数据科学学院

数据科学与大数据技术专业

一、专业定位

互联网的迅速发展，使数据规模扩大、产生速度加快。企业迫切需要运用大数据手段进行分析处理、提炼有效信息。数据科学与大数据技术在高新技术产业、金融业、物流业、医疗服务、教育等领域均有广泛应用。教研数据显示，随着产业结构调整升级，大数据相关产业迅速发展，市场规模扩大，人才岗位缺口日益增大。2018年全国相关人才岗位缺口已高达150万，据预测，2025年中国大数据人才缺口将达到200万。在此背景下，香港中文大学（深圳）顺势开设数据与大数据科学专业，为企业发展提供相应人才支持。  

二、培养目标

数据科学学院设立数据科学与大数据技术专业，旨在培养学术成绩优异且有实践能力的数据科学相关领域人才。专业所涉及的领域包括：运筹学、统计学、机器学习、运营管理和决策科学等研究领域及相关交叉领域。培养的学生毕业后可前往国际一流大学或者机构进行研究生学习或研究，或加入一流企事业单位从事数据相关的工作。  

三、培养规格

四、课程体系

1.主要课程设置

主要课程：化学与生命科学、计算机科学导论：程序设计方法、计算机实验、数据科学基础、微积分（一）、微积分（二）、微积分荣誉课程（一）、微积分荣誉课程（二）、线性代数与应用、线性代数与应用基础、力学、概率及统计（一）、概率及统计荣誉课程（一）、数据结构、机器学习、机器学习荣誉课程、随机模拟、最优化、最优化荣誉课程、概率及统计（二）、概率及统计荣誉课程（二）、随机过程、随机过程荣誉课程等。      

2.主要实践性教学环节

学生将通过课堂讲学、小组讨论、实地考察、口头报告、个案研习和计算机模拟实验练习、学生科技创新项目（包括参与教授和课题组的研究）等不同类型的学习活动，帮助学生达到既定的学习效果，加深对学科知识的认识，培养批判性思维和知识创新的基本能力。

五、师资队伍

数据科学学院数据科学与大数据技术师资队伍网罗全球高水平学术人才，对标世界顶级高校，教师均拥有国内外一流名校如斯坦福大学、麻省理工学院、清华大学、康奈尔大学等博士学位。师资队伍汇聚国际学术与工业界领军人，拥有国际化水准的教学经验及丰富的行业实践经验。

本专业师资团队共30人，包括教授9人，其中校长学勤讲座教授2人，校长讲座教授4人；副教授3人；助理教授18人。教师均拥有海外高校执教或研究经验。师资中包括加拿大皇家科学院院士和中国工程院外籍院士1人，全球最大最权威的运筹学和管理学专业学会INFORMS会士2人，国际系统与控制科学院IASCYS会士1人，美国工业与应用数学学会SIAM会士2人，国际电气与电子工程学会IEEE会士1人，国家级人才11人，省级人才3人。