2019年哈尔滨工业大学大数据科学与工程硕士研究生招生简章

　　一、项目背景

　　数据是国家基础性战略资源。社交网络、云计算、物联网、电子商务与移动互联网的快速发展，把人类社会带入一个全新的“大数据时代”。据IDC统计，全球数据总量以每两年翻一番的速度爆发式增长,与此同时催生出大量与大数据处理相关的职位，通过对数据的挖掘分析来影响政府和企事业单位的决策，在国外被称为数据科学家(DataScientist)。美国职业咨询网站CareerCast公布的2017年最好十项工作中，有四项来自数据分析相关领域，分别为统计学家（Statistician），运筹学分析师（OperationResearchAnalyst），数据科学家（DataScientist），数学家（Mathematician）。目前大数据分析在北美地区非常盛行，已成为社会各行业的核心竞争力之一。

　　2015年9月5日，国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，系统部署了大数据发展工作。《纲要》指出，“鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。鼓励采取跨校联合培养等方式开展跨学科大数据综合型人才培养，大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才。”这意味着中国大数据发展迎来顶层设计，正式上升为国家战略。

　　因此，如何应对社会发展的现实需求，如何培养具有多学科知识的跨学科大数据复合型人才已成为我国高等教育亟待解决的问题。大数据科学与工程学科方向是在大数据时代背景下产生的，融合信息技术、统计学与管理学、经济学等学科领域，以借助大数据分析为社会各行业解决问题为主轴，整合相关课程形成的新型课程体系；是以培养能够为政府、企事业单位、集团公司、金融服务公司等提供经济分析、市场调研、情报研究、数据采集整合等信息化服务的高端分析型、管理型和决策型人才为基本目标的新兴专业。

　　二、培养目标

　　大数据科学与工程学科方向立足于“互联网+”背景下的现实需求，培养掌握经济管理理论知识，具有管理实践技能，具备数据建模与分析能力，能有有效运用信息技术先进工具的复合人才，解决实际人才需求，促进“互联网+”相关产业发展。

　　本学科方向开设的课程，主要分为专业学位课、学科核心课和专业选修课三部分。专业学位课主要包括高级统计学、计算统计学、人工智能原理、大数据管理与分析、计算理论、算法设计与分析等方面的课程，这是大数据科学与工程学科研究生教育的基础部分；学科核心课包括管理模糊数学模型、大数据商务分析、数据挖掘理论与算法、数理金融、机器学习、知识管理等课程，着重培养学生对大数据分析方面算法的研究能力；在专业选修课部分，学生可根据自身职业发展预期，自主选择相关课程，开设的课程包括大数据与金融分析、人工神经网络原理、深度学习、高级计量经济学、大数据科学与工程前沿等。

　　三、研究方向与团队

　　大数据科学与工程学科领域的主要研究方向为：

　　（1）大数据计算基础理论

　　（2）大数据环境下的经济和管理研究

　　（3）基于大数据的商务分析和金融研究

　　（4）大数据环境下的工业管理研究

　　（5）大数据环境下的生物信息研究

　　（6）大数据管理与分析理论与技术

　　大数据科学与工程学科方向是管理学院与计算机学院和理学院联合设立的，基于管理学院的优势、渊源和具体特色，结合计算机学院的计算机知识和理学院的数学基础，构建“管理科学与工程+计算机科学与工程+统计学”的学科模式，使得学科对研究生的培养更为全面，学生可根据自己的需求选择不同的学院进行学习。

　　大数据科学与工程学科的学科群主要包括，大数据与“互联网+”环境下的管理与决策研究、基于大数据的电子健康研究、商务数据分析及人工智能理论与方法研究、基于大数据与人工智能的新兴金融科技与金融创新研究、大数据驱动的政府治理与公共服务研究、大数据环境下的商务创新研究、基于大数据的金融统计学理论与方法创新研究、面向应用的大数据管理与分析理论与技术研究。

　　四、招生办法

　　大数据科学与工程交叉学科方向招收计算机类（尤其是计算机科学与技术专业）、管理科学与工程专业，以及其他相关工科专业、管理类专业本科毕业生。依托学科和考试科目如附表所示，招生计划纳入到各院（系）的总体计划，具体招生数量由各院（系）根据报名考试情况确定。

　　表1大数据科学与工程硕士生项目招生目录