2019年哈爾濱工業大學大數據科學與工程碩士研究生招生簡章

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• 26考研全科上岸規劃營「擇校▪規劃▪備考」
• 哈爾濱工業大學2026考研專業課復習資料「真題▪筆記▪講義▪題庫」

一、項目背景

數據是國家基礎性戰略資源。社交網絡、云計算、物聯網、電子商務與移動互聯網的快速發展，把人類社會帶入一個全新的“大數據時代”。據IDC統計，全球數據總量以每兩年翻一番的速度爆發式增長,與此同時催生出大量與大數據處理相關的職位，通過對數據的挖掘分析來影響政府和企事業單位的決策，在國外被稱為數據科學家(DataScientist)。美國職業咨詢網站CareerCast公布的2017年最好十項工作中，有四項來自數據分析相關領域，分別為統計學家(Statistician)，運籌學分析師(OperationResearchAnalyst)，數據科學家(DataScientist)，數學家(Mathematician)。目前大數據分析在北美地區非常盛行，已成為社會各行業的核心競爭力之一。

2015年9月5日，國務院發布了《促進大數據發展行動綱要》，系統部署了大數據發展工作。《綱要》指出，“鼓勵高校設立數據科學和數據工程相關專業，重點培養專業化數據工程師等大數據專業人才。鼓勵采取跨校聯合培養等方式開展跨學科大數據綜合型人才培養，大力培養具有統計分析、計算機技術、經濟管理等多學科知識的跨界復合型人才。”這意味著中國大數據發展迎來頂層設計，正式上升為國家戰略。

因此，如何應對社會發展的現實需求，如何培養具有多學科知識的跨學科大數據復合型人才已成為我國高等教育亟待解決的問題。大數據科學與工程學科方向是在大數據時代背景下產生的，融合信息技術、統計學與管理學、經濟學等學科領域，以借助大數據分析為社會各行業解決問題為主軸，整合相關課程形成的新型課程體系;是以培養能夠為政府、企事業單位、集團公司、金融服務公司等提供經濟分析、市場調研、情報研究、數據采集整合等信息化服務的高端分析型、管理型和決策型人才為基本目標的新興專業。

二、培養目標

大數據科學與工程學科方向立足于“互聯網+”背景下的現實需求，培養掌握經濟管理理論知識，具有管理實踐技能，具備數據建模與分析能力，能有有效運用信息技術先進工具的復合人才，解決實際人才需求，促進“互聯網+”相關產業發展。

本學科方向開設的課程，主要分為專業學位課、學科核心課和專業選修課三部分。專業學位課主要包括高級統計學、計算統計學、人工智能原理、大數據管理與分析、計算理論、算法設計與分析等方面的課程，這是大數據科學與工程學科研究生教育的基礎部分;學科核心課包括管理模糊數學模型、大數據商務分析、數據挖掘理論與算法、數理金融、機器學習、知識管理等課程，著重培養學生對大數據分析方面算法的研究能力;在專業選修課部分，學生可根據自身職業發展預期，自主選擇相關課程，開設的課程包括大數據與金融分析、人工神經網絡原理、深度學習、高級計量經濟學、大數據科學與工程前沿等。

三、研究方向與團隊

大數據科學與工程學科領域的主要研究方向為：

(1)大數據計算基礎理論

(2)大數據環境下的經濟和管理研究

(3)基于大數據的商務分析和金融研究

(4)大數據環境下的工業管理研究

(5)大數據環境下的生物信息研究

(6)大數據管理與分析理論與技術

大數據科學與工程學科方向是管理學院與計算機學院和理學院聯合設立的，基于管理學院的優勢、淵源和具體特色，結合計算機學院的計算機知識和理學院的數學基礎，構建“管理科學與工程+計算機科學與工程+統計學”的學科模式，使得學科對研究生的培養更為全面，學生可根據自己的需求選擇不同的學院進行學習。

大數據科學與工程學科的學科群主要包括，大數據與“互聯網+”環境下的管理與決策研究、基于大數據的電子健康研究、商務數據分析及人工智能理論與方法研究、基于大數據與人工智能的新興金融科技與金融創新研究、大數據驅動的政府治理與公共服務研究、大數據環境下的商務創新研究、基于大數據的金融統計學理論與方法創新研究、面向應用的大數據管理與分析理論與技術研究。

四、招生辦法

大數據科學與工程交叉學科方向招收計算機類(尤其是計算機科學與技術專業)、管理科學與工程專業，以及其他相關工科專業、管理類專業本科畢業生。依托學科和考試科目如附表所示，招生計劃納入到各院(系)的總體計劃，具體招生數量由各院(系)根據報名考試情況確定。

表1大數據科學與工程碩士生項目招生目錄