复旦大学成立大数据学院和大数据研究院 多学科融合 产学研一体 打造创新型人才培养及研发平台

为响应国家创新驱动发展的战略，向建设成为世界一流综合性大学的目标迈进、在上海建设具有全球影响力科技创新中心的进程中贡献关键力量，10月8日，复旦大学大数据学院正式揭牌成立，同时成立的还有复旦大学大数据研究院。 学院将以计算机科学、数学和统计学为基础，与经济金融、生命科学、医疗卫生和社会管理等众多学科领域进行深度交叉，开展科学与研究和人才培育，有效推动大数据学科和相关学科的发展，直接面向产业需求建立跨学科、跨领域的研发团队，集聚产业创新人才，着力创造具有重大市场应用价值的科技成果和应用基础研究成果。

上海市副市长翁铁慧，复旦大学党委书记朱之文，复旦大学校长、中国科学院院士许宁生，上海市副秘书长宗明，中植企业集团董事局主席刘洋，虹口区区委书记吴清，虹口区区委副书记、区长曹立强，上海市发改委副主任张素心，上海市教委副主任袁雯等出席了成立仪式。许宁生、刘洋、吴清在仪式上致辞。翁铁慧、朱之文、许宁生、刘洋为大数据学院和研究院揭牌。中国科学院院士徐宗本、中国工程院院士邬江兴先后做“大数据前沿技术”特邀报告。

出任复旦大学大数据学院院长的范剑青教授，1982年毕业于复旦大学数学系，现任美国普林斯顿大学统计委员会主任 ，Frederick L. Moore'18 冠名金融讲座教授，运筹与金融工程系教授，中组部“千人计划”入选者。范剑青教授是国际顶尖的统计学家，多年来一直从事高维统计学习、非参数建模、非线性时间序列、生物统计与信息、计量金融与风险管理等方面的研究。由于对统计学重要而广泛的贡献，范剑青教授荣获2000年度的COPSS总统奖，该奖公认为国际统计学领域的最高奖。范剑青教授多年来一直热心于推动中国统计学和金融计量学的教育和科研工作，在国内高校组织高水平学术会议，开展合作研究，把当前统计和金融计量领域的新进展介绍到中国。仪式上，许宁生校长向范剑青教授颁发了院长聘书。IBM公司高级副总裁王阳向复旦大学捐赠大数据软件。

该学院筹备期长达10个月。早在2015年初，复旦大学就开始酝酿成立大数据学院及研究院。如何在全社会高度关注“大数据”概念、不少大学和研究机构纷纷引入大数据研究的热潮中独树一帜、起领跑作用？如何推动大数据研究更接地气、避免“从概念到概念”、“从计算到计算”？如何让大数据研究带动人才培养、打破“从学者到学者”的封闭内循环？如何让大数据扎实落地、成为一级学科方向？复旦大数据学院和研究院的成立，力求对上述问题提供“复旦方案”。

今年4月10日，复旦大学与中植企业集团达成战略合作协议，双方将共同探索创新型教育方式方法，中植企业集团将支持复旦大学建设大数据学院，按照协议在学院开办第一个五年之内捐赠2.5亿元人民币襄助复旦开展大数据科学与技术领域学科建设、师资建设、人才培养与研究应用。同日，复旦大学与虹口区人民政府签署战略合作协议，共建创新型学院，加强金融经济、公共政策、大数据技术等方面的人才培养。5月，复旦大学大数据学院筹备小组正式成立；7月，学院及研究院启动全球院长招聘；8月，正式启动全球师资招聘。 复旦大学大数据学院因而是一所引入社会捐赠、得到地方政府重点支持、向全球科技前沿开放的创新型学院。

据了解，当前我国的大数据教研机构主要有三类：一是以数理统计为基干，致力于基础性数据挖掘、分析和建模；二是以计算机学科为基干，致力于工学设计、计算原理和数据处理工作；三是以商业需求为导向，致力于提供商业问题解决方案等。与此不同，新成立的复旦大学大数据学院将在数学、统计学、计算机、生命科学、医学、经济学、社会学、传播学等多学科交叉融合的基础上，聚焦大数据学科建设、研究应用和复合型人才培养，具有以下三个特点：

特点一：注重人才培养，满足社会需求，培养交叉复合创新型人才，复旦大数据学院因而是一个具有复合型人才培养功能的学院。

复旦大数据学院和研究院将探索全新的学生培养模式，致力于以世界一流的科技研发能力带动面向产业需求的中、高端大数据人才培养，建设数据科学人才培养高地。大数据学院和研究院不仅要培养数据科学专家，还将融汇经济管理、生命科学、医疗卫生、能源环境、社会统计和新闻传播等众多学科，实现深度交叉，打造多学科融合的创新性人才培养平台。

据悉，大数据学院将与复旦相关院系建立联合培养计划。 其中，本科生培养采取“2+2”模式，复旦大学相关专业学生可在完成一二年级的学习后申请加入大数据学院的联合培养课程，完成本科学习后，还有机会进入大数据学院专业硕士和硕博连读项目。 按照计划，2016年9月，首批学生将进入大数据学院就读。

特点二：立足基础学科交叉融合，强调应用，面向产业前沿需求，复旦大数据学院因而是一个产学研融合的创新研发平台。

大数据学院及研究院将面向产业应用，着力建设产学研一体的创新平台，重视建设若干支世界领先且面向实际应用的跨学科、跨领域科技研发团队，实质性推进基础研究成果向符合产业需求的科技成果和市场产品的转化。

据悉，大数据研究院将主要服务于大数据与其他相关学科的交叉研究与科研成果转化，在医疗卫生、经济金融、能源环境、媒体传播、城市管理等领域从校内外引入若干支跨学科研究团队，并建成若干个研究所。

特点三：推动引领中国乃至全球大数据学科的发展，力争推动大数据科学与技术成为国家一级学科。

大数据学院及研究院的创新平台将鼓励、支持计算机科学、数学和统计学等基础学科与经济金融、生命科学、医疗卫生和社会管理等众多学科领域展开深度交叉研究，有效推动复旦大学相关学科的发展。

为有效支撑大数据学院和大数据研究院的建设，复旦大学还将大力建设大数据试验场。试验场不仅为服务对象供应充足的数据资源，还将提供数据收集、存储、分析、计算等服务和软硬件支持，有力推动与大数据相关的交叉学科研究和产业应用。

校方表示，期望通过若干年的建设，将大数据学院及研究院发展成为具有世界影响力的数据生产集成平台、数据科学研发基地、数据价值创造终端、数据人才培养的高地，推动、引领中国乃至全球大数据学科的发展。

据复旦大数据学院相关负责人介绍，大数据涵盖大数据集、大数据技术和大数据应用，其重要功能是要为人们的现实生活提供决策指导和服务。大数据集一般是指为解决一个决策问题而涉及的所有可能的数据，通常数据量巨大、来源和类型多样；大数据技术包括大数据资源的获取、存储管理、分析挖掘、可视化展现等技术；大数据应用则是指对大数据集采用大数据技术来挖掘价值成果，通过揭示自然界和人类社会的现象与规律，来支持决策活动，是一种全新的科学决策方法。大数据的重要特点就是与各行业领域的深度交叉与融合，它已经深刻改变了我们的生活，不仅涉及全新的方法和技术，更体现出一种全新的思维和观念。

大数据的学科建设以计算机科学、应用数学和统计学等现有学科为基础，不仅专注于数据科学与工程的发展，将来将更应强调与经济学、管理学、医学、生命科学、社会学和新闻学等众多学科领域的交叉融合。大数据的人才培养应当面向市场和产业需求，不仅着重培养研究型和技术型人才，更应通过组建跨学科、跨领域的教学、研究师资队伍，为相关学科领域大力培养应用型的综合素质人才。大数据学科的建设目标不仅在于获取基础研究和人才培养的硕果，还应着重于科研技术成果的转化，催生一大批造福于国民经济生活的产业应用成果。