活动回顾 | 学院圆桌派“探秘”香港中文大学（深圳）数据科学学院

学院圆桌派

 “探秘”数据科学学院 

SDS 数据科学学院

活动回顾 EVENT REVIEW

2022年4月9日，香港中文大学（深圳）数据科学学院举办了“学院圆桌派”线上直播宣讲活动。数据科学学院执行院长查宏远教授、数据科学学院副院长（科研）李海洲教授、数据科学学院副院长（教学与学生事务）于天维教授、数据科学学院助理院长王子卓教授为广大高三考生、家长及网友详细介绍了学院各专业概况、毕业生去向及国际交流机会，金融工程专业张晓冉同学担任主持人。活动设有Q&A环节，教授们以圆桌对话的形式，为学生和学生家长们解析了专业发展的未来趋势、人工智能与大数据的发展前景以及学生就业与深造的机会，并就学生与学生家长关心的问题作出了细致解答，帮助考生和家长们更好地了解学院、选择专业方向。此次活动共吸引了约500人次在线参与。

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 文字版回顾 

学院概况

查宏远教授对学院师资队伍、学术成就和学生成就三个方面进行了概述。数据科学学院拥有雄厚的师资和强势的科研力量，专注于数据科学方向的人才培养与科学研究。学院目前师资团队62人，均有海外高校任教或留学经验，其中12位曾上榜全球Top 2%顶尖科学家，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。数据科学学院已拥有从本科到博士的完整培养体系，目前开设了四个本科专业、三个硕士项目和两个博士项目，学生报考时可根据自己的职业发展规划，选择适合自己的专业。

专业与课程

计算机科学与技术

李海洲教授介绍了计算机科学与技术专业的学生升学就业情况、专业优势及课程设置。计算机科学与技术专业立足于数学等基础学科基础，培养学生掌握计算机专业的知识和技能，引导学生了解应用交叉学科知识，课程设置兼顾理论与实践，培养学生解决问题的能力。此专业拥有世界一流的师资，结合海外教学模式精编课程，且地处大湾区，与深圳尖端IT企业有密切的合作，学生在校期间可拥有与世界顶尖计算机领域科学家和行业领导者面对面交流并合作的机会。该专业2021年毕业生中选择升学的学生占比50%，其中72.73%进入了世界大学排名前50的高校如哥伦比亚大学、康奈尔大学、宾夕法尼亚大学等深造；选择就业的学生达到46.36%，大部分就职于腾讯、字节跳动、普华永道、摩根斯坦利等知名企业。

我应该选择CSE吗？

李教授指出，选择这个专业并不需要学生在高中时拥有计算机背景，如果对计算机有浓烈的兴趣，对数学、逻辑、科学有兴趣，有一定的动手能力，便具备了成为CSE学生的特质。

统计学

于天维教授从学生升学就业情况、专业优势及课程设置三方面对统计学专业进行了介绍。统计学是从有噪音的数据里反推数学规律的科学，关键目标在于定量不确定性。它的应用非常广泛，因而给就读学生提供了广阔的就业选择，如金融、工业、医药等。与国内其他大学相比，我校统计学专业拥有国际化的师资，注重于交叉学科的培养，结合海外教学模式精编课程，在培养数学能力的同时也注重于计算及对数据的接触，达到一个更为平衡的模式。课程设置强调四个方面：数学基础、统计理论、分析方法和应用实践，并注重于与运筹优化和机器学习的交叉，不局限于统计学的理论知识。该专业2021年毕业生中选择升学的学生高达79.7%，其中69.81%进入世界大学排名前50的高校深造，如哥伦比亚大学、新加坡国立大学、加州大学伯克利分校；选择就业的学生占比18.8%，大部分就职于普华永道、安永、中国平安、中国银行等知名企业。

我应该选择统计学吗？

于教授建议，选择统计学专业应拥有较好的数学基础和清晰的逻辑推理，喜欢从现象和观测中反推原理，且对数据有一定的直觉。

数据科学与大数据技术

王子卓教授对数据科学与大数据技术进行了详细的介绍。数据科学与大数据技术是学院新设立的本科专业，于2020年开始招生。这是一门跨学科专业，涵盖了从数据收集、分析到决策的全部数据分析要素，将理论与应用相结合。当前市面对数据科学领域相关人才的需求很大，数据科学与大数据技术致力于培养具备数据科学所需的扎实数学和统计基础，理解和规划数据分析问题的计算和分析思维，以及对现实数据分析问题实现可扩展性解决方案的实际操作能力的数据科学领域人才。大数据专业拥有国际化的师资，将国外最前沿的数据科学的教育方法融入我校的教学模式之中，为学生提供关于数据科学最前沿的培养。在课程设置上，学生首先需学习关于数据科学最基础和重要的方法，打好坚实的基础。其次，该专业拥有丰富的选修课，学生可根据自己的发展方向选择各领域的课程，包括理论方向、金融方向等。数据科学作为最热门的行业之一，毕业生的就业选择也非常广阔，可以选择互联网公司、咨询公司、金融公司等。

金融工程

金融工程专业是由经管学院、理工学院和数据科学学院联合开设，提供了量化金融和金融科技两个修读方向。量化金融基于金融中数学和统计，将其应用于对包括衍生产品在内的资产定价，评估风险，交易以及预测市场走势。金融科技则是基于传统金融服务的创新，是可以与之竞争或互补的新技术专业。两个方向都应用广泛，顺应着金融行业的发展趋势。

国际交流

数据科学学院提供了大量的国际交流机会，让学生拥有更开阔的视野，为之后的职业发展做更好的准备。国际交流项目包括本硕联合培养项目和交流交换项目等。同时，我院与世界名校交流紧密，每年都有许多名校教授、科学家如美国国家工程院院士Peter Glynn教授、美国国家工程院院士Stephen Boyd教授、斯坦福大学Benjamin Van Roy教授和叶荫宇教授、康奈尔大学Shane Henderson教授等来我院举办学术讲座。学院也承办过大型学术会议如Mostly OM 2019、Optimization 2019 等。

精选问答

Q1:我了解到各位教授都在海外名校任教过，据我所知国内外知名大学把这三个专业放在一个学院的不多，能请教授给我们讲讲初衷吗？国内外大学为何没有这样设计呢？

我们学院这样设置的初衷是为了更好地培养复合型人才，更好地为社会服务。现在的科学和工程需要复合型人才，比如，传统的金融人才并不缺乏，缺乏的是可以应用大数据、区块链技术于金融工作之中的复合型金融人才。现在大部分的工程和科学领域也都在应用大数据技术，比如神经科学，不仅需要知道生理生物知识，也要将其和人工智能、机器学习、强化学习等联系。所以我们学院强调交叉型、复合型人才的培养，这也将会是未来大学和研究机构的发展趋势。同时，现在有许多顶尖名校，如斯坦福，将计算机和优化等交叉学科放在一起建立新的学院。这样安排是一种很前沿的做法，也希望有更多的同学加入我们，进入到这个新的领域，为社会作出更大的贡献。

Q2:如果想申报数据科学学院，学生们需要具备什么样的素质？

希望同学们可以具备较好的数理基础，并对计算机有所兴趣。同时，我们学院的专业都是比较应用的专业，希望同学们有喜欢将知识应用于解决问题之中的心态。另外，同学们选专业也应参考自己的理想和兴趣，不要太过功利。我们学校入学后可以先选学院，大一的时候还有机会接触各个专业的课程，可以在课程中体会哪个专业更适合。

Q3:人工智能有没有一个单独的学科？数据科学学院的专业会不会涉及到人工智能的很多方面？

人工智能是模仿人类智能的一项研究，如人具有能够看、听、翻译的能力，人工智能就是要来实现它，它的研究也有更细的分类，如模仿思维过程（逻辑、推理等）、行动能力等。我们学院的三个专业并没有人工智能这个专业，但每个专业都包含了人工智能。对计算机科学与技术来说，人工智能本身就诞生于这个专业，几十年来都是这个专业里很重要的一部分。当今人工智能也由数据驱动，它与大数据专业联系紧密，“让数据说话”，有了人工智能我们可以让数据告诉我们知识。对于统计专业来说，统计是人工智能的数学基础。因而，无论选择哪个专业，同学们都可以学习到关于人工智能的知识。

Q4.:未来如果想选择从事人工智能、大数据相关的职业，具体有哪些岗位或者行业与我们学院的专业是强相关的？

如今和数据相关的岗位越来越多，各个行业对此都有很大的需求。岗位大部分集中于互联网公司，其中数据分析师、算法工程师、软件工程师等都与我们学院的专业紧密关联。我们日常用到的这些软件背后都需要大量的数据、算法、软件的支持，如在网上超市购物时，所有商品的定价、库存、摆放等，或打车平台的调度、经营等等背后都是大量的数据方面的人才在支持。

Q5：人工智能领域的人才需求量一直在上升，除了高科技企业，我们学院的学生毕业后还会有哪些岗位的选择？银行、金融机构、政府部门等也会有很多就业岗位吗？

如今很多传统的行业已经转型智能化，如物流业、制造业等，应用着许多先进的设备和生产模式，其中很多调度问题、产量提高问题、设备控制问题等需要我们学院专业的人才。另外，现今的金融、咨询行业也强调数据的重要性，为我们学生提供了很多的岗位。

Q6:现在来看大数据、人工智能、金融工程等是很热门的专业，科技发展迅速，未来学生毕业后，这些领域仍旧会是高薪热门的领域吗？学院的培育体系如何保证四年本科学习后学生在市场上的竞争力？

数据在当今社会的重要性越来越高，这个领域的发展也会是持续的趋势。同时，我们对学生的培养比较“广”，在本科阶段注重打好坚实的基础，让学生去探索自己感兴趣的方向，学生在研究生阶段可再去选择一个细分的深入的领域。我们为学生打下的坚实基础会帮助学生在升学和就业中具有很强的竞争力，灵活地选择未来的发展方向。即使热门领域变化，这些基础也会帮助同学们拥有持续发展的能力。

Q7:如果未来选择深造，哪些专业申请海外高校会更有优势？

我们的专业都在申请中占有优势，且在国外毕业后可以找到很好的工作。从统计和计算机科学与技术的升学数据来看，我们学生的升学去向是很好的，进入世界大学排名前50的高校的学生占选择升学学生的69.81%（统计学专业）和72.73%（计算机科学与技术专业）。数据科学与大数据技术作为一个新的专业虽没有这些数据的支持，但与国外许多专业都可连结。同时，国外近年来也开设了许多大数据相关的项目，所以数据科学与大数据专业的学生读研、读博也会是非常好的。若是选择大数据方向，建议同学们在大三、大四期间找到一个自己喜欢的更细化方向，如理论方向、生物方向等，修读相关课程，从而更好地和升学项目连结。另外，同学们需注意读研、读博本身并不是目的，目的还是工作，同学们也需将读研和工作结合考虑。不过我们学院的专业都既适合升学又适合就业，难分高下。如果同学们下定决心读研、读博，在本科选择一个基础的专业会更好，比如计算机科学与技术和统计学。

Q8:如果未来从事科研工作，本科学习中有没有做科研的机会？怎么样才能申请到这些机会？教授们作为导师，更看重学生的哪些品质？

我们学院在科研上有很明显的优势，本科生会有很多做科研的机会，我校有一流的师资，教授们的研究课题也是世界最前沿的课题，可以和同学们一起合作。对于本科的同学们来说，首先，从科研经历中确认自己喜不喜欢科研、适不适合科研是很重要的。第二，从科研中找到自己感兴趣的方向，也是一个重要的目的。同学们可以从科研中学习到科研方法等，为之后的升学、科研做好准备。对于教授来说，学生是否具有主动性和自我驱动力是很关键的。

Q9:对比国内高校的CS教育，我们学院的CSE有什么优点和未来需要加强的方面？

在专业设置、课程设置和研究方向三方面没有太大区别。但相比于传统高校，我们在人工智能、云计算、大数据方面有更强的师资力量，跟国际知名大学的计算机学院有更紧密的交流和合作。另外，我们的计算机科学与技术专业同统计和优化联系更紧密，能够在未来发展中获得更大的优势。

Q10:生命健康与大数据结合方面，能否介绍一下?

生命健康与大数据结合方面可以分为人工智能制药和智能化医疗两部分。举个例子，在人工智能制药上，现在很多药厂应用了人工智能算法寻找攻击某个病原体的化合物，大大提高新药物发现的速度。在智能化医疗上，可以根据每个人在医院的诊疗数据，预测下一年发生各疾病的风险。

我们学校也有生物信息学专业，旨在培养懂计算的生物学家，当面临生物学问题时，懂得如何应用别人制造的软件来分析。而我们学院培养的是懂生物的数据科学家（若之后选择了生物方向），设计算法给做应用的人使用。若是同学对生命健康与大数据感兴趣，我们学院会是一个很好的选择，提供了很全面的培养。

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李灵忆 数据科学学院 2020级

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