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復旦大學大數據學院2020年研究生錄取分數線

以下是2020年的錄取名單，成績從高到底，供準備報考該專業研究生的同學參考：

復旦大學大數據學院統計學的研究生培養方案

培養方案基本信息
培養方案名稱		統計學(學歷碩士生)
適用培養單位		大數據學院				適用年級
一級學科名稱		統計學				一級學科代碼	0714
專業/領域		統計學				專業/領域代碼	027000
研究方向						培養方案編碼	2102700001
適用培養層次		碩士		適用學位類型	學術學位	適用培養方式	非定向
適用入學方式		全國統考,推薦免試		是否適用國內學生	是	是否適用國際學生	否
是否全英文項目		--		是否雙學位項目	--	學制	3
培養目標
學科與專業概括   大數據學院統計學專業致力于培養具有交叉學科背景、國際視野、思維開闊、全面掌握科學研究方法的大數據統計人才。   畢業生應具備的基本素質   具有扎實的統計學基礎，掌握數據分析算法和工具，能夠熟練地掌握大數據分析的方法。3 畢業生應具備的基本學術能力   項目著重培養學生面向大數據系統創新需求的思維和分析計算、項目實踐能力。學生需要對統計學的專業知識、大數據系統、算法和工具、大數據挖掘技術等有全面理解。
培養方案學分數要求
最低總學分要求（包含課程與必修環節）						38 學分
課程分類			課程子分類			最低學分	最少門數(非必填)
1	學位公共課		政治理論課			3	2
			第一外國語			4	2
			專業外語課			2	1
2	學位核心課		學位基礎課			0
			學位專業課			0
	學分小計		12
3	選修課		專業選修課			12	4
			公共選修課			0
			跨一級學科選修課			0
	學分小計		14

必修環節學分數				3
其他說明：
參照《復旦大學研究生課程和教學管理規定》和《大數據學院研究生必修環節工作細則（試行）》
課程設置
類別I	類別II	課程編號	課程名稱	學分數	學時數	開課院系	備注
學位公共課	政治理論課	001	政治理論課	--	--	研究生院
	第一外國語課	002	第一外國語	--	--	研究生院
	專業外語課	MAST612161	大數據專業外語	2	36	大數據學院
學位核心課	學位基礎課	DATA620007	數據挖掘	3	54	大數據學院
		DATA620013	高等統計學習	3	54	大數據學院
		DATA620015	高等統計方法	3	54	大數據學院
		DATA620019	現代概率論基礎I	3	54	大數據學院
	學位專業課	DATA620004	神經網絡和深度學習	3	54	大數據學院
		DATA620006	人工智能與機器學習	3	54	大數據學院
		DATA620008	最優化理論	3	54	大數據學院
		DATA620018	數據可視化應用及實現	3	54	大數據學院
選修課	專業選修課	DATA620002	大數據算法	3	54	大數據學院
		DATA620003	社交網絡分析	3	54	大數據學院
		DATA620005	時間序列與空間統計	3	54	大數據學院
		DATA630001	醫療大數據高等統計方法	3	54	大數據學院
		DATA630008	半參數統計	3	54	大數據學院
		DATA630009	稀疏統計	3	54	大數據學院
		DATA630010	商務分析	3	54	大數據學院
		DATA630011	大數據解析	3	54	大數據學院
		DATA630012	大數據與金融風險管理	3	54	大數據學院
		DATA630013	金融計量學	3	54	大數據學院

選修課	專業選修課	DATA630014		統計計算概論		3	54	大數據學院
		DATA630015		醫學影像分析		3	54	大數據學院
		DATA630016		大數據環境與能源		3	54	大數據學院
		DATA820001		算法導論		3	54	大數據學院
		DATA830001		數值計算		3	54	大數據學院
		DATA830002		知識圖譜概念與技術		3	54	大數據學院
	公共選修課	003		公共選修課		--	--	研究生院
必修環節設置
參照《復旦大學研究生課程和教學管理規定》和《大數據學院研究生必修環節工作細則（試行）》
本學科專業/專業學位領域2019級研究生的必修環節和學分數要求如下：
培養環節			是否必修	學分數	考核內容、方式及考核結果評定標準
論文開題			是	0	參照《復旦大學大數據學院研究生畢業論文管理 細則》
中期考核			是	0	參照《復旦大學大數據學院研究生畢業論文管理 細則》
學術活動			是	2	參照《大數據學院研究生必修環節工作細則（試 行）》
實踐活動			是	1	參照《大數據學院研究生必修環節工作細則（試 行）》
論文預審			是	0	參照《大數據學院研究生必修環節工作細則（試 行）》
經典學術著作
序號		著作題錄						是否必讀	適合層次
1		An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R						必讀	碩士
2		Data Mining: Concepts and Techniques						必讀	碩士
3		Foundations of Data Science						必讀	碩士
4		Randomized Algorithms for Matrices and Data						必讀	碩士
5		Time Series Analysis and Its Applications: with R Examples						必讀	碩士
6		The Elements of Financial Econometrics						必讀	碩士
7		Statistics for Spatio-temporal Data						必讀	碩士
8		Time Series Analysis with Applications in R						必讀	碩士
9		Introduction to Time Series and Forecasting						必讀	碩士
10		Introduction to Data Mining						必讀	碩士
11		Social Network Data Analytics						必讀	碩士

復旦大學大數據學院國際商務學的研究生培養方案

培養方案基本信息
培養方案名稱		國際商務（大數據學院）(專業學位雙證碩士生)
適用培養單位		大數據學院				適用年級	2019級
一級學科名稱		國際商務				一級學科代碼	0254
專業/領域		國際商務				專業/領域代碼	025400
研究方向						培養方案編碼	2202540001
適用培養層次		碩士		適用學位類型	專業學位	適用培養方式
適用入學方式		全國統考,推薦免試		是否適用國內學生	是	是否適用國際學生	否
是否全英文項目		--		是否雙學位項目	--	學制	2
培養目標
國際商務碩士專業學位教育是以培養具有社會責任感與職業道德、全球視野和創新意識、 國際商務專業技能與素養、跨文化溝通能力，能夠勝任國際化經營與管理工作的國際化、高層次、應用型、復合型專門人才為目標的專業學位教育。   國際商務具有國際化、跨領域、新業態、高標準的行業特點。隨著全球經濟一體化的深入發展和我國開放型經濟新體系的建立，我國國際商務面臨著國際經濟環境日趨復雜、國際競爭日趨激烈、區域經濟合作發展迅速、國內國際市場不斷融合、貿易投資一體化、新型商業形態不斷涌現、中國企業經營國際化、跨國企業本土化的機遇和挑戰;面臨著貿易摩擦加劇、高端人才短缺、商務創新能力不足等諸多問題;社會對國際商務高端人才的需求也日益凸顯因此，國際商務碩士專業學位教育應以培養高層次的復合型應用人才為重點，服務對象包括從事傳統的貨物與服務貿易企業，從事新興制造業、現代服務業、跨國直接投資和外包的企業，以及政府管理部門、行業協會、貿易與投資促進機構、教育科研機構、國際組織等。為了保證人才培養質量，國際商務碩士專業學位教育突出學校和行業培養的緊密結合，強調以國際化、開放式的教育體系和多元化的師資配備為基本特色，注重創新精神和實踐能力的培養。
培養方案學分數要求
最低總學分要求（包含課程與必修環節）						42 學分
課程分類			課程子分類			最低學分	最少門數(非必填)
1	學位公共課		政治理論課			2	1
			第一外國語			3	1
			專業外語課			0	0
2	學位核心課		學位基礎課			0
			學位專業課			0
	學分小計		21
3	選修課		專業選修課			9	3

3	選修課		公共選修課		0
			跨一級學科選修課		0
	學分小計		9
必修環節學分數					7
其他說明：
參見培養方案具體要求
課程設置
類別I	類別II	課程編號		課程名稱	學分數	學時數	開課院系	備注
學位公共 課	政治理論課	001		政治理論課	--	--	研究生院
	第一外國語課	MIB620006		商務外語	3	54	經濟學院
學位核心課	學位基礎課	DATA620005		時間序列與空間統計	3	54	大數據學院
		DATA620006		人工智能與機器學習	3	54	大數據學院
		DATA620010		國際金融與國際投資	3	54	大數據學院
		DATA620011		國際貿易實務與國際商法	3	54	大數據學院
		MATH620154		時間序列分析（專碩）	3	54	數學科學學院
		MIB620004		經濟學分析與應用	3	54	經濟學院
	學位專業課	DATA620003		社交網絡分析	3	54	大數據學院
		DATA620004		神經網絡和深度學習	3	54	大數據學院
		DATA620007		數據挖掘	3	54	大數據學院
		DATA620018		數據可視化應用及實現	3	54	大數據學院
		DATA630005		大數據商業分析	3	54	大數據學院
		MATH620165		機器學習與神經網絡導論	3	54	數學科學學院
選修課	專業選修課	DATA620020		最優化理論（專業碩士）	3	54	大數據學院
		DATA630001		醫療大數據高等統計方法	3	54	大數據學院
		DATA630002		文本數據管理與分析	3	54	大數據學院
		DATA630003		計算理論基礎	3	54	大數據學院
		DATA630004		大規模分布式系統	3	54	大數據學院

選修課	專業選修課	DATA630006	計算機視覺導論	3	54	大數據學院
		DATA630007	文本挖掘與解析	3	54	大數據學院
		DATA630011	大數據解析	3	54	大數據學院
		DATA630012	大數據與金融風險管理	3	54	大數據學院
		DATA630015	醫學影像分析	3	54	大數據學院
		DATA830002	知識圖譜概念與技術	3	54	大數據學院
		MIB620001	國際金融理論與實務	2	36	經濟學院
		MIB620005	國際商務談判	2	36	經濟學院
		MIB620007	國際貿易理論與實務	2	36	經濟學院
		MIB620008	國際商法	2	36	經濟學院
		MIB620009	奢侈品市場與管理	2	36	經濟學院
		MIB620010	國際經濟環境和貨幣政策	2	36	經濟學院
		MIB630006	跨國企業策略與博弈	2	36	經濟學院
		MIB630008	國際營銷	2	36	經濟學院
		MIB630010	國際商務統計方法與應用	2	36	經濟學院
		MIB630011	國別與地區經濟分析	2	36	經濟學院
		MIB630012	國際證券與衍生品投資基礎	2	36	經濟學院
	公共選修 課	003	公共選修課	--	--	研究生院
必修環節設置
參照《復旦大學研究生課程和教學管理規定》和《大數據學院研究生必修環節工作細則（試行）》

 

復旦大學大數據學院金融學的研究生培養方案

最低總學分要求（包含課程與必修環節）					44 學分
課程分類			課程子分類		最低學分		最少門數(非必填)
1	學位公共課		政治理論課		2		1
			第一外國語		3		1
			專業外語課		0		0
2	學位核心課		學位基礎課		12		4
			學位專業課		9		3
	學分小計		21
3	選修課		專業選修課		9		3
			公共選修課		0
			跨一級學科選修課		0
	學分小計		11
必修環節學分數					7
其他說明：
參見培養方案具體要求金融機構與市場、財務報表分析、投資學、公司金融學、金融衍生金融工具專題五門中至少選四門
課程設置
類別I	類別II	課程編號		課程名稱	學分數	學時數	開課院系	備注
學位公共 課	政治理論課	001		政治理論課	--	--	研究生院
	第一外國語課	ECON620065		金融英語	3	54	經濟學院
學位核心課	學位基礎課	ECON620058		財務報表分析與估值	2	36	經濟學院
		ECON620060		金融機構與市場	3	54	經濟學院
		ECON620062		公司金融學	3	54	經濟學院
		ECON620064		投資學	3	54	經濟學院
		MATH620103		金融衍生工具	3	54	數學科學學院
		MATH620146		公司金融（數學）	3	54	數學科學學院
		MATH620147		投資學--數學	3	54	數學科學學院
		MF620030		金融衍生工具專題	3	54	經濟學院
	學位專業課	DATA620007		數據挖掘	3	54	大數據學院
		DATA620016		預測性分析	3	54	大數據學院
		DATA620017		機器學習與信息檢索	3	54	大數據學院

學位核心課	學位專業課	DATA620018	數據可視化應用及實現	3	54	大數據學院
		DATA630005	大數據商業分析	3	54	大數據學院
		DATA630012	大數據與金融風險管理	3	54	大數據學院
選修課	專業選修課	DATA620003	社交網絡分析	3	54	大數據學院
		DATA620004	神經網絡和深度學習	3	54	大數據學院
		DATA620005	時間序列與空間統計	3	54	大數據學院
		DATA620006	人工智能與機器學習	3	54	大數據學院
		DATA620020	最優化理論（專業碩士）	3	54	大數據學院
		DATA630001	醫療大數據高等統計方法	3	54	大數據學院
		DATA630004	大規模分布式系統	3	54	大數據學院
		DATA630006	計算機視覺導論	3	54	大數據學院
		DATA630009	稀疏統計	3	54	大數據學院
		DATA630011	大數據解析	3	54	大數據學院
		DATA630015	醫學影像分析	3	54	大數據學院
		DATA830002	知識圖譜概念與技術	3	54	大數據學院
		ECON620053	融資與上市	2	36	經濟學院
		ECON630042	商業銀行管理專題	2	36	經濟學院
		ECON630064	金融數據處理	2	36	經濟學院
		ECON630133	供應鏈金融	2	36	經濟學院
		MATH620154	時間序列分析（專碩）	3	54	數學科學學院
		MATH620160	金融隨機分析（數學）	3	54	數學科學學院
		MATH620165	機器學習與神經網絡導論	3	54	數學科學學院
		MATH630140	利息理論引論	2	36	數學科學學院
		MF630005	商務禮儀與有效溝通	2	36	經濟學院
	公共選修 課	003	公共選修課	--	--	研究生院
必修環節設置
參照《復旦大學研究生課程和教學管理規定》和《大數據學院研究生必修環節工作細則（試行）》

復旦大學大數據學院應用統計的研究生培養方案

培養方案基本信息
培養方案名稱	應用統計（大數據學院）(專業學位雙證碩士生)
適用培養單位	大數據學院			適用年級	2019級
一級學科名稱	應用統計			一級學科代碼	0252
專業/領域	應用統計			專業/領域代碼	025200
研究方向				培養方案編碼	2202520001
適用培養層次	碩士	適用學位類型	專業學位	適用培養方式	非定向
適用入學方式	全國統考,推薦免試	是否適用國內學生	是	是否適用國際學生	否
是否全英文項目	--	是否雙學位項目	--	學制	2
培養目標
1 學科與專業概括復旦大學應用統計（大數據統計方向）專業碩士致力于培養兼具大數據統計、分析計算能力與相關技術研發、運營、維護的復合型人才。通過強化學生的數據挖掘算法、分析和實現能力，輔以全面的可視化分析、非結構化數據提取分析能力等訓練，使學生能夠面向大數據分析系統的發展，了解大數據行業的算法需求，掌握數據分析算法和工具， 實現數據驅動決策，支撐創新產品開發，實現相關行業業務創新。 項目著重培養學生面向大數據系統創新需求的思維和分析計算、項目實踐能力。要使學生對大數據系統、算法和工具、大數據挖掘技術等有全面理解。復合型知識體系的建立將使得該專業學生能夠更有效洞察大數據對于相關產業所產生的全方位影響，更能夠滿足業界對于兼具較強系統設計、分析與計算、系統計算能力與相關專業知識背景的高端人才的需求。2畢業生應具備的基本素質 （1）具有較為寬廣的應用統計專業知識，并較系統地掌握有關研究方向的專門知識。了解有關研究方向的發展動態，基本熟悉有關研究方向的文獻； （2）具有應用計算機進行文字數據處理和資料檢索的能力。3 畢業生應具備的基本學術能力（1）初步具備從事科學研究的能力。獨立完成學位論文，學位論文的主要研究內容至少達到在核心刊物上發表的水平；

 

復旦大學大數據學院的聯系方式

復旦大學大數據學院的聯系方式
電話：+8621-65641036
地址：上海市邯鄲路220號子彬院
郵箱:[email protected]

復旦大學大數據學院的介紹

大數據伴隨著技術與信息的革命應運而生，對科學技術、社會經濟、管理決策等各行各業的發展正在發揮巨大的作用。它是經濟的新資源、發展的新引擎、信息的新礦山、科研的新依據、決策的新源泉，為人工智能提供新血液和技術。
海量數據的收集促成了大數據時代的到來。它給數據存取、交換、分析帶來諸多新的挑戰。它徹底改變了計算機科學、統計學和計算數學的許多方面：從硬件到軟件、從存儲到超算、從數據庫到數據安全、從網絡傳輸到并行計算、從數據分析到統計建模、從科學計算到優化方法等。
大數據的出現為人工智能、健康醫療、科學發現、技術創新、商業管理和政府決策等帶來了信息海嘯驅動的又一次工業革命，同時也在方方面面改變著人類的工作、生活和通訊方式。各行各業技術創新所產生的大量數據增加了對海量數據處理和分析的強烈需求，進而催生了一門新興誘人的學科和職業：數據科學。其中，計算機科學、統計學和應用數學學科知識被稱為是數據科學的三根支柱，哈佛商業評論則將數據科學家評為21世紀最誘人的職業。
數據科學是大數據系統與計算和大數據統計與分析的有機結合，通過大數據實驗場與其它學科的交叉，促進的數據智能的開發和新產品的研制，服務于社會。我院的課程設計將圍繞這個理念來展開，它針對大數據的特點進行多方面的基礎教育和人才培養，既比統計學科掌握更多的計算機技術，又比計算機科學了解更多的統計學和數學知識。
目前全世界大數據、人工智能人才匱乏，各國政府、企業和學校都在致力培養大數據人才，以期更好地利用大數據資源。復旦大學大數據學院和大數據研究院的成立正是基于這樣的社會需求，它響應國家戰略，順應時代潮流。希望更多的人投入大數據科學的建設，勇于迎接大數據應用和開發的挑戰，肩負起時代賦予我們的使命，開展大數據的研發，為經濟發展、中華復興和人類的文明作出偉大的貢獻。