编者按：立德树人是大学的根本任务，造就拔尖创新人才是服务中国式现代化最重要的使命。为更好落实这一根本任务，复旦大学把2024年作为“教育教学质量年”，着力提升“干细胞式”拔尖创新人才的核心能力和造就拔尖创新人才，举全校之力加快构建高质量育人体系。教务处结合新一轮本科教育教学工作审核评估检查，展示本科教育教学风采。
大数据学院成立于2015年，是复旦大学在建设世界一流大学和一流学科过程中，瞄准国际科技前沿、聚焦国家创新发展、激发学科动能的重大战略举措。作为国内高校中第一个“大数据学院”，学院对标国际一流，致力于大数据相关的人才培养、科学研究和产业创新，以计算机科学、统计学、计算数学为三大基础支撑性学科，与信息科学、生命科学、医学、经济学、社会学、管理学、环境学、工学等学科领域深度交叉，进行相关的科学研究和成果推广应用。
学院探索全新的复合型人才培养模式，扎实地打造数据科学研究和应用的各类平台。9年来，大数据学院以“新工科”共识为指导思想，以国家发展战略为改革驱动，以多学科融合为专业特色，构建数据科学与大数据技术以及人工智能的交叉学科知识架构，明确应用技能需求，以政治素养高、科学基础厚、工程能力强、综合素质优为人才培养的目标，打造具有影响力的世界一流本科专业，培养具有国际视野、时代担当和交叉学科背景的大数据“新工科”复合创新型人才。
大数据学院现设有数据科学与大数据专业与人工智能两个专业。学院还专门设置“大数据技术与应用”“类脑计算与智能科学”两个专业学程，对全校非本专业的学生开放，打破专业壁垒，培养多学科背景的数据科学人才。
2022年，数据科学与大数据技术专业入选国家级一流本科专业建设点；在2022年第五轮全国学科评估和新一轮专业学位点评估中，统计学学科获得重大突破，首次被评为A类一级学科点。
一、师资均衡多元、科研实力雄厚
大数据学院现有引进人才27人，其中教授5人、青年研究员/副教授16人、青年副研究员5人，国家级青年人才10人次，上海市各类人才计划/项目20余人次。学院师资结构多元，不仅聘请校内数学科学学院、经济学院、计算机科学技术学院等学院的资深教授承担学院的教学或科研任务，也邀请海外知名高校学者进行授课，如乔治华盛顿大学教授梁华、加州大学戴维斯分校教授柏兆俊等。
学院科研实力强大。截至2023年12月，学院承担国家和省部级纵向项目超过85项，立项经费超过4500万元。承担企业横向项目近70项，合同金额超过1.7亿元。
二、推动教学模式改革、补强教材建设
积极推动教学模式改革和创新。学院落实“四个回归”、重视本科教育，以夯实专业基础、强调学科交叉、注重实践应用、重视多元发展为特色，构建了基于“2+X”人才培养体系、以“通识教育与专业培养相结合”为“两翼”、包含多元发展路径的课程体系，并逐步形成全链条式的质量保障体系。
数据科学与大数据技术专业课程体系
学院在本科教学中不断创新，不仅开设全英文教学的专业课和精品课程，还不断探索新的教学模式。本科专业核心课“人工智能”率先进行混合式教学模式的试点，针对学生学习能力不均衡等问题，推进线上线下混合课程的模式兼容异步学习的机制，让不同的学生依据自己的学习节奏进行内容的学习。
课程设计助力学生解决实际问题。课程设计不同难度等级的编程实践，包括上机实验（核心算法的编程实现），课程小作业（理论知识的强化和编程应用）以及大作业（融合多模块知识的实际问题解决）。由浅入深的编程作业设计，可以更好地引导学生掌握实际问题的解决。2023年“人工智能”课程获得上海市重点课程立项，2024年被认定为上海高校市级一流本科课程。
重视专业教材建设。作为新兴的、以学科交叉融合为特色的本科专业，适合国内本科学生学习的教材较少。为解决这一问题，近年来大数据学院已经系统地进行专业教材建设和规划。目前，已经有5本专业教材入选学校“七大系列”百本教材，通过专业教材的编写，继续完善本科教学和人才培养的全链条。
强化实践教学培训。由于大数据专业的特点，学院通过组织教师参与企业项目、指导学生实习实训等方式，提升学生实践能力培养和教师的实践教学能力。
同时，学院教师积极申报产教合作项目，以社会需求为导向，注重理论与实践并行，有针对性地进行专业课教学。
大数据学院举办教师研讨会
三、搭建实践平台、推动多元发展
加强实验平台建设
为进一步贯彻落实教育部对大数据专业提出的“理论性、实践性、应用性”相结合的要求、培养新工科拔尖创新人才，大数据学院积极搭建实验平台。学院于2018年建立了本院第一个本科生教学实验室，自2019年开始，实验室已用于多门课程的教学。2022年新建本科教学实验中心，总面积435.79平方米，包括8个实验室：机器人视觉感知实验室、大规模图计算和机器学习实验室、可视计算与智能系统实验室、可解释人工智能与医学影像分析实验室、智能信息系统实验室、数据智能与数字社会治理实验室、大数据开放教学与学生创新创业实验室。
大数据学院实验室GPU平台
为促进学生通过实战训练初步掌握大数据分析技能，学院致力于打造“一键生成AI学习环境”的实验平台，该平台首创基于Docker“All In One”的AI学习、科研的虚拟化部署方案，将主流的深度学习框架pytorch、Caffe、TensorFlow等多种框架集成到一个Docker环境中，极大缩短教学、科研准备时间。对于该平台，目前以两周为周期，近五年已有1200多人次申请GPU资源，进行科学研究、课程学习和论文计算。
大数据学院实践课程授课
搭建产学合作平台
2018年以来学院与11家企事业单位签订合作协议。先后建立六大校企联合大数据实验室，包括：复旦—交行联合研究实验室、复旦—新再灵大数据联合研究中心、复旦—车音车联网大数据联合研究中心、复旦—建行人工智能与大数据联合实验室、复旦—新兴发展物联大数据技术联合实验室和复旦—季华人工智能算法联合实验室。
四、数智启航、培养学生双创思维
学院立足于优秀的实践平台和充足的科研资源，将创新创业教育融入人才培养方案，以“全覆盖”为大前提开展生涯教育。
大数据学院“编程进社区”社会实践项目
学院以实地参访引导兴趣导向，创办“数智启航”企业参访系列活动，由相关研究领域教师带队，师生一起“走出去”。2023年度学院举办了13场企业参访活动，包括与苏州高铁新城合作共建，前往考察智能车联网产业和数字金融产业集群，以及参访蔚来、交通银行、众安保险、联影科技等不同行业领域的公司，让学生了解行业、明确需求、开拓视野。
学院充分开发校企资源，近年来与多家头部企业建立了长期合作关系，将行业导师请进来，补充实操知识。“业界前沿”系列邀请行业重点企业和技术专家“走进来”讲学，让在校生深入了解产学实际，加深学生对企业需求、行业环境的直观认识。
学院充分发挥大数据专业学科特色，积极推动学科交叉融合。2022年学院创办“共话数字未来”系列活动，包括多学科圆桌论坛“从ChatGPT看人工智能与社会数字化发展新趋势”和“大数据可视分析与交互式人工智能”，为学生提供多元视角，拓宽思路。提高硬件资源利用率，举办“探数启智”系列活动，组织前沿实验室探访活动。
近五年大数据学院本科生就业率均在90%以上，且整体就业质量较高，主要输出方向以重点学校深造、行业前沿和重点企业就业为主。
五、学生参与竞赛、科创成果丰富
在班级导师的鼓励和指导下，学院本科生参与到各种科研、科创项目中，并在科研实践、各类学术竞赛上取得优异成绩。2019年-2024年间，大数据学院本科生参与复旦大学本科生学术研究资助计划（FDUROP），获得立项40人次；30余人次在本科阶段发表学术论文，共有近140人次在各类学科竞赛中获奖，其中包括全国大学生数学竞赛、全国大学生数学建模竞赛、全国大学生统计建模竞赛、全国大学生人工智能冰壶挑战赛等赛事。
大数据学院举办导师下午茶活动
学生在挑战杯等科创大赛方面也收获了较好成绩，“复旦云博——基于NeRF技术的文物保护应用与实践”项目获第十八届挑战杯市赛二等奖，“肝语：守护大众健康”项目获第九届互联网+校赛一等奖，“深度学习算法驱动晶体材料革命”获中国国际大学生创新大赛上海赛区金奖。
大数据学院学生获中国国际大学生创新大赛上海赛区金奖
大数据学院2018届优秀校友、普林斯顿大学计算机系博士生夏梦舟入选人工智能/机器学习领域博士生奖学金“苹果学者”名单（2024年）。夏梦舟同学提到：在大数据学院求学时最难忘的莫过于一个个充满创新与挑战的团队合作项目，导师们总是别出心裁地布置一些前沿课题，为她后期的求学打下了坚实基础。
优秀校友夏梦舟（左）与时任复旦大学校长许宁生合影
六、对标国际一流、坚持国际化办学
学院始终对标国际一流大数据专业标准，坚持对外开放办学，开拓对外开放的国际合作新格局。近年来，学院参考哈佛大学、剑桥大学、哥伦比亚大学、麻省理工学院、斯坦福大学、纽约大学、华盛顿大学、加州大学-戴维斯分校等国际知名高校的数据科学培养方案，结合学院自身特色，建设数据科学全英文项目。
为了与国际接轨、聚焦国际前沿发展，学院每年都会举办一系列国际学术交流活动。学院每年会举办50人次海外知名学者讲座，每年近60人次师生有前往境外访学、参会的机会。学院积极推动暑期国际学校建设，设立为期三周的面向校内外师生的大数据暑期课程，邀请来自加州大学、伊利诺伊大学香槟分校、宾夕法尼亚大学等国外知名学府的学者进行主题讲座。此外，每年年底，学院都会举办数据科学国际会议，目前已成功举办7届。
学院目前已与德国洪堡大学、英国艾塞克大学、香港大学等境外高校签订合作协议。另外，与美国芝加哥大学、美国加州大学、新加坡国立大学、澳大利亚墨尔本大学等大学有校际海外交流项目。学院每年公派出国、出境交流的学生人数约为30人。
优秀学生代表感言
21级人工智能（大数据班）专业 潘成骏
大数据学院是一个十分注重学科交叉的学院，自从大二以来我接触到的课程也比较多元，因此我结合自身兴趣，在和导师侯燕曦老师沟通以后，立项了FDUROP课题一项，而正是在课题和课程的学习过程中，我打下了坚实的数理基础，并选择了量化金融作为我未来的职业方向。在此过程中，我的学长们给予了我许多帮助与指导，我也结合自身情况，确立了在研究生阶段修读金融硕士继而就业的大致规划。侯燕曦老师还带领我和另外两名同学参加了全国大学生统计建模大赛，在此期间他提供了非常悉心的指导，最终我们荣获了上海市一等奖。
潘成骏参加“辽金元时期多元文明的互动”通识游学课程暨北大—复旦本科生学术研究课题交流活动
21级数据科学与大数据技术专业 许婧函
作为覆盖知识面较广的交叉学科专业的学生，我们在学习的过程中常有困顿和疑惑。对于我来说，数学类课程往往需要倾注更多的时间。幸运的是，和老师、同学的交流给了我诸多帮助，老师们往往鼓励我们积极提问，有些课程甚至课间的时间都用在了师生讨论上，氛围非常好。在授课过程中，老师们也有意识地向我们介绍领域前沿和自己的工作，鼓励我们加入实验室。同时，院系也组织了不少走进企业的参访活动、邀请学者来进行报告，即使是本科生，也能够接触到科研的前沿领域。
许婧函在“科学营”活动为高中分享数据科学专业知识和学习体验
22级人工智能（大数据班）专业 吴睿涵
进入大数据学院是一个挑战与机遇并存的选择，尤其大二分流以后，明显感觉到专业课程压力的增大，周围的同学也都非常优秀，但这个过程能够给人带来非常大的锻炼和提升。学院的老师都有着很强的专业能力，对于身边同学们专业课程上的问题以及生涯规划上的困惑都能够提供非常大的帮助，也都十分亲和耐心。学院经常会举办各种前沿讲座，邀请很多著名学者为我们介绍前沿领域发展。上学期，我参加了校卓越杯比赛，这也是我的第一次创新创业类比赛尝试，学院的老师给予了莫大的帮助，一直耐心地为我们提供指导和建议。
吴睿涵（右二）与团队在卓越杯决赛现场
22级数据科学与大数据技术专业 曾梓暄
自踏入大数据学院的大门起，我便踏上了一段探索未知世界的旅程。学院每年都会精心设计一系列专业选修课程，这些课程不仅涵盖了多个学科领域的知识，更是体现了学科间的交叉与融合。雄厚的师资力量为我们多样化的学习选择和学术探索提供了坚实的支持，铺平了道路。课程的难度循序渐进，既能打下学科基础，又能领略学科前沿。我个人在学习过程中体验良好，获得了极为宝贵的经验。
但这条学习之路并不轻松，我一直都在遇见和解决各种各样的挑战。但是回想大二这一整学年：从最开始对线性代数难以理解，半年前仍对Python代码一窍不通，直到现在已经在导师和学长的指导下于计算机视觉领域逐步深耕。大数据学院使我在学业、工作和科研训练上发生了巨大的变化和踏实的进步。这样的过程是十分有意义且值得铭记的。这一年走来，熙熙攘攘，沸沸扬扬，一路的尘嚣四起让我逐渐清晰地找到我值得致力一生的事业。每一步的足迹，都坚定了我对未来的执着追求。
曾梓暄（右一）在“一二·九”合唱活动
