员将研修成果转化为推动在京项目落地、参与首都重大数字化工程的实际行动,共同打造具有国际影响力的数字人才培养高地。
(五)搭建高端产业生态圈
研修班致力于打造“政产学研用”融合共生的高端交流生态。为来自不同地区、不同行业的学员、专家学者及政府代表提供深度对话的平台。不仅可以碰撞思想、探讨挑战,更能有效链接资源、寻求合作契机,形成推动数据产业健康、有序、繁荣发展的强大合力,让数据要素在更广阔的范围内流动并释放价值。
二、研修内容
研修内容主要包括:
1.夯实理论基础,构建系统的商业数据分析思维。既包括对商业业务的理解,又包括核心必备的分析工具。具体将学习复杂数据分析的统计方法、商务统计分析、金融统计分析、市场调查理论与实务、指数编制方法与应用、因果推断和决策评估与支持、大数据挖掘与业务洞察等核心课程,并强化学员的经济、金融与管理思维。
2.提升数字素养,了解前沿技术动态。既开展通用技术的学习,也开展前沿领域的科普和实践。例如人工智能与商业数据分析、自然语言处理与大语言模型等。
3.强化场景驱动,开展实战研学。通过案例教学和实地教学,学习商业数据分析在精准营销、供应链优化、风险控制等核心场景中的实际落地过程,通过与一线数据团队对话,深度剖析技术落地过程中的痛点与解决方案。
学习方式主要包括:
1.聘请学校统计学、数据科学、人工智能与商科领域的专家学者开设专题讲座和报告,重点介绍领域内的最新研究成果,帮助学员掌握利用数据科学与人工智能技术解决复杂商业问题的能力,并结合国内外成功案例进行分析。
2.强化学员主体地位,开展案例研讨式教学。学员围绕实际工作中遇到的数据分析难题进行分组研讨,在思维碰撞中寻找解决方案。同时设置学员分享环节,鼓励学员结合自身企业实践分享学习心得,形成教学相长、互学互鉴的良好氛围。
3.组织学员实地探访北京市市民热线服务中心,现场体验商业大数据、可视化统计分析等。
4.为学员推荐教材和出版物,引导开展自学,主动学习和了解领域内的新知识、新动向。
三、研修方式
按照“高水平、小规模、重特色、强实操”的办班原则,采用专题报告、技术研讨、案例剖析、现场教学等多种方式进行,兼顾理论深度与实用性,助力参训学员更新知识体系。
四、研修对象及报名方式
(一)研修对象
主要面向在企事业单位、政府机构及相关领域中,负责或参与数字化转型及数据决策的专业技术人员和管理人员。面向全市招收学员,并将天津、河北特别是雄安新区和“北三县”专业技术人员纳入研修范围。学员重点吸纳中高级专业技术职称(职业资格)专业技术人员,同时兼顾中青年专业技术骨干和管理人员,并向远郊区和基层一线倾斜。计划招收线下学员50人。
(二)报名方式
请各单位推荐参加研修人员,并于2026年10月18日(星期日)前将加盖单位公章的《高级研修班报名回执》(附件1)电子扫描件发送至邮箱:fxljy@pub.btbu.edu.cn。邮件名称注明:姓名-单位-商业数据分析高级研修班报名回执。
报名时,请研修人员用手机扫描下方二维码,同步填写报名资料(必要)。

(三)报名确认
承办单位对报名人员相关材料进行筛选和审核后,发送确认参训信息,研修人员凭身份证及报名回执报到参加研修。
五、研修时间和地点
(一)研修时间
2026年10月23日(星期五)至10月25日(星期日),10月23日上午8:30前入校报到,10月25日17:00结业、返程。
(二)研修地点
北京工商大学阜成路校区西区(北京市海淀区阜成路33号)
(三)乘车路线
1.公交10路、121路、612路、686路、92路航天桥东下车。
2.地铁9号线白堆子下车,往西步行约1公里。
六、其他事项
(一)参加研修人员需在研修结束后一周内,结合研修内容和工作实际,每人撰写1篇与研修内容相关的论文,不少于3000字,并将电子版提交至邮箱:fxljy@pub.btbu.edu.cn。未提交论文或论文不合格的学员,不能获得《北京市专业技术人才知识更新工程高级研修项目结业证书》。
(二)研修人员修完规定课程,经考核合格后,由北京市人力资源和社会保障局颁发《北京市专业技术人才知识更新工程高级研修项目结业证书》,培训学时记入专业技术人员继续教育学时。学员可凭姓名和身份证号在“北京专业技术人才知识更新工程”平台(https://fuwu.rsj.beijing.gov.cn/bjzsgxgc/)查询、打印本人证书。
(三)研修人员报到时,需提交加盖单位公章的纸质版《高级研修班报名回执》。
(四)为保证研修效果,研修人员应严格遵守各项培训纪律,研修期间原则上不得请假。确因特殊原因需请假的,须提交书面申请,经承办单位批准。缺勤超过总学时的七分之一,按退学处理,不予结业。
(五)本次研修不收取任何培训费(培训班免费),研修人员往返交通费自理。
(六)请参加研修的人员于10月23日上午8:30前,携带身份证及加盖单位公章的纸质版《高级研修班报名回执》到校内指定地点报到,此次研修校内不提供停车位,请选择公共交通出行。
(七)联系人及联系方式
谢老师:010-68984831
章老师:010-68984321
电子邮件:fxljy@pub.btbu.edu.cn
附件:1.高级研修班报名回执
2.高级研修班教学计划
北京工商大学
2026年9月7日
附件1
高级研修班报名回执
单位盖章: 日期:2026年 月 日
姓 名 |
性 别 |
民 族 |
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专业技术职务(职称) |
学 历 |
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身份证号 |
所学专业 |
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工作单位 及职务 |
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通信地址 和邮编 |
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电子邮箱 |
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办公电话 |
手机号码 |
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个人 简要 情况 (含所学专业和现从事工作) |
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备 注 |
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说明:请于10月18日(星期日)前将加盖公章的《高级研修班报名回执》电子扫描件发送至邮箱:fxljy@pub.btbu.edu.cn,邮件名称注明:姓名-单位-商业数据分析高级研修班报名回执。
附件2
高级研修班教学计划
时 间 |
研修内容 |
授课专家 |
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10月23日(周五) |
上午8:30前 |
学员报到 |
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上午09:00-9:30 |
开班仪式、集体合影 |
北京工商大学有关领导 |
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上午09:30-12:30 |
复杂数据分析的统计方法及应用 |
王学丽,北京工商大学科技处副处长,教授,博士生导师,统计科学中心主任,民盟北工商主任委员,房山区政协委员。兼任中国现场统计研究会因果推断分会秘书长,中国现场统计研究会常务理事。担任教育部统计学学位点评审专家,教育部研究生学位论文评审专家。发表学术论文50余篇;主持完成国家自然基金项目、国家重点研发计划课题等10余项。获第九届全国统计科学研究优秀成果一等奖。已培养硕士和博士研究生30余人。10余人次获得“国家奖学金”和“北京市优秀毕业生”。 |
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下午14:00-17:00 |
参观北京市市民热线服务中心 |
北京市市民热线服务中心是北京市政务服务和数据管理局所属参公事业单位,统筹全市12345市民服务热线运行,负责接诉即办改革组织实施。中心实行7×24小时受理群众、企业咨询求助、投诉举报及意见建议,开展诉求派单、协调督办、回访评价,归集分析民生诉求大数据,指导各区各部门办理工作,搭建起党委政府联系群众的连心桥,助力超大城市治理现代化。北京市市民热线服务中心不仅是首都民生诉求的“总客服”,更是超大城市治理中典型的“高并发、实时性、多源异构”大数据应用场景。作为高级研修班的重要实践环节,我们将以数据全链路视角,深度拆解这条“连心桥”背后的数字运营逻辑。 |
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10月24日(周六) |
上午09:00-12:00 |
数据驱动决策:商业分析实战 |
张艳慧,北京工商大学数学与统计学院数据科学系教授、博士生导师,华侨大学“桐江学者”讲座教授,爱尔兰科克大学客座高级讲师。主持完成国家自然科学基金项目2项、北京市自然科学基金项目2项。主要研究方向为基础数学、数理金融学与大数据分析,聚焦高频数据建模、金融统计及大数据降维等领域,致力于将数学理论转化为可落地的数据分析方法。已指导博士、硕士以及博士后十余人,均从事数据分析工作。 |
下午14:00-17:00 |
从“拍脑门”到知“全局”,AI赋能下的商业量化决策 |
辛士波,北京工商大学数学与统计学院,副教授,硕士生导师,中国商业统计学会常务理事。一直从事风险控制与金融计量、网络舆情监测与分析和市场调查与分析等方向的研究和教学工作,从事企业咨询,统计软件培训10余年,在《中国软科学》等国内外期刊发表论文20多篇,主持省部级课题2项,其他课题6项,出版专著1部,编写教材1部。指导学生参加中国国际大学生创新创业大赛、挑战杯、中国研究生数学建模竞赛、全国大学生市场调查与分析大赛、全国大学生统计建模大赛和全国应用统计案例大赛等多个赛事,获省部级以上奖项90多项。两次荣获全国大学生市场调查与分析大赛金牌指导教师称号。 |
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10月25日(周日) |
上午09:00-12:00 |
看清因果,精准评估与决策 |
吴鹏,北京工商大学副教授,博士生导师,创新书院副院长,优秀研究生指导教师,研究方向为因果推断、可信人工智能、推荐系统、医疗决策。兼任中国现场统计研究会理事、中国现场统计研究会因果推断分会理事、北京生物医学统计与数据管理研究会理事、计算机顶级会议NeurIPS、ICML、ICLR领域主席(Area Chair)。在JRSSB、JASA等统计学顶刊以及NeurIPS、ICML、ICLR等计算机顶会发表论文50余篇。主持国自然青年基金、重点研发计划子课题、横向(字节跳动)项目。与字节跳动、阿里巴巴、华为有深入合作。 |
下午14:00-17:00 |
从数据到市场洞察:指数编制方法及典型案例 |
王春云,经济学博士,北京工商大学数学与统计学院经济统计系副教授,硕士生导师。主要研究领域为国民经济核算、指数编制方法研究,近年在《统计研究》、《数量经济技术经济研究》等CSSCI 和SSCI 期刊发表论文20余篇。主持国家社会科学基金项目2项、全国统计科学研究重大项目1项、第五次经济普查重大项目1项,中国博士后面上基金1项。 |
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下午17:00-17:30 |
结业、返程 |
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