非技术背景如何突破大数据学习瓶颈？社科院在职博士解密数字经济核心能力

“面对数字经济浪潮，缺乏编程基础是否注定错失机遇？”《国民经济和社会发展第十四个五年规划》将数据要素市场化建设列为国家战略核心，企业高管需要解读生产数据、政府干部要制定数字政策、投资人需评估科技标的……中国社会科学院数字经济与智能治理在职博士项目，以”方法论+工具包+案例库”三维教学体系，让非技术背景学员也能掌握大数据驱动的决策能力。

一、职场人的双重焦虑：趋势与门槛的博弈

1：技术门槛高
“大数据分析需要Python、算法基础，文科背景怎么办？”
2：时间成本大
“边工作边补编程课，能否跟上博士课程节奏？”

二、课程破局之道：从工具到思维的升维

1. 分层教学设计

基础模块：经济学原理、管理学原理夯实底层逻辑，配合”信息化与网络经济”课程，用案例解析替代代码实操（如制造业数字化转型实践）。

专业模块：”大数据与经济模型”聚焦模型应用场景，采用可视化工具教学，学员只需理解输入参数与结果解读。

2. 产学研协同支持

智库资源：社科院经济大数据实验室提供脱敏数据集，学员通过”重大政策模拟”项目掌握分析框架，无需自主编程。

导师指导：双向选择机制下，学部委员指导学员将业务问题转化为研究课题，例如”区域制造业数字化转型路径研究”。

三、零基础学员的成功路径

学员可通过”产业互联网机遇”等课程，结合自身业务场景完成数字化转型课题研究。例如：

某地方干部在”数据要素市场建设”模块中，结合政策文本分析工具，参与编制区域数据交易规范；

企业高管通过”平台经济治理”课程，设计符合监管要求的数字化营销方案。

四、政策红利窗口期：时不我待

数字经济领域对复合型人才需求激增。社科院项目通过”学术+实践”双认证，助学员抢占职业高地：

结业证书：国家科研机构钢印认证，支撑职称评定与项目申报；

资源网络：与发改委、工信部干部及头部企业高管同窗，构建决策共同体。

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