专业环游-大数据学院
发布日期: 2023-02-26 访问次数: 101

专业环游 | 大数据学院

学术交流部 复旦大学腾飞书院 2023-01-01 15:03 发表于上海


时光飞逝,转眼间大一上学期即将结束

在紧锣密鼓地准备期末考试的同时

不少腾飞书院的同学

对自己的未来感到些许迷茫

尤其是半年后的专业分流

面对众多的专业

你是否仍旧不知所措?


不用担心!

腾飞书院专业环游

将帮助你全面了解各个专业

提前确立自己兴趣所在

明确学习目标

让你在分流之时“知己知彼



本期专业环游将向大家介绍大数据学院的两个专业。参与本次活动后,保证大家能在分流前做足准备工作,分流时从容不迫。


本期专业环游将为大家介绍的是大数据学院的两大本科专业——数据科学与大数据技术人工智能。我们将聚焦于院系概况学科优势人才培养分流要求毕业去向五个方面,帮助大家详细地了解大数据学院。希望此次专业环游能让以后的你做出最适合自己的选择。


 大数据学院感兴趣的同学先来看个视频吧!


院系概况


大数据学院下设数据科学与大数据技术本科专业和人工智能专业。学院以学科交叉为特色,以大数据分析为核心轴线,以统计学计算机科学计算数学为三大基础支撑性学科,与信息科学、生命科学、医学、经济学、社会学、管理学、环境学、工学等学科领域进行深度的交叉科学研究和成果推广应用,并着力数据科学领域的人才培养。


学科优势


学院组建了一支由具有国际影响力的学科领军人物、国内外资深教授和优秀的海外归国教师组成的教师团队,以国际顶尖学府的相关专业为对标,建设一流的专业学科。大数据学院的教师团队主要来自统计学数学计算机学科领域,以交叉学科融合为特色,在教学、科研和学科建设等方面发挥着极其重要的作用。

学院拥有开放式的大数据试验场,通过建立大数据存储平台、云计算平台、超算平台和核心数据库系统,服务于数据科学与大数据技术的科研教学与产业应用。大数据研究院在类脑人工智能、电力大数据与智慧能源、人口大数据与公共治理、金融大数据大数据统计决策与管理等领域都已经建立了研究平台,为学生参与大数据研究、提高解决实际问题的能力提供了广阔的舞台。


人才培养


人才培养实行“2+X无缝对接,学生将掌握面向大数据应用的数学、统计学、计算机科学基础理论和方法,熟练运用各种大数据分析技术和手段;在数据建模、数据管理和分析、统计推断的基本理论、方法和技能方面进行系统学习;同时具备自然科学社会科学等领域中大数据的应用分析技能。


分流要求


.数据科学与大数据技术

1.技术科学试验班 

第一学年应至少修满40学分并获得合格成绩,其中除学校规定的通识教育课程以外,还必须完成以下大类基础课程并获得合格成绩,包括:“数学分析AIII)”或“数学分析BIII)”、“线性代数”、“程序设计”等。修读数学分析BIII)的学生,其相应课程成绩等第应满足B以上(含B)。

2.数学类 

第一学年应至少修满40学分并获得合格成绩,其中除学校规定的通识教育课程以外,还必须修完以下大类基础课程并获得合格成绩(20学分),包括:数学分析AIII),10学分;高等代数(III),10学分。

3.自然科学试验班

第一学年应修满至少40学分,其中除学校规定的通识教育课程以外,还必须修读“数学分析AIII)”、“数学分析BIII)”或高等数学A(上、下),并获得学分。修读数学分析BIII)的学生,其相应课程成绩等第应满足B以上(含B;修读高等数学A(上、下)的学生,其相应课程成绩等第应满足B+以上(含B+)。


.人工智能

1.工科试验班

第一学年应修满至少40学分,同时修读以下主要基础课程并获得学分,包括:“数学分析BIII)”、“大学物理B(上、下)”、“线性代数”、“程序设计”、“电路基础”、“基础物理实验”等。


毕业去向


数据科学家被称为“21世纪最诱人的职业”。随着大数据理论和技术的不断发展,互联网企业、大数据分析技术企业、大数据交易、大数据银行等新兴业态对大数据人才有极大的需求,同时,一些传统企业也正在依靠大数据技术进行转型。

2021年,60名首届“数据科学与大数据技术”本科生顺利毕业。

其中有46.7%的毕业生在国内升学,继续修读统计学、金融学、数学等数据科学与大数据技术相关的硕士和博士专业。

有超过43.3%的毕业生申请了海外知名高校进行深造,例如哥伦比亚大学、芝加哥大学、东京大学、新加坡国立大学和香港大学等顶尖学府。

8.3%的学生选择就业,主要从事信息传输、软件和信息技术服务业、金融科技等工作。


风采展示


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对于专业分流工作的具体政策考核方案招生名额等信息,请各位同学及时关注教务处网站通知


如果你对大数据学院想有更进一步的了解,或是有其他方面的疑问,欢迎你通过以下方式咨询,院系里的老师会非常乐意解答你的疑问。


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电话:021 65648770

邮箱:sds_jw@fudan.edu.cn

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图片来源:复旦大学大数据学院官网

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文案 | 大数据学院

排版 | 李响

编辑 | 刘振宇

责任编辑 | 聂雨辰

审核 | 秦玉琪