深圳大学2020年博士研究生招生
大数据科学与技术
专业信息
专业代码
0812Z1
专业名称
大数据科学与技术
招生方式
硕博连读, 申请考核
拟招生人数
2
学制
3
是否招生专业学位硕士
是
院系
数学与统计学院
学习方式
全日制
备注
联系方式
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序号 |
姓名 |
电话 |
邮箱 |
院系 |
办公地址 |
网址 |
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1 |
刘欢 |
0755-26733396 |
liuhuan@szu.edu.cn |
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研究方向
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专业方向代码 |
专业方向 |
指导教师 |
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01 |
复杂网络建模及动力学 |
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02 |
图像处理与大数据分析 |
考核科目
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科目组编号 |
科目组名称 |
科目 |
考试方式 |
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1 |
硕博连读 |
外语素质（硕博连读）,专业素质（硕博连读）,研究潜力（硕博连读）,专业笔试 |
硕博连读 |
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2 |
申请考核 |
外语素质（申请考核）,专业素质（申请考核）,研究潜力（申请考核）,专业笔试 |
申请考核 |
学院及专业介绍
一、学院简介
深圳大学数学与统计学院创建于2006年，学院前身为1983年成立的数学应用系、1996年成立的师范学院数学教育系、1998年成立的理学院数学系。
学院现有一个二级学科博士点（大数据技术与应用）、两个一级学科硕士点（数学、统计学）和一个专业硕士点（应用统计学）。学院还与境外高校联合培养博士，目前与美国宾汉姆顿大学、密歇根州立大学、澳大利亚邦德大学等境外高校开展了“3+2”、“2+2”等形式的联合办学项目。目前，学院拥有一个省级科研平台（广东高校高清视频智能分析与处理工程技术中心）、一个市级重点实验室（深圳市现代机器学习与应用重点实验室）、一个校级科研平台（深圳大学刘纪明数学中心）和一个校企共建实验室（国泰安保险精算实验室）。学院拥有一支实力雄厚、经验丰富的专业师资队伍，现有专任教师86人，其中全职特聘教授2人（“长江学者”1名）、教授12人、副教授29人；国内外著名高校博士学位获得者75人；2名国务院特殊津贴专家、5名广东省“千、百、十”工程培养对象、2名广东省高校优秀青年教师培养对象、1名“深圳大学荔园学者”、5名“深圳大学荔园优青”、1个团队入选“深圳大学荔园创新团队”、5名校级“3+1”人才工程。学院另聘有兼职特聘教授5人、国内外知名访问教授25人。
近5年，学院获国家级教学成果二等奖1项，获广东省科学技术奖2项，获深圳大学“校长教学奖”4项（此为我校教学类的最高奖项），获深圳大学“腾讯良师奖”6项，获 深圳大学“优秀教学管理团队奖”2项。在教学方面，学院获得“省级教学团队”、“省级精品课程”等多项教改项目，教师19人次获“全国大学数学微课程竞赛”奖项。学院学生在“全国大学生数学建模竞赛”、“美国大学生数学建模竞赛”、“挑战杯”等赛事活动中获奖110余人次。
在科研方面，成功立项国家基金项目60余项，到账经费2000余万；发表高水平论文200余篇；教师申请专利5项；教师获得广东省科学技术奖2次；出版学术专著4部、教材4部；成功举办了5次国际学术会议和3次国内学术会议。
学院的研究生教育正快速发展中。目前，学院拥有“数学”与“统计学”两个一级学科硕士点，“应用统计”专业学位一级学科硕士点，“大数据技术与应用”二级学科博士点。
研究生自招生以来共有11届毕业生，20余年来培养了一大批优秀毕业生，就业率几近100%。本学院培养的研究生具有较强的教学科研能力和实践创新能力，能独立从事科研、教学工作或担任专门技术工作。就业单位有深圳大学、天津工业大学、南华师范大学、四川文理学院等高校，平安银行、交通银行、商业银行、招商证券等金融机构，华大基因研究院、中国科学学院深圳先进技术研究院等科研机构，宝安中学、南山二外、惠州市华罗庚中学等深圳市内外中小学。近年来，有10余名毕业硕士研究生考取国内外博士研究生，有1人获“广东省优秀硕士论文”，1人获”广东省优秀毕业生”。
二、培养目标
培养适应国家和地方发展需要的德智体全面发展的研究型、高层次专业人才。
掌握马克思主义基本理论，坚持党的基本路线，热爱祖国；遵纪守法，具有良好的道德修养和敬业精神，积极为社会主义现代化建设服务。
掌握扎实的数学、计算机软件与理论的专门知识，熟悉大数据科学学科的进展、动向和发展前沿；具有独立创新能力、实践能力和创业精神，具有独立从事科学研究、高校教学或独立担负专门技术工作的能力。
掌握一门外国语，能熟练地阅读本专业的外文资料，具有论文写作能力和进行国际学术交流的语言能力；能熟练地使用计算机，运用网络信息技术的能力。
三、学科方向
1、复杂网络建模及动力学方向
随着大数据和人工智能时代的到来，复杂网络的研究也进入了新时代，本研究方向的研究主要内容包括：通过各种现实网络数据利用统计分析工具和网络理论建立网络模型，分析网络结构特征和统计特性，探索和挖掘新的网络特征量；利用现代控制理论、随机动力系统理论和矩阵理论等，研究在各类不同结构和运行环境下的各类复杂网络的控制及动力学问题，包括同步、一直性和状态估计等；讨论多智能体及其它与人工智能（如无人机编队、无人驾驶汽车等）密切相关的协同控制问题，主要是利用智能体间的通信通过设计分布式控制协议，在理论上分析能实现多个智能体的协同，已达到实际应用的目的。
2、图像处理与大数据分析方向
本研究方向涵盖计算机视觉、数学最优化、神经网络、深度学习、模式识别、大数据学习理论与方法等，涉及数学、统计学和计算机科学多个学科研究的深入交叉和融合创新，试图从更深层面研究图像/视频处理与大数据科学。主要研究内容包括医学大数据图像重建、高维视觉数据的识别与分析、图像视频大数据的语义分析等。
四、课程设置
大数据科学与技术课程体系根据该学科的理论基础来设置，主要依据应用数学、计算数学、计算机应用、计算机软件与理论等学科基础，同时考虑深圳大学大数据科学学科主要研究方向和特色，开设相关专业课程。
拟开设的专业课程包括：符号计算、算法分析、高级数据库、机器学习、信息搜索原理与技术、图象处理、模式识别、人工智能、流体力学的数学理论、调和分析等。
报考要求
无
