数字化人才培养计划
聚焦数据科学与智能技术交叉领域，该项目构建"理论+实践+产业"三维培养体系。课程模块涵盖分布式计算框架应用、自然语言处理技术等前沿领域，教学案例均来自金融科技、智慧医疗等真实商业场景。
人才选拔标准
- 学术背景：接受计算机、数学、统计等相关专业本科毕业生申请，特别关注算法设计与数据结构基础能力
- 技能证明：需提交Python/Java编程作品集，数学建模竞赛获奖者优先考虑
- 语言能力：英语授课方向要求雅思6.5或托福90分以上，法语方向需通过TCF B2级认证
课程架构解析
核心技术模块
分布式系统开发（Hadoop/Spark生态链）、机器学习实战（TensorFlow/PyTorch框架）、图数据库与知识图谱构建、计算机视觉应用开发
行业应用模块
金融风控模型设计、医疗影像智能诊断、智能推荐系统优化、工业物联网数据分析
产学研结合体系
项目与阿里云、华为研究院等企业建立联合实验室，学员需完成三个企业级实战项目：
- 大数据平台部署与调优
- 智能算法工程化封装
- 行业解决方案设计答辩
教学资源配置
| 资源类型 | 具体配置 |
|---|---|
| 计算平台 | 配备NVIDIA DGX集群服务器，支持千亿级参数模型训练 |
| 数据资源 | 开放Kaggle竞赛数据集及企业脱敏业务数据 |
| 教学支持 | 每周安排企业技术专家驻校指导 |
学术研究要求
学位论文需满足以下标准：
- 基于真实业务场景的算法改进
- 创新性技术方案工程验证
- 方案经济效益分析报告
