人工智能、数字技术正在重塑商业模式，全球有一半的雇主正在计划调整业务方向，瞄准人工智能催生的新机会。跨境电商、人工智能驱动的金融科技，数据驱动的营销分析等新型领域就业需求也正在激增。
根据世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》显示，到2030年，将有22%的就业机会面临变革，新创造的工作岗位数量为1.7亿个，而被替代的工作岗位数量为9,200万个，就业机会净增7,800万个。而人工智能、大数据和网络以及网络空间安全等领域的技术技能需求预计增长最快。数字商科留学项目也成为大家追逐的新风向。
本篇我们另从三大方向继续给大家详细解析数字类商科项目的开设情况及课程特色，另还有申请规划等内容供大家选择参考！（因项目差异各有特色，本文仅列举部分项目做参考哦），具体申请还得case by case讨论！
✅金融经济范畴
✅商业分析范畴（这类大家并不陌生，本文不重点讲）
✅营销范畴
✅其他跨学科融合类
✅其他还有社科类融合的AI/DS（本文不重点讲）
#一、专业方向及课程特色解析
1）金融/经济范畴类
数字类的金融/经济专业大致分为金融科技、区块链金融、数字银行金融、经济数据科学等，相比传统的金融/经济专业，这类项目在传统培养方案基础上，增加了如数学统计、建模编程、算法大数据等课程学习，进一步加强量化建模算法编程能力。
■项目开设如：
•剑桥-MPhil in Economics and Data Science
•IC-MSc Financial Technology
•UCL-MSc Finance with Data Science
•UCL-MSc Banking and Digital Finance
•曼大/华威/布大-MSc Economics and Data Science
•布大- MSc Financial Technology with Data Science
•伯明翰-MSc Financial Data Science
等……
■课程特色：具体课程因项目不同均有差异。我们用剑桥的Economics and Data Science和Economics两个项目做个对比↓
可以看出Economics项目核心课程主要还是围绕宏观/微观/计量展开，选修课程也主要围绕经济、金融领域相关课程开设。而Economics and Data Science必修课程则包括了大量数据科学、机器学习课程，选修课程也涉及经济分析、算法交易、时间序列等更偏数学/算法的课程。
经济数据科学课程旨在通过数据科学工具来处理和解释大量经济数据，扩展已经拥有经济学或相关领域良好本科背景获得数据科学技能，掌握数据检索、操作、编程以及机器学习和计量经济学方法方面的技能，以及建模决策和数据模式解释的理论基础。整体课程相较普通Economics项目更偏数据算法。
我们再用UCL的Financial Technology和Finance两个项目做个对比↓
Finance项目课程主要围绕金融原理，涉及固收、估值、投资组合、财务报表、定量方法等展开，培养金融实践和金融分析技能，学习利用数学模型为金融资产定价。而Financial Technology项目课程则侧重区块链、数字金融、机器学习等技术，选修课程也主要为数据库、数据驱动、算法交易等量化课程，整体较常规Finance而言课程更偏技术性、偏计算机。
■申请特点：申请金融科技、区块链金融等偏金融方向的量化项目，一般理工科背景优势明显，商科背景最好是金工/金数/金科等相关专业背景，注意补充提升数学+编程能力，如金融计量、时间序列、微分方程、Python、C++等。
申请经济数据科学，一般需要经济学背景，课程背景除了宏观微观计量，最好有中级经济课程背景，以及数学背景能力是这些项目的普遍要求。
整体而言需要适配的专业背景，数理编程量化背景要比常规的金融经济项目要求更高。
2）营销范畴类
典型的项目就是Digital Marketing数字营销类的项目，这类专业是大数据营销时代背景下就业相对比较有竞争力的方向。英国像曼大、KCL、布里斯托、南安普顿等学校都有开设相关项目。另外还有在Marketing方向下开设的如大数据营销、人工智能营销等小方向。这类项目课程相比传统Marketing方向增加了大数据分析等课程学习，培养数据营销能力。
■项目开设如：
•KCL/曼大/布大/南安-MSc Digital Marketing
•港中文-Marketing项目的其中一个方向（大数据营销）
•港中深-Marketing项目的其中一个方向（人工智能营销）
等……
■课程特色：我们用KCL的Digital Marketing和International Marketing两个项目做个对比↓
可以看出International Marketing项目核心课程主要偏传统营销、消费者行为、营销战略等，从品牌管理到消费者行为研究。而Digital Marketing课程则主要围绕数字化营销展开，包括战略、传播、分析、社交媒体营销、神经营销和网络技术等，更加注重营销分析能力培养，提供数字营销的战略和战术使用。
■申请特点：对于数字化营销申请，整体其实和普通Marketing项目区别不大，更多是在培养方案上的差别。加强数据分析能力，学习使用Python、数据库等技术工具有益，擅长使用数据分析软件、善于大数据分析等也会在申请数字营销类项目有更大优势。
3）跨学科融合类
融合类的数字商科项目一类为可持续发展相关的数字类项目，这类项目主要是学习数字技术或人工智能技术，并探索其在可持续发展中的应用。还有一类是技术交叉或管理交叉，在人工智能基础上学习创新应用；如与人工智能大数据/数字结合的医疗健康方向，将数字健康和商业及创新创业结合，学习数字健康和企业的基础，这种健康创新和商业技能的重要融合是未来这个行业不可多得的职业素质；或管理学科基础上增加人工智能/数据科学领域知识学习。另外还有一些是交叉社科方向，例如KCL的Digital Economy数字经济项目，不学宏微观计量，是通过跨学科的社会学/人类学来研究数字技术对社会经济的影响。
■项目开设如：
•IC- MSc Global Health Management (Economics & Data Science分支)
•IC- MSc Artificial Intelligence Applications and Innovation
•UCL-MSc Digital Innovation（26Fall新）
•UCL-MSc Global Healthcare Management (Analytics)
•UCL-MSc Digital Health and Entrepreneurship
•UCL-MSc Artificial Intelligence for Sustainable Development
•KCL-MSc Digital Economy
•曼大-MSc Digital Transformation
•曼大-MSc Data Science (Business and Management)
•布大-MSc Management (Digitalisation and Big Data)
•布大- MA Digital Business Innovation
•布大- MSc Data Science for Business
•伯明翰-MSc AI and Sustainable Development
•港科- MSc in Artificial Intelligence & Entrepreneurship
•港城- MSc Digital Transformation and Technological Innovation
•港城- MSc Artificial Intelligence in Business
等……
■课程特色：以UCL的MSc Digital Health and Entrepreneurship为例，课程安排如下↓
•Digital Health Start-ups
•Digital Health and AI Technology
•Entrepreneurial Finance
•Digital Health Research Methods and Tools
•The Digital Health Landscape
•Changing Health Systems
•Marketing Health and Healthcare
•Human Factors for Digital Health
•Business Project
•Research Project
学习关于数字健康研究方法外，还融合了人工智能技术与商业、创新、营销等商业知识，将健康、数字创新和创业相融合，是一个跨越健康、商业和创新的独特课程。适合想从事健康创新和创业事业的人，可以是健康、科学或商业领域的应届毕业生，也可以是有一些相关工作经验的工作人士。
未来在数字健康领域有很好的职业机会，包括项目管理、健康或医疗技术创新、产品所有权、数字健康应用程序和/或软件开发、实施促进、业务开发等其他领域。
■申请特点：
数字融合类专业比较杂，方向较多。数字可持续发展领域大多不限制专业背景，文社商理工基本都可考虑，更多专注自身背景与相关项目方向契合度。
数字技术交叉类如人工智能创新则更偏好理工科如计算机、信管、工科等相关背景申请者；商科背景考虑此类项目建议选择更偏创新应用类项目。
数字管理交叉类则通常也不限制专业背景，更多考察自身背景与项目匹配度。建议大家选择此类融合学科项目，多了解项目培养目标、课程设置，选择更适配个人的进行申请。
#二、毕业去向与就业前景
1）金融/经济范畴类
这类范畴涉及的专业赛道比较多，就业面当然也是比较广的，像商业分析/金融科技这些方向我们之前做过很多篇的专题就业分享，感兴趣的可以直接回看↓
其他金融经济类的数字项目其实就业方向也是与上面的大同小异。只要你具备数字商业模式、生态系统战略、社交媒体管理、分析、CRM管理、数字广告、市场研究以及平台扩展和增长分析方面的技能，那在很多行业都可以轻松定位自己的职业目标。例如在科技公司、咨询机构、金融服务行业等担任数字战略分析师、电子商务经理、智能商业顾问等职位。
2）营销范畴类
这个方向学出来说白了就是借助互联网帮品牌做推广营销。现如今流量时代，谁掌握流量密码，谁就能赚到钱。数字营销的就业方向比较有竞争力的可以有这些赛道↓
•QSEO&SEM（搜索引擎营销）：例如你在百度/Google 搜“留学机构推荐”，首页全是一些公司的广告链接，这就是搜索营销搞的！SEO（免费优化排名）+SEM（花钱投广告），能让品牌被更多人看到。
•社媒营销：微信、微博、小红书、抖音、Instagram、Facebook……这些平台的爆款内容分析，算法统计，达人热点营销等，都是能吃到互联网饭的赛道！
•数据分析(Analytics)：广告投出去，钱花哪了?效果怎么样?这类岗位就是需要用数据找到最有效的推广方式，让ROI（投资回报率）最大化!
3）跨学科融合类
■可持续发展方向
比较热门的ESG行业有新能源行业、环保行业、新材料行业、循环经济行业、环保服务行业等，另外还有新材料行业、绿色建筑行业等次热门行业。常见岗位有ESG评估、可持续管理经理、ESG咨询、碳管理咨询师、绿建咨询、ESG数据分析师、环保能源经理、环保工程师，还有像进券商行业做ESG方向的行业研究等等。
■医疗健康方向
学习这类项目，你的众多技能，包括项目管理、健康或医疗技术创新、产品所有权、数字健康应用程序、软件开发、业务开发等，都能在许多公司找到就业机会，例如医疗保健提供商、慈善机构、咨询公司、科技巨头和企业组织，或者跨国公司的业务发展领域等。当然如果你是纯商科背景，医疗健康方面的经验基础不如本科是医疗/医学相关专业的学生扎实，还是建议你可以多多做一些相关的实习和项目经历，增强自己的竞争力哦。
#三、背景规划与提升建议
■学术与技能提升
1、对于申请偏算法/技术/编程的数字类项目，要加强自身量化、编程、数学能力，尽可能多修数学、编程、数据类课程；对于申请经济数据科学类项目，要加强自身经济学、数学能力，注意计量经济、中级经济学课程学习。
2、对于自身数理能力较弱，但考虑数字类项目的同学，建议考虑偏数字管理、数字社科类项目为主，此类项目一般不卡技术背景，更容易跨申，选择自身背景适配度更高的项目类型。
■软背景活动提升
1、实习：围绕关注的领域方向，积累2~3段相关实习经历为宜。
2、科研：对于金融、经济、AI创新等专业学科性强、技术能力要求更高的方向，可以多积累相关学术科研项目，对申请有很大帮助；而如果是考虑偏数字管理类则对学术背景要求不那么高。
3、比赛：多参加与专业方向有关的竞赛，例如对于金融/经济类可以多参加数模、金融挑战赛、商业类竞赛；而对于AI技术/商业大数据等，可多参加数模、计算机、数据分析、统计建模等偏数理类竞赛更有益。
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