概 况

数据科学与工程专业致力于培养“数据科学家”与“系统架构师”，即掌握数据处理和管理的基础理论，具备深度数据分析和数据挖掘技能、以及对大数据处理和管理系统和工具的使用、设计和开发能力，深刻理解数据的获取、建模、管理、利用的全生命周期，熟知相关技术、系统和应用的前沿动态和计算机、统计等相关学科的知识，具有从事科学研究、教学或应用开发，以及独立主持本专业技术工作的能力，具备进行创造性研究所需要的基础理论与动手实践能力。

专业培养目标为，让学生具备成为“系统架构师”和“数据科学家”所需的基础理论和专门知识，具体而言：掌握数据科学与工程学科所需的数理统计、数值计算与优化等基础理论;掌握数据分析和数据挖掘的基本技术与方法;深刻理解数据的全生命周期管理;掌握大数据处理和管理工具与系统的使用，具备其设计与开发能力;了解大数据应用中需求分析、数据和应用建模、系统选型、应用设计、开发和实施的过程，具备合作进行系统和应用研发能力;了解典型大数据应用(特别是各类“互联网+”应用)的技术问题和解决方法。

主要研究方向

研究方向包括：

1) 新型数据管理系统

2) 支持互联网级应用的事务处理

3) 面向新硬件的大数据系统

4) 面向新型互联网应用的信息系统

5) 面向新(分享)经济的数据管理系统

主要导师【适用2018年招生】

周烜 翁楚良 钱卫宁 胡卉芪 周傲英 高明 董启文 蔡鹏

专业课程

学位基础课：

* 数据科学数学基础(Mathematical Foundation of Data Science)

* 大数据处理系统(Big Data Processing Systems)

* 数据科学算法基础(Algorithm Foundations for Data Science)

学位专业课：

* 机器学习(Machine Learning)

* 高级数据库高级数据库系统(Advanced Database System)

* 科技论文写作(Scientific Writing of Research Papers)

* 专业外语(Professional English)

学位专业课：

* 大数据讨论课(Big Data Discussion)

* 数据存储系统与技术(Data Storage Systems and Technologies)

* 统计推断(Statistical Inference)

* 事务处理(Transaction Processing)

* 分享型数据库(Sharing Database System)

* 海量数据挖掘(Mining of Massive Data Mining)

跨学科或跨专业选修课：

* 项目管理与开源社区(Project Management and Open Source Community)

研究生毕业后主要去向

1. 继续数据科学与数据工程领域的深造、学习和研究;

2. 从事面向金融、电信、能源、电力、制造、零售等重要领域，以及互联网行业、信息技术和信息服务行业的数据分析、数据处理、系统和应用开发;

3. 投身、参与基于互联网的创新创业。

专业希望招收具有何种专业背景的考生

具有计算机科学与技术、软件工程、统计与应用数学、管理信息系统、图书情报等专业背景的考生。