教育部公布高校新增专业名单：北大等高校新增大数据技术专业
来源： 国际在线
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近日，教育部官网公布了2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，确定了审批同意设置的国家控制布点专业及尚未列入目录的新专业名单。
名单包括新增备案本科专业名单、新增审批本科专业名单、调整学位授予门类或修业年限专业和撤销本科专业名单四个部分。
清华大学、北京航空航天大学、中国人民大学等2113所高校新增备案本科专业，其中包括：金融学、房地产开发与管理、经济统计学、蒙古语、数字媒体艺术等309项专业。
北京大学、浙江大学、首都师范大学等85所大学增加了数据科学与大数据技术专业、儿科学、文化遗产、机器人工程、精算学、教育康复学等112个审批本科专业。北京外国语大学新增了亚美尼亚语、马达加斯加语、格鲁吉亚语、阿塞拜疆语、阿非利卡语、马其顿语、塔吉克语等6个专业。
北京中医药大学、吉林大学、西藏藏医学院等22所大学对英语、护理学、藏药学、光电信息科学与工程、食品科学与工程等15种专业做出了学位授予门类或修业年限的调整。
北京航空航天大学、中国矿业大学、厦门大学等77所大学撤消了物流管理、社会工作、生物信息学、工商管理、生物技术、教育技术学等118个专业。
编辑： 陈晓玲
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数据科学与大数据的科学原理及发展前景
——香山科学会议第462次学术讨论会综述
现实世界中的事物是以数据的形式存储到网络空间（CYBER空间）中，数据被大量生产并储存到网络空间而形成数据资源。因而，需要探索网络空间数据奥秘的理论、方法和技术的一门新兴学科，即数据科学。
数据科学是未来发展方向，大数据是数字化生存时代的新型战略资源，是驱动创新的重要因素，正在改变人类的生产和生活方式。大数据是数据科学研究的一个方面，大数据的热潮促进了数据科学的发展。目前，数据科学研究受到越来越多的关注，近年来，有关数据科学的会议、期刊、论坛等也越来越多，世界各国纷纷成立数据科学研究机构，这些研究机构的成立推动了数据科学的快速发展。我国面临的问题不是要不要发展数据科学，而是如何开展数据科学研究工作，使得中国的数据科学研究处于世界领先地位。
2013年5月29～31日，主题为&“数据科学与大数据的科学原理及发展前景”香山科学会议第４６２次学术讨论会在北京召开。会议聘请中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心石勇教授、复旦大学数据科学研究中心朱扬勇教授、伊利诺伊大学芝加哥分校Philips
Yu教授和中国科学院政策所李建平研究员担任执行主席。来自国内外管理、计算机、数学、经济、生物、社会、法律等领域34个单位的46位专家学者应邀出席了本次会议。
石勇教授和徐宗本教授分别作了会议主题评述报告，会议还组织了11个专题报告。与会专家围绕“数据科学的基本问题、大数据挖掘、大数据环境下管理科学领域相关问题探讨及大数据与经济金融安全”四个中心议题进行了深入探讨。
一、数据科学与大数据的现状与展望
石勇教授作了题为“数据科学与大数据的现状与展望”的主题评述报告。他在报告中介绍了大数据的发展现状，提出“大数据”时代已经到来。全球对于大数据的探讨和研究已经开始，2012年3月，美国奥巴马政府宣布了“大数据研究和发展倡议”，投入两亿美元，要求几大科研机构合力研发大数据核心技术。在国内，中国科学院与复旦大学等国内机构于2007年开始先后成立了数据科学研究中心。2012年5月香山科学会议第424学术讨论会“网络数据科学与工程&”、2013年1月中科院组织的“大数据背景下的计算机和经济发展高层论坛”等对大数据的研讨活动相继进行，希望能够推动大数据产、学、研的发展。
石勇教授探讨了大数据的定义——大数据是通过网络与非网络方式生成的形式多样，难于分析且含有高价值的海量数据集。同时指出大数据具有其明显的四个V特性，在此基础上，给出了大数据区别于传统数据集的两个基本特征：（1）分布式：大数据不一定储存于固定的数据库，而是普遍分布在不同地方的网络空间；（2）复杂性：大数据以半结构化或非结构化数据为主，具有较高的复杂性。
他还指出在大数据的研究过程中，有着许多数据科学相关的重要科学问题和研究过程要遵循的科学原则；探讨数据获取的公理存在性或一般科学定律；探讨封闭式数据存储与开源式数据存储如何影响知识发现的规律；探讨异构数据的不同表现形式之间的逻辑关系；从理论上系统地探讨已有数据挖掘方法的全局解及局部解存在性问题；探讨数据结构与决策结构在知识发现中的一般规律等。最后石勇教授给出了大数据产业的展望，例如将产业决策方式改变为“数据驱动的决策”，把传统的产业上升为数据决策的产业；以“跨行业数据挖掘过程标准”建立新型大数据产业；金融交易、网上交易可能成为第一波大数据产业等。
徐宗本教授作了题为“数据科学与大数据研究的科学问题”的主题评述报告。他提到数据科学和大数据的关系，即大数据是数据科学中很小的一个问题。在当前，为了理清数据科学的热点问题，需要关注大数据，要研究以数据为基础的方法论。他还描述了大数据的基本特征：不能集中存储、难以在可接受时间内分析处理和数据整体呈现高价值。他提到大数据的真正价值在于对国家和社会发展的重要性。此外，从研究机制上看，大数据是多学科交叉的综合性研究。所以，希望大家在发挥本学科优势的基础上，进行深度的合作和交流，促进大数据的研究。最后，他总结了大数据研究的若干科学问题，即高维、重采样、分布式计算、异构数据的信息融合和可视分析问题。
二、&数据科学的科学原理
数据是网络空间（Cyberspace）的唯一存在，而物质是宇宙空间中唯一存在，网络空间的数据呈现出不可控、未知性、多样性、复杂性等自然界的特征，进而给出了数据界（Data
nature）的概念，数据界是网络空间的所有数据。在数据界中人类面临的主要问题：在数据时代，数据跨越地理疆界，将会有新的国家形态出现，社会、政治和军事也都产生新的形态。数据界的一些科学问题如：数据界有多大、数据以什么方式增长、数据如何传播、数据的真实性如何判断等。这些问题不是自然科学和社会科学的研究范畴，需要一个研究数据的新科学，称为数据科学。数据科学的定义：研究数据的科学或关于数据的科学，是探索网络空间数据奥秘的理论、方法和技术。数据科学主要有两个内涵：一个研究数据的各种类型、状态、属性，组织形式、变化方式和变化规律，即认识数据、掌握数据；另一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新的方法，称为科学研究的数据方法，其目的在于揭示自然界和人类行为现象和规律。数据科学的研究内容包括基础理论研究、数据技术及其应用研究、数据科学的学科体系。当前需要建立新的数据科学学科，并需要对知识结构、课程设置、专业设置等学科体系建设，探讨数据科学与自然科学和社会科学之间的关系，数据科学和计算机科学和信息科学之间的关系等。
三、大数据挖掘
从数据挖掘角度看，不同于传统的数据挖掘方式，即协同过滤和众包。如基于大脑影像大数据，将大脑看成一个复杂的系统，采用不确定性子图挖掘方法区分出患有阿尔兹海默病和儿童多动症的病人。当前，到处都有大数据和大数据分析的挑战，到处都有图和网络，将图挖掘算法为大数据分析的主要形式，如子图挖掘算法在基因序列中的应用等。医学健康数据是大数据时代的一个重要研究领域，医学大数据面临三大挑战：海量医学数据的高效动态存储、海量医学数据的高效计算、大医学数据中的知识发现。大数据对国家信息安全的挑战，目前我国的学术界对信息域和认知域的认识和研究比较多，但是大数据对物理域的威胁和挑战认识不足。应该重视大数据对国家信息安全产业的影响和大数据在信息安全方面需要解决的科学问题的研究。云计算是目前大数据处理采集、存储、分析，支撑大数据的主流方式，大数据具有大价值，并在云计算的演化基础上给出大数据挖掘的主要方法，结合数据挖掘云服务实践两点处理大数据，即选择复杂度低的算法和高效并行的策略。
四、大数据中的科学问题及中国大数据发展战略建议
大数据环境下管理科学领域相关问题，涉及大数据的概念、大数据技术与应用的发展态势以及由此驱动的变革三个方面。大数据环境下出现的管理新课题，如以大数据在中国传统医学研究方面的创新与发展为例，中国学者、相关研究人员及政府工作者能够在大数据时代背景下，抓住机遇，应对挑战，凝炼新的科学问题，积极开展应用基础理论研究，突破关键技术，建设应用示范工程，形成面向大数据的整体解决方案，获得符合中国国情、有国际水平的研究成果。
在大数据时代，政府要有效地组织如金融和新华社等资源建立数据中心、大数据平台等，国家有关部门要更加关注经济金融领域。金融数据间的交叉关联性更容易获得，个体微观层面数据更加丰富，金融决策依据数据类型的增加，数据获取信息成本的降低。但也面临多种挑战，如金融机构的复杂关联和金融决策的复杂信息环境、基于大数据的金融产品与交易策略创新及其风险。未来可能的研究问题包括：复杂信息环境下个体金融决策行为、数据环境下的信用评价和金融欺诈分析、微观金融大数据的涌现建模、大数据视角下的体系性金融风险管理、金融大数据整合及分享机制的建立等。决策是管理的本质，而管理最核心的要素就是信息的收集与传递，决策的精确性来自信息对称程度。而大数据的商业价值主要来自于数据服务变革，应用关联价值挖掘，数据深度描述，社交平台的情绪预测，政府的危机管理等，大数据可以发挥出巨大的价值。
五、会议共识与专家建议
经过深入交流、讨论，与会专家达成如下共识：
1.&&&&从科学层面定义大数据为来源多样、类型多样、大而复杂、具有潜在价值，但难以在期望时间内处理和分析的数据集；通俗地讲，大数据是数字化生存时代的新型战略资源，是驱动创新的重要因素，正在改变人类的生产和生活方式。因而要抓住机遇，结合领域知识进行理论研究和应用创新，将大数据上升到国家战略；
2.&&&&数据科学是研究数据的科学或关于数据的科学，是探索网络空间数据奥秘的理论、方法和技术，其作为一种新的科学获得与会专家的认可。当前问题是如何做使得中国的数据科学能够获得世界领先的地位。
3.&&&&当前，发改委、科技部、基金委都有大数据方面的立项，国内研究机构在大数据的研究和应用方面做了大量的工作，积累相当丰富的技术和数据资源，但资源共享相关的政策法规体系还不完善，支持力度有待进一步提高；
4.&&&&当前的数据权益保护的法律法规欠缺仍然是一个大问题。数据的权益，数据的流通交易，数据的认证等需要立法对其界定，从法律制度保障其技术的实现，这样才能保障数据产业成为一新兴产业；　
与会专家就如何推动我国数据科学与大数据的研究，推动数据科学这一新兴学科的发展提出如下建议：
1．&&在国家有关部门设立国家层面的数据科学和大数据专家组，组织制定国家科研的数据科学和大数据战略规划；
2．&&尽快开展数据科学的基础理论研究，建议国家自然科学基金设立数据科学基础理论课题，因与几乎任何学科交叉，建议设立专项课题研究；
3．&&加快数据科学学科建设和人才培养，可先行在计算学科或管理类学科建立二级学科；
4．&&建议对数据共享进行分级，如政府部门产生的数据为公共社会资源，可根据其保密程度分级共享；各企业行业内可自发联盟进行有条件数据共享；对于科研数据，也可根据保密程度进行分级共享，对于造福全人类的科研数据建议建立数据共享的激励机制和政策。
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。张祖平：数据科学与大数据技术专业学科建设
2015年7月，中南大学申报教育部“数据科学与大数据技术专业”，并成为首批获得教育部批准设立“数据科学与大
数据技术专业”的三所高校之一。其他两所分别是北京大学和对外对经济贸易大学。作为全程参与“数据科学与大
数据技术专业”申报的主要负责人员之一，我在这里跟大家分享一些思路和想法。
数据科学与大数据技术专业培养对象的最终目标要求
1、知识要求：具有较好的自然科学基础，扎实的信息科学基础；具有较好的人文社会科学、管理科学知识基础；熟练掌握数据科学与大数据技术核心专业知识和应用技术；
2、能力要求：具备从事大数据应用系统设计与实现能力，特别在数据分析、数据管理、数据存储等方面，受到较系
统的工程训练，能发现、分析和解决实际工程技术问题；具备良好的工程项目交流、表达、组织、管理、协调与沟
通的能力；了解信息学科、计算机学科、数据科学的发展动态，并掌握相关文献检索方法，具有基本的专业资料分
析与综合的能力，良好的文档与科学论文撰写能力；具有较强的创新意识，一定的创新创业能力。
3、素质要求：身心健康；有良好的道德修养；崇尚集体主义精神；有坚定的理想信念。
数据科学与大数据技术师资来源
信息科学与工程学院的计算机科学与技术系及软件学院90人，信息安全与大数据研究院80人，网络信息中心30人，
数学与统计学院30人。全部教职人员共计230余人，其中具有博士学位的教师156人，比例达69%。
数据科学与大数据技术学科现有学科平台建设情况
1.教育部“移动医疗”重点实验室（2012年）
2.湖南省金融货币识别与自主服务平台工程技术研究中心（2013年）
3.湖南省区域医疗信息共享与协同服务示范平台（2010年）
4.声探测与信息对抗湖南省国防科技重点实验室（2014年）
5.湖南省“医疗大数据”协同创新中心（2015年）
数据科学与大数据技术-计算机学科方向
方向一、透明技术与主动服务
本方向主要以张尧学院士提出的透明计算理论为核心，在跨平台语言、云计算和安全等方面开展理论研究和应用实践，积极推动透明计算示范应用和产业化。
多实例移动操作系统动态加载、流程式调度与远程监控、虚拟设备驱动和透明网络协议、嵌入式终端设备虚拟化、
网络化操作系统的安全与隐私保护技术、透明操作系统存储优化、透明计算环境服务支撑平台等研究。
方向二、计算优化及其应用
本方向致力于核心化、参数算法等理论研究及其在生物信息学、社会学等领域中的应用研究。
针对实际工程领域的难解问题，根据实际问题的参数特征，开展参数计算理论及应用研究，研究设计诸多难解问题
的有效参数算法和核心化算法，并研究将参数计算理论应用到生物信息学、计算机网络、社会学等领域难解问题的
求解中，旨为各领域难解问题的求解提供了一种新的思路和方法。
方向三、计算机视觉与数字医疗
本方向在计算机视觉、图形图像处理、数据医疗可视化分析、医学大数据处理、机器学习等领域开展研究。并着重
于大数据背景下的跨学科合作。
基于人类视觉机理的计算机视觉方法、人脸识别技术、三维数字化医疗与虚拟仿真研究、青光眼、糖尿病视网膜图
像分析与疾病筛查，与我校湘雅三家附属医院开展医疗大数据方面的合作，如基于电子病历文本的大规模数据分析
、药物副作用分析等。
方向四、可信计算与计算机网络
本方向主要面向网络与信息系统中的信任评价、信息安全和隐私保护问题。
研究网络服务安全机制、用户数据隐私保护策略、网络服务或用户的信任评价方法、网络应用代码自身的漏洞与安
全性检测技术、虚拟化环境的用户数据隔离与保护技术、通信传输关系匿名化技术、量子密码与安全通信、网络安
全可视化等。
研究信息物理融合系统为核心的数据、信息感知、获取与新服务创建的新技术、新方法、新应用以及创成理论。
方向五、网构软件与网络资源管理
本方向面向未来网络环境下人机物融合的新型应用，研究互联网环境下大型复杂软件的协同构造、运行管理、可信
评估与持续演化相关的软件工程理论、技术和工具平台。
研究云计算模式下的软件定义理论与技术，知识空间为核心的知识管理体系，构建以软件定义和知识工程为核心的
网络资源职能管控与可信评估理论与技术
研究以网络资源按需服务为核心的大数据理论与技术，以认知计算为核心的海量知识资源的管理与检索技术。
方向六、数据科学与医学大数据
本方向属于医学与信息科学交叉领域，以医学大数据为研究对象，以医学大数据平台建设为研究目标，在集成各相
关医院各层面医学数据的基础上。
研究医学大数据的采集、处理、分析及有效使用等关键技术及医学数据安全与隐私保护、医学数据标准等关键应用。
上海市徐汇区钦江路102号 现代物流大厦609室
总机：021-
售前咨询：021-
商务合作：中国人民大学增设“数据科学与大数据技术”本科专业-中国人民大学统计学院
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中国人民大学增设“数据科学与大数据技术”本科专业
近日，教育部下发了《关于公布2016年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，批准中国人民大学增设“数据科学与大数据技术”本科专业（下文简称“数据科学专业”）。数据科学专业开设在统计学院，由统计学院、信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院联合培养。该专业获准于2017年开始招生，总学分155学分，学制四年，授予理学学士学位。
随着现代科学技术的迅猛变革，人们对海量数据的挖掘和运用，人类已悄然进入“大数据时代”。我国政府将大数据的开发和利用提升为国家发展战略，并于2015年9月由国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，为发展数据科学提供了指导方针。据估计，目前我国对于数据科学人才的需求缺口在100万左右。在此背景下，中国人民大学开展基于数据分析、计算技术与计算机技术充分融合的数据科学专业。
人民大学的数据科学专业在专业设置上，数据科学专业不同于传统意义上的统计学，计算科学或者计算机科学，而是统计思想与计算技术、计算机技术高度融合的交叉学科；在课程设置方面，将设计国际接轨的培养方案，以国际先进的数据科学专业为标杆，建立新的、有国际竞争力的、中国特色的课程体系。数据科学是一门技术性很强的学科，要求学生接受严格的数学训练。同时，为体现数据科学的应用性特点，充分发挥中国人民大学在经管文学科领域的优势，本专业将要求学生拥有一主专业（数据科学）和一应用领域的副专业（任何经管文专业）。
中国人民大学开办数据科学专业基础扎实、优势明显：拥有全国引领地位的统计学科、强大的师资团队和完备的教学科研条件。中国人民大学统计学科始建于1950年，是全国拥有理学、经济学、医学三大门类统计学专业最齐全的学科之一。多年来，中国人民大学统计学科不断拓宽统计教学和研究领域，成为统计学全国重点学科，在2012年教育部统计学一级学科评估中排名全国第一。中国人民大学统计学科、计算机学科、数学学科共有专任教师112人，教授29人，副教授42人，其中千人计划专家5人，长江学者2人，国家新世纪百千万人才工程国家级人选1人，教育部跨世纪人才5人，为开办数据科学专业提供坚实的师资支持。中国人民大学设有国家政府统计研究院、教育部人文社会科学重点研究基地“应用统计科学研究中心”，并已建成“人大行云”云计算平台、高性能并行计算集群、高性能数据库实验与测算平台等，为数据科学专业的教学科研提供所需的软硬件条件。
统计学院每年招收本科生100人，硕士研究生110人，博士生23人；50多年来，共培养不同层次人才5000多人。最近，联合北京五所高校，在应用统计专业硕士项目下开办了大数据分析方向，为开办数据科学专业积累了经验。统计学院将联合信息学院、统计与大数据研究院、数学科学研究院，在充分借鉴国内外数据科学人才培养经验的基础上，充分考虑数据科学多学科交叉和应用性强的学科特点，为培养未来的数据科学家打下坚实的基础。