学科方向
数据科学学院集国际知名大学学科建设经验,开创由计算机科学与技术、统计学和运筹学多学科创新性交叉融合的数据科学学科。学科注重人工智能、机器学习和大数据应用,知识结构新颖,能够更大程度拓宽学生的视野。学院致力于培育面向信息时代、具备跨界思维的创新型人才。
学院设有计算机科学与技术、统计学、数据科学与大数据技术三个学科方向,面向社会需求,结合先进学科发展经验和香港中文大学的国际学术体系和全人培养传统,采用教学科研相融合的人才培养模式。
学院拥有多位全球数据科学的顶尖科学家和高水平学术人才,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,且均拥有海外高校执教或研究经历。师资队伍汇聚国际学术与工业界领军人,具有国际化水准的教学经验及丰富的行业实践经验。
学院师资团队现有62人(含兼职15人),其中校长学勤讲座教授4人、校长讲座教授10人、教授12人、副教授11人、助理教授23人、讲师1人。师资中包括加拿大皇家科学院和中国工程院外籍双院士1人、加拿大皇家科学院和加拿大工程院双院士1人、新加坡工程院院士1人、运筹学与管理学研究协会INFORMS会士1人、国际电气与电子工程学会IEEE会士4人、国际系统与控制科学院IASCYS 会士1人、国际数理统计学会IMS会士2人、美国工业与应用数学学会SIAM会士2人、国际语音通信学会ISCA会士1人、国家级高层次人才9人、省市区高层次人才7人。
计算机科学与技术
计算机科学与技术是信息化的核心,也是现代社会规模最大的学科专业之一,具有学科涵盖面广、应用面宽、应用层次跨度大的特点。中国的经济环境在过去的十多年中发生了巨大变化,信息和通信技术已成为中国经济发展的主要动力。计算机的应用已经普及到社会的各个领域。在信息时代,各行业对计算机人才的需求日益突出,特别是对前沿学科的计算机人才的需求显著增长。计算机科学与技术专业紧密贴合国家和大湾区信息技术发展的迫切需求,目标在计算机核心基础、计算机网络、软件工程、信息与网络安全、人工智能、机器学习、模式识别、自然语言处理、语音与视觉等学科方向建设一个国际一流的学科。
计算机科学与技术专业培养学生掌握计算机专业的知识和技能,在数学等基础学科上建立扎实的基础,并广泛学习交叉学科的知识,具有扎实的计算机系统的分析、设计、编程和实践能力。其中,机器学习、人工智能和数据科学是重点应用方向。毕业生在企事业单位独当一面,在国际一流大学机构升学的研究生出类拔萃。
数据科学与大数据技术
数据科学与大数据技术专业旨在培养学术成绩优异、且有实践能力的创新型人才。 随着互联网的迅速发展,数据规模在逐步扩大,其产生的速度也在加快。企业迫切需要运用大数据手段提炼有效信息、进行分析处理。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。
数据科学与大数据技术是一门跨学科专业,涵盖了从数据收集、分析到决策的全部数据分析要素。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。数据科学与大数据技术专业培养的毕业生大多在知名企事业单位从事数据相关的工作,或前往国际一流大学机构进行研究生学习。
统计学
统计学专业旨在培养具有创新意识、科学型和工程型相结合的高水平人才。帮助学生认识统计学在各领域的广泛应用,扩宽学生的知识结构,培养其解决各类实际问题的能力。统计学研究数据的收集、分析和诠释,从而获取信息,依据信息支持决策。统计学已广泛应用于各领域,包括生物学、社会科学、自然科学、会计、金融、医药、工程和政府决策。随着传感、通信与计算技术的发展,数据的获取比以往任何时候都更为方便。因此,在很多领域都出现了各种各样的海量数据。通过适当的建模和分析,大数据可以有效支持推断、估计、跟踪、学习和决策。然而,大数据的规模和复杂性带来了新的挑战和问题。在统计理论和计算技术各方面接受过严格教育,并且能够处理统计问题,尤其是大数据问题的毕业生,将会在当今经济中发挥越来越重要的作用。
统计学专业培养学生广泛接触和学习商业、工程、自然科学和社会科学各领域中的问题,让学生掌握统计学的基本理论、获得分析和解决实际问题所需的方法技能。毕业生将能胜任工商业和政府机构工作,以及有能力在科学、工程、工商管理等领域进一步深造和从事研究。