市场营销专业的课程设置已显著融入大数据与人工智能相关内容，尤其是在数字化营销方向的专业细分中。以下是具体分析：

一、大数据相关课程

1. 数据分析与工具应用

市场营销专业通常开设《大数据分析理论与方法》《商务数据分析》《数据可视化》等课程，要求学生掌握Python、R、SPSS等工具进行数据采集、清洗及可视化操作。例如，武汉纺织大学的课程模块中明确包含Python语言程序设计和大数据分析技术，而河南财经政法大学则强调学生需具备“与数据前端对话及交互能力”。

2. 大数据营销策略

核心课程如《大数据营销》系统教授数据驱动决策的方法，涵盖用户画像构建、精准广告投放、个性化产品设计、动态定价等应用场景。例如，重庆大学的数智营销方向课程中，学生需学习客户关系管理中的大数据分层模型与推荐算法。

3. 实践与案例结合

多数高校通过实验室项目、企业合作基地及竞赛（如市场调查大赛）强化实践能力。武汉纺织大学设有8个实践教学基地，支持学生进行电子商务模拟和营销效果分析。

二、人工智能相关课程

1. AI技术基础

部分院校将人工智能基础纳入课程体系，如《人工智能与数据科学》课程介绍机器学习、深度学习的基本原理，并涉及TensorFlow等框架的应用。

2. AI在营销中的应用

  • 智能广告与推荐系统：学习如何利用AI算法优化广告投放（如SEM/SEO）和个性化推荐，例如通过用户行为数据优化电商平台的商品推荐。
  • 消费者行为分析：结合自然语言处理（NLP）技术分析社交媒体评论和客户反馈，例如《商品评论文本数据的情感分析》课程要求学生掌握文本挖掘技术。
  • 营销自动化：课程如《数字营销战略》探讨AI在自动化营销流程中的应用，如聊天机器人、智能客服等。

    • 3. 与法律

    课程中强调人工智能营销的问题，如《大数据营销》讨论数据隐私保护与算法偏见，培养学生合规意识。

    三、跨学科融合趋势

    市场营销专业逐渐形成“管理+技术”的复合型培养模式。例如：

  • 重庆大学的数智营销方向将大数据技术与传统营销理论结合，课程包括《定价策略》中的动态化算法应用。
  • 上海外国语大学的MBA数字营销方向，核心课程涵盖《数据驱动的市场营销》与《生成式AI技术》，要求学生掌握大模型在品牌管理中的创新应用。

    • 四、就业与深造方向

    掌握大数据与AI技能的学生可胜任互联网企业（如京东、字节跳动）的数据分析师、用户增长运营等岗位，或进入咨询公司从事市场洞察与策略制定。部分院校（如中央财经大学）的毕业生选择继续攻读商业分析、数据科学等硕士方向。

    当前市场营销专业的课程体系已深度整合大数据与人工智能技术，尤其在数字化营销、消费者行为分析、精准广告等领域。这种课程设计旨在培养既能理解商业逻辑又具备技术应用能力的复合型人才，以适应数字经济时代的需求。如需具体课程大纲或更多案例，可参考各高校官网公布的培养方案。