复旦大学大数据学院本科生课程学习手册

复旦大学大数据学院本科生课程学习手册

目录

第一章前言 (2)

第二章大数据学院本科生培养模式 (3)

2.1培养理念 (3)

2.2数据科学与大数据技术“2+2”培养模式 (4)

第三章课程体系 (4)

3.1“2+2”培养体系 (5)

3.2卓越计划 (10)

第四章主要课程简介 (12)

4.1专业必修课程 (12)

4.2专业选修课程 (19)

第五章未来发展 (25)

5.1 未来深造 (25)

5.2 就业前景 (27)

第一章前言

大数据伴随着信息技术革命应运而生, 互联网、物联网、移动通讯、行业企业等数据的大量汇聚使得数据演化为重要的生产力，逐渐成为经济的新资源、发展的新引擎、信息的新矿山、科研的新依据、决策的新源泉。大数据的存取、交换、分析、应用对相关学科带来了诸多新挑战，在极大程度上改变了计算机科学、统计学和计算数学的内涵与外延：从硬件到软件、从存储到超算、从数据库到数据安全、从网络传输到并行计算、从数据分析到统计建模、从科学计算到优化方法等。

数据科学与大数据技术专业是教育部2015年批准新增设立的本科专业。数据科学植根于数学、统计学、计算机科学等学科，但是在研究对象、方法论、学科体系等方面又与这些学科有显著不同。数据科学的内涵包含了两个层次，第一个层次是以来源多样、结构各异、规模巨大、传输高速、应用广泛的大数据为研究对象，解决大数据在获取、处理、分析、展示与应用领域的理论与实践问题，如数据挖掘、机器学习、人工智能、数据库、统计计算等领域；第二个层次则是以大数据为研究手段的数据交叉科学，如生物信息、精准医疗、电子商务、大数据金融、智能电网、智慧城市等领域，大数据分析技术为这些学科提供了新的研究范式、也在解决这些学科计算复杂性问题的过程中获得近一步的发展。由此可见，数据科学与大数据技术专业的内涵已经超出了传统学科的范畴，而是通过将统计分析、系统计算、交叉科学等有机整合，形成一套面向大数据分析全流程、大数据应用全产业链的完整知识体系，培养大数据复合型人才。我国实施创新驱动战略需要加强创新型人才的培养，要能够积极应对全球工业4.0时代所特有

的以数据为导向的制造模式、流通模式、消费模式、商业模式的变革，大数据人才是面向这些新机遇、新挑战、新应用的高端专业数据人才。

数据科学与大数据技术专业是复旦大学“十三五”期间依托大数据学院重点建设的特色专业，该专业推动本校传统优势学科如数学、计算机科学、统计学等的融合与提升，拓展数据科学与生物学、医学、经济学、管理学、社会学等学科的交叉，培养大数据分析、管理与应用的高层次复合型人才。复旦大学数据科学与大数据技术专业的人才培养坚持理论教育与技能培养相结合、坚持基础知识体系与应用知识拓展相结合。数据科学与大数据技术专业强调基础为先、夯实学生在数据统计与分析、系统与计算方面的基础理论知识体系、使学生具备进一步开展大数据科学研究及应用创新的核心技能；同时也注重交叉融合，以大数据分析为核心轴线，以数学、计算机科学、统计学为三大基础支撑性学科，适度拓展与理医工学、社会科学的交叉，建设面向大数据高水平研发和产业应用的复合型人才培养体系。

第二章大数据学院本科生培养模式

2.1培养理念

本专业的人才培养目标是培养德、智、体、美全面发展，具有良好的政治素质与道德修养，掌握数据科学与大数据技术完整理论知识体系、具备全面应用分析技能，能够从事大数据有关教学、科研、开发和应用的高层次、复合型人才。

本专业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；同时具备自然科学和社会科学等领域中大数据的应用分析技能。本专业学生在系统的专业技术训练基础上，具备广泛的数据应用视野、能够胜任大数据分析挖掘、大数据系统开发等技术领域以及大数据商务与金融、大数据生物与医药、大数据传媒与公共管理等各类应用领域的多层次工作。

2.2数据科学与大数据技术“2+2+X”培养模式

根据大数据新工科的学科特点，数据科学与大数据技术专业的本科生培养采取“2+2+1”的“X”型模式，即本科生培养包含三个阶段，第一阶段为通识教育+基础教育阶段，在复旦学院（书院）和相关院系完成学业；第二阶段为专业教育阶段，在大数据学院完成；第三阶段为应用拓展与产学实践阶段，由大数据学院与各相关院系通力合作，共同完成。为了确保大数据人才培养的交叉学科特色。学生的来源可来自于多个大类专业；在经过专业教育之后，也可以选择不同方向的模块课程，再对接各个专业的应用问题，成为具备应用视野的专业人才。

基于前期探索，继续优化培养方案，丰富课程修读方式，强化模块课程与各学科的交叉。以数据科学与大数据技术专业招收本科生，第一年培养将主要集中在数学、统计、计算机等基础科学知识以及通识教育；确保有志于数据科学方向、来自多个大类专业的同学都能够在合理的修读计划下修读基础课程。在进入本科二年级前的暑假，开设若干短期课程，以衔接各专业至数据科学与大数据技术专业时的转换。在完成大二、大三上的专业基础课的基础上，在大三下、大四进行专业课的学习，开设具有交叉学科融合特色的模块课，包括统计与分析模块、系统与数据挖掘模块、理医工学大数据分析模块和社会科学大数据分析模块等。

通过数据科学专业课程与模块课程相结合，为学生打下扎实的专业基础，同时培养学生跨学科学习的能力和大数据视野。

同时大数据交叉学科人才的培养，仅仅四年本科教育是不够的，特别是要使这些学生能够具备应用技能，一定要实现本科生培养与研究生的无缝衔接，打造一批高层次大数据人才，更好地服务于社会需求。为此大数据学院在学校的支持下，正在建设各层次的硕士项目，大数据统计、统计机器学习的科学硕士、大数据统计、大数据商务与管理、金融科技等专业硕士将与本科培养有效衔接，打造“2+2+X”的高端新工科人才培养体系。

第三章课程体系

3.1“2+2+X”培养体系

一、课程设置

（一）专业教育课程

专业必修课