新型大数据管理技术-复旦大学研究生院
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。
大数据管理与应用考研院校
大数据管理与应用考研院校
大数据管理与应用是当今最受欢迎的学科之一，也是未来趋势之一，它结合了信息技术、数据工程、数据分析和其他相关知识，是相
当复杂的学科。
要成为一名大数据管理与应用专家，首先选择合适的
考研院校是很重要的，下面就列举几所考研院校，供大家参考。
首先，北京大学是中国最好的大学之一，也是数据科学和大数据
管理应用方面的首选院校，有许多优秀的学术团体和研究生团队，也
是优秀的考研院校。
其次，清华大学也是一所出色的考研院校，它有一个国家级的数
据科学实验室，在大数据管理和应用研究领域发挥着重要作用，长期
致力于推动大数据科学发展。
再次，复旦大学也是一所著名的考研院校，在大数据管理和应用
方面，复旦大学有许多优秀的教授，并有多个大数据研究院和研究所，可以为学生提供优质的教学资源。
最后，中国科学技术大学也是一所综合性的学校，在大数据管理
与应用领域，它有多个强大的研究部门，如数据库实验室、数据科学
实验室，以及大数据与计算机科学实验室等，并且也有很多优秀的教
授为学生提供优质的教学资源。
以上就是几所我推荐的考研院校，希望能够给大家提供一些帮助。
在选择大数据管理与应用专业考研时，除了考虑院校的质量外，还要
深入了解该专业的学习方向，以便为自己选择最合适的考研学习路径。
复旦大学硕士培养方案
复旦大学硕士培养方案一、导言复旦大学作为中国一流的研究型大学之一，拥有优秀的师资队伍和丰富的学科资源。
为了培养具有创新精神与综合素质的高水平专业人才，复旦大学制定了硕士培养方案。
该方案旨在通过全面系统的学术培养和专业实践，帮助硕士研究生在学术和职业领域取得卓越成就。
二、培养目标1. 培养具有高尚品德、扎实学术基本功和创新能力的毕业生；2. 培养具有独立开展研究工作能力和解决实际问题的能力；3. 培养具有协作精神和团队合作能力的复合型人才；4. 培养具有国际化视野和跨学科知识背景的人才。
三、学位授予与学业要求硕士研究生须完成规定的学分要求，并通过学位论文答辩。
四、课程设置1. 学术课程：包括核心课程和选修课程。
核心课程提供必备的学术基础知识和方法，选修课程则提供更加专业和深入的学术课程。
学生根据自己的研究方向和兴趣进行选课；2. 学科前沿报告：每学期学生须参加学科前沿报告，了解最新的学术发展和研究动态；3. 专业实践：包括科研实习、实验操作、科技论文写作等，旨在提高学生的实践能力和科研水平；4. 学术交流：学生被鼓励参与学术会议和研讨会，并有机会向同行学者汇报研究成果和交流思想。
五、研究生导师制度复旦大学重视研究生导师制度的作用，为每位硕士研究生指定导师，导师负责学生的学术指导和培养工作。
导师不仅具有丰富的学术研究经验，还关注学生的个人发展和职业规划，为学生提供正确的指导和帮助。
六、学术道德与学术规范复旦大学非常重视学术道德和学术规范，要求硕士研究生遵守学术伦理和学术规范，以严谨的态度对待学术研究和学术交流。
学校设有学术道德委员会，负责监督和处理违反学术道德的行为。
七、学生评价与奖励学校将根据学生学术成绩和综合素质，对学生进行评价和奖励。
优秀毕业生有机会获得奖学金和推荐升学或就业的机会。
八、就业与升学指导学校设有就业与升学指导中心，为学生提供就业和升学相关的信息和指导。
学生可通过该中心了解各行业的就业趋势和要求，参加职业规划和就业技巧培训，提高就业竞争力。
甘做金融学术领域的“理想主义者”——记复旦大学管理学院金融与财务学系教授战昕彤
封二人物甘做金融学术领域的“理想主义者”——记复旦大学管理学院金融与财务学系教授战昕彤 郑 心 谢更好 ESG，是Environmental（环境）、Social（社会）和Governance（治理）3个英文单词的首字母缩写，代表着近年来金融市场兴起的一种重要投资理念和企业行动指南。
E S G投资是指在投资过程中将企业环境、社会和公司治理等因素纳入考虑，以支持可持续发展，以及从金融市场焦点入手，为人类社会的共同挑战提供解决方案。
随着E S G投资的不断普及和发展，它已成为金融行业不可或缺的一部分。
以E S G为准则的投资正吸引更多优质资源，为全人类共同家园带来持续不断的正向影响。
日月光华，旦复旦兮。
在复旦大学管理学院金融与财务学系，李达三讲席教授、博士生导师战昕彤一直致力于站在领域和需求前沿助力金融实践发展。
近年来，她基于自己在实证资产定价、期权定价、社会责任投资等领域取得的突破性成果，结合在国际学术期刊发表论文的经验，创新性地提出使用个股期权量化E S G 风险溢价的理念。
这一研究为E S G投资如何防范金融市场风险、增加投资者收益等前沿科学热点话题的探索提供了新的思路。
党的十八大以来，在党中央集中统一领导下，金融系统有力支撑经济社会发展大局，坚决打好防范化解重大风险攻坚战，为如期全面建成小康社会、实现第一个百年奋斗目标作出了重要贡献。
“金融作为一个非常有力的工具，可以引导资本流向更有意义的地方。
”战昕彤一句话表明了自己多年从研的主要动力。
从对金融学充满好奇，到试图站在金融的角度去理解世界，进而以研究者的身份去不断拓展金融学术的边界，以达成服务未来企业和国家科创战略的愿望，战昕彤坚持初心、埋首深耕，甘做金融学术领域的“理想主义者”。
以学术精神助力金融实践发展从2008年考入北京大学光华管理学院金融学专业，至2016年在香港中文大学商学院获得商学院金融学博士学位，她逐渐体会到了金融学科的魅力。
可以说，金融学研究是战昕彤眼中的星辰大海。
第五次全国高校学科评估排名 数据科学与大数据技术研究生
第五次全国高校学科评估排名数据科学与大数据技术研究生全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：近年来，随着大数据时代的来临，数据科学与大数据技术成为了热门的研究领域。
在这个领域中，研究生教育起着至关重要的作用，培养出大批的优秀人才来满足社会对于数据科学与大数据技术的需求。
作为教育部进行的全国高校学科评估的一项重要内容，数据科学与大数据技术研究生的排名也备受关注。
第五次全国高校学科评估是在国家深入实施创新驱动战略，推动高等教育质量提升的大背景下，为了全面了解高校学科建设状况和质量水平，促进学术研究水平的提升而进行的一项重要评估活动。
在这次评估中，数据科学与大数据技术研究生的表现备受瞩目。
数据科学与大数据技术在当今社会中具有极其重要的地位，它不仅可以为各行各业提供数据支持，还可以为国家的决策制定提供有力的依据。
培养具有数据科学与大数据技术的研究生，对于推动我国的科技创新和经济发展具有重要意义。
在第五次全国高校学科评估中，数据科学与大数据技术研究生的评估指标主要包括以下几个方面：师资力量、学科建设、科研水平、学术声誉、社会服务等。
师资力量是衡量一所高校数据科学与大数据技术研究生培养水平的重要指标，包括导师的学术水平、导师的科研能力、导师的指导经验等。
学科建设则是评估一所高校数据科学与大数据技术研究生培养水平的另一个重要指标，包括学科的发展目标、学科的课程设置、学科的实验教学等。
社会服务也是评估一所高校数据科学与大数据技术研究生培养水平的重要指标之一。
一所高校所培养出来的研究生是否能够在社会上做出积极贡献，也很大程度上影响了高校的整体评价。
在第五次全国高校学科评估中，社会服务也成为了一个重要的评判标准。
第五次全国高校学科评估排名数据科学与大数据技术研究生的过程严谨而细致，从多个角度对高校的数据科学与大数据技术研究生培养水平进行全面评估。
这也将促进我国数据科学与大数据技术研究生教育的不断发展，培养更多的数据科学与大数据技术领域的优秀人才，为我国的科技创新和经济建设作出更大的贡献。
教育学术讲座心得体会（精选17篇）
教育学术讲座心得体会教育学术讲座心得体会（精选17篇）从某件事情上得到收获以后，可以通过写心得体会的方式将其记录下来，这样我们就可以提高对思维的训练。
那么问题来了，应该如何写心得体会呢？下面是小编为大家收集的教育学术讲座心得体会，欢迎大家分享。
教育学术讲座心得体会篇1今天听了陈纪英老师关于在学校教育中心理健康教育的讲座，尽管身上觉得疲累，但心理却觉得如沐春风一般，在教学工作中所有过的困惑、郁闷都烟消云散，心里从内向外透着一股说不出的清新、敞亮的气息。
陈老师以诙谐幽默的语气解读了屡屡发生在我们身边，让我们百思不得其解的事，为我们找到在根源所在。
陈老师在报告中说要了解学生的需要，走近学生，学生接受了你，你才能真正的走进学生。
“走近”、“走进”，看似只有微小的差别，或许在平时我们还会混用，但在与学生的交往中却有大大的不同。
学生是有生命、有思想的个体，哪能容我们直通通的走进他们的内心，所以我们只能先走近他们。
怎样才能走近他们，是不是无微不至的关心帮助就能走近他们，其实不尽然。
如果我们一味的按照自己的意愿想法，想当然的认为学生需要而为之，往往会产生实得其反的效果。
象陈老师说的一个小事例，在假期回来的第一节课先给学生3~5钟的时间处理一下自己的事情，无非是同学几天不见了，自己遇到的新鲜事想第一时间内跟同学分享，几分钟就搞定了，既满足了学生交流的欲望，又同时给学生提了个醒儿，假期结束了。
这样该做的事都做完了，剩下的就是认真上课了。
回想我们多数情况下所做的，往往是想当然的认为，学生的心跑野了，得在第一时间内把这缰绳勒紧了，而事实上就不那么当然了。
所以我们要了解学生的需要，想学生之所想，急学生之所急，方能找到打开学生心扉的钥匙。
陈老师还讲到师生关系是教育的生命线。
现在都说建立和谐平等的师生关系，我们都高举平等的口号，又是否真正做到平等。
陈老师在这也举了个小例子，也是几乎每天发生在我们身边的事。
学生没写作业，“为什么没写”，“我忘了”，“你都能记住什么”。
数据科学与大数据技术专业的教材建设探索
广告与品牌研究学子园地103NEWS CULTURE CONSTRUCTION 新闻文化建设数据科学与大数据技术专业的教材建设探索张晓丽摘要：随着大数据时代的到来，信息技术蓬勃发展，国家大力推进大数据产业的发展，鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。
在趋势的推动下，许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。
本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状，探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题，同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。
关键词：数据科学与大数据技术专业；课程设置；教材建设随着以互联网、大数据、人工智能、区块链等为代表的新一代信息技术的发展，人类社会已进入数字经济或大数据时代。
大数据被认为是一种基础性、战略性资源，成为社会进步的新引擎，深刻改变了人类的思维、生产和生活方式。
谈论大数据是时代话题，拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。
大数据的发展催生了数据科学，而数据科学承载着大数据发展的未来[1]。
在大数据技术的迅猛发展势头下，为满足社会对数据科学人才的需求，我国众多高校纷纷成立了数据科学与大数据技术专业。
作为一门新兴专业，如何科学合理地搭建课程体系，梳理人才培养方案，成为全国高校专家及相关行业领域技术人员争相讨论的问题。
教材是教学内容的载体，高等教育出版社作为中国高等教育出版的国家队和主力军，始终以“植根教育、弘扬学术、繁荣文化、服务社会”为使命，面对新兴专业，积极探索研发新产品，服务于高校教学需求。
一、数据科学与大数据技术专业发展状况数据科学是以数据为研究对象，从数据中提取信息、形成知识、支持决策的理论与方法；数据科学家则是通过从数据中提取可操作的知识来解决实际问题。
在当下，数据科学和大数据技术人才成为各领域急需的人才，从事与数据科学有关的工作也成为当下年轻人较为追求的职业选择。
为满足社会对数据科学人才的需求，斯坦福大学、加州大学伯克利分校、密歇根大学等世界著名大学纷纷建立数据科学研究中心并设置数据科学专业。
数据生命周期视角下的科研数据管理研究
数据生命周期视角下的科研数据管理研究目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景及意义 (3)1.2 数据生命周期的概念及重要性 (4)1.3 现有研究现状及不足 (5)2. 数据生命周期阶段 (7)2.1 数据产生阶段 (8)2.2 数据存储阶段 (9)2.3 数据处理阶段 (10)2.4 数据共享阶段 (12)2.5 数据溯源阶段 (13)3. 不同阶段数据管理策略与方法 (15)3.1 数据产生阶段管理策略 (16)3.1.1 研究设计的数据标准化 (18)3.1.2 数据收集与记录规范 (19)3.2 数据存储阶段管理策略 (20)3.2.1 数据格式与 (21)3.2.2 数据存储系统选择与配置 (22)3.2.3 数据备份与灾难恢复机制 (24)3.3 数据处理阶段管理策略 (26)3.3.1 数据清洗与转换策略 (27)3.3.2 数据分析与挖掘技术 (29)3.3.3 知识提取与数据可视化 (30)3.4 数据共享阶段管理策略 (32)3.4.1 数据许可与版权管理 (33)3.4.2 数据公开平台与资源共享 (35)3.4.3 数据安全与隐私保护 (36)3.5 数据溯源阶段管理策略 (38)4. 案例研究 (39)5. 基于数据生命周期视角的科研数据管理体系建设 (41)5.1 建立数据管理规范与标准 (43)5.2 搭建数据平台与服务体系 (44)5.3 加强人才培养与技术支撑 (45)5.4 促进跨领域数据协同 (47)6. 展望与建议 (47)1. 内容描述本研究旨在探讨数据生命周期视角下的科研数据管理问题，以期为科研人员提供一种有效的数据管理方法。
随着科研数据的不断积累和应用领域的拓展，如何对这些数据进行有效、安全、可持续的管理已经成为科研工作者关注的焦点。
数据生命周期管理是一种综合性的数据管理策略，它将数据从创建、存储、使用、共享、归档到销毁的整个过程划分为若干个阶段，并针对每个阶段提出相应的管理措施。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
新型大数据管理技术
Introduction to Data Science
随着大数据时代的到来，数据分析技术是近年来计算机领域非常活跃的领域。
出现了很多新型的研究领域，本课程将邀请目前活跃在数据管理领域前沿的三位高水平研究人员授课，分别对目前最新的研究领域进行介绍，并结合这些新型的研究问题通过研讨的形式提高对学生从事科学研究的能力。
课程将围绕大数据分析的最新技术组织课程内容。
具体内容包括：
●大规模图数据管理技术。
汪卫教授将结合目前大规模中文知识图谱的构建与
管理展开介绍，并着重结合一些实际应用包括深度阅读、智慧城市等介绍大规模图数据的管理技术
●移动环境下的大数据管理技术。
Hui Xiong教授将对移动环境下的大数据管
理技术，包括移动大数据管理的挑战、计算模型、不确定性数据管理等内容进行系统介绍。
●大数据下的查询处理技术。
Zhiyuan Chen 教授将对大数据管理以及大数据
环境下SQL查询的处理技术进行系统介绍。
三位主讲人具有很强的研究能力。
他们在VLDB、SIGMOD、SIGKDD、TODS等数据库领域的顶级国际学术会议和期刊上发表了大量的论文。
相信通过参与该课程有助于学生了解数据管理和分析领域面临的主要问题，提高他们的研究能力。
教师风采
复旦大学计算机科学技术学院副院长,1998年获复旦大学
计算机科学博士学位,长期从事数据库与数据挖掘领域的
研究和开发工作。
在SIGKDD、SIGMOD、VLDB、WWW、
ICDE、IEEE TKDE、JIIS等国际权威的学术会议上发表论
文近20余篇，引用500余次。
作为主要参与者获得上海市
科技进步一等奖一项，二等奖两项，三等奖一项，并或高等教育国家级教学成果二等奖一次。
2005入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”。
目前担任中国计算机学会数据库专业委员会委员，上海市计算机学会理事，数据库专业委员会副主任。
并担任ICDM、SIAM DM、CIKM等重要国际学术会议的程序委员。
Hui Xiong 副教授
美国新泽西州立大学
Dr. Hui Xiong is currently an Associate Professor and the Vice Chair of the Management Science and Information Systems Department, and the Director of Rutgers Center for Information Assurance at Rutgers, the State University of New Jersey. His general area of research is data and knowledge engineering, with a focus on developing effective and efficient data analysis
techniques for emerging data intensive applications. He has published prolifically in refereed journals and conference proceedings (3 books, 50+ journal papers, and 60+ conference papers). He is the co-Editor-in-Chief of Encyclopedia of GIS (Springer, 2007), and an Associate Editor of IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) as well as the Knowledge and Information Systems (KAIS) journal. He has served regularly on the organization and program committees of numerous conferences, including as a Program Co-Chair of the Industrial and Government Track for the 18th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) and a Program Co-Chair for the IEEE 2013 International Conference on Data Mining (ICDM). He is a senior member of the ACM and the IEEE.
Zhenyuan Chen ，副教授，美国马里兰大学 复旦大学获得学士和硕士学位、康奈尔大学获得博士学位。
研究领域包括海量数据管理、查询处理、隐私保护等。
在TKDE 、 IEEE Data Eng. Bull 、SIGKDD 、ICDE 、ICDM 等数据库顶级的期刊和国际会议上发表论文50余篇。
曾担任ICDE 、ICDM 、EDBT 等会议的程序会委员，IJKBO 、IJESOS 等期刊的编委。
基础知识要求：选课学生应当具备掌握的基础知识包括：数据库理论与管理、数据结构、算法
学分：2学分 学时：36学时 上课时间：7月10日 - 16日 选课网址：
/p/publish/show.html?queryType=set&searchName=paidIn fo.search&projectId=8508
课程设置
日期星期节次上课内容授课教师7月10日四2-4,7-9 大规模知识抽取技术汪卫
7月11日五2-4,7-9 大数据管理Zhiyuan Chen 7月12日六2-4 大数据下的SQL查询处理I Zhiyuan Chen 7月13日日2-4 大数据下的SQL查询处理II Zhiyuan Chen 7月13日日7-9 移动环境下的大数据管理I Hui Xiong
7月14日一2-4 移动环境下的大数据管理II Hui Xiong
7月14日一7-9 移动环境下的大数据分析I Hui Xiong
7月15日二2-4 移动环境下的大数据分析II Hui Xiong
7月16日三2-4,7-9 知识图谱管理与挖掘技术汪卫。