過去十年里，計算機科學家、數學家、統(tǒng)計學家以及來自其他領域的專家，通過機器學習算法和人工智能技術，以及特定領域的專業(yè)知識來厘清紛繁復雜的信息數據，從中獲得真知灼見。

于是，“數據科學”這一方法論與學科應運而生。該學科利用數學、統(tǒng)計學和計算機科學領域的知識，分析從交通運輸、市場營銷、人類學、政治科學、音樂、文學，以及人類行為等各個領域收集而來的大量數據。

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數據科學@上紐大

• 在全球數據浪潮的推動下，數據科學已成為上紐大發(fā)展速度最快的專業(yè)。自2016年開設以來，已有超過十分之一的學生選擇數據科學作為自己的第一或第二專業(yè)。

• 上海紐約大學是首批開設數據科學本科專業(yè)的實行博雅通識教育的大學之一。

• 作為一門與實際應用緊密聯系的交叉學科，上紐大數據科學專業(yè)下設有基因組學、人工智能、經濟學等9個研究方向，是全球數據科學領域學習模式最靈活、涉及范圍最廣的本科生項目之一。

• 2019年，上海紐約大學與紐約大學文理研究生院、紐約大學數據科學中心展開合作，推出了全新的數據科學博士項目。

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Keith Ross

工程與計算機科學部主任

上海紐約大學在數學、計算機科學和人工智能領域擁有一批出色的教授和學生。數據科學是這三個領域的交叉點，很多教授的研究重點是數據科學在金融、科學、社會科學和人工智能領域的應用，因此，上海紐約大學是探索數據科學跨學科研究的絕佳地點。

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Alexander Bogdanowicz

2020屆學生

數據科學最吸引我的一點在于，它可以讓我涉獵許多不同的領域。

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郭麗

數據科學實踐助理教授

無論是從事市場營銷、研發(fā)工作，還是金融工作，每個行業(yè)都離不開數據科學知識。

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凌舒揚

數據科學助理教授、上紐大數據科學專業(yè)博士生導師

數據科學在接下來的二十年會成為一個新的發(fā)展動能，甚至像蒸汽機、電器和因特網一樣推動下一次工業(yè)革命。接下來的經濟用什么驅動呢？答案就是數據。可以說，數據就是現在這個時代的石油。

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數據科學學什么？

數據科學專業(yè)帶領學生探索數據驅動型知識及其廣泛的應用分析實踐。

專業(yè)下設有金融學、市場營銷、計算機科學、數學、心理學、人工智能、經濟學、政治科學、基因組學9個研究方向，旨在培養(yǎng)學生創(chuàng)造性的跨學科學習能力，以便為學生未來的多樣化學習和職業(yè)之旅作準備。學生可通過計算機編程，統(tǒng)計和數據挖掘等專業(yè)知識，去解決當代社會中的實際問題。

基礎課程

CSCI-SHU 101 Introduction to Computer Science（計算機科學導論）

MATH-SHU 235 Probability and Statistics（概率與統(tǒng)計）

MATH-SHU 233 Honors Theory of Probability（榮譽概率論）

部分專業(yè)必修課程

計算機科學 / 編程類

CSCI-SHU 210 Data Structures（數據結構）

數據分析類

CSCI-SHU 360 Machine Learning（機器學習）

ECON-SHU 301 Econometrics（計量經濟學）

DATS-SHU 235 Information Visualization（信息可視化）

CSCI-SHU 220 Algorithms（算法）

數據管理類

CSCI-SHU 213 / CS-UY 3083 Databases（數據庫）

數學類

MATH-SHU 151 Multivariable Calculus（多變量微積分）

MATH-SHU 328 Honors Analysis（榮譽數學分析）

MATH-SHU 140 Linear Algebra（線性代數）

專業(yè)方向課程

9個專業(yè)方向課程（具體參見教學大綱）

DATS-SHU 420 Data Science Capstone（畢業(yè)設計）

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聽聽TA們怎么說

“計算機科學導論”這門課既是專業(yè)課，也是通識課，涉及很多寫代碼的內容，我寫得很愉快。但更有趣的是，張崢教授還講了很多關于計算機科學發(fā)展的歷史，讓我覺得，如果自己也能成為該領域未來發(fā)展的一部分，我的人生會非常有意義。

——2019屆畢業(yè)生蓋宇

“數據結構”作為計算機科學的基礎課，它不算難，但能幫助你理清很多基本概念，為后續(xù)的深入學習打下良好的基礎。Olivier Marin教授非常有耐心，很樂意和學生約時間討論問題，而且時常討論著就講到中美法三種大學教育體系的不同，堪稱“良師益友”！在Marin的鼓勵下，我又選了很多其他與編程相關的課。

——2018屆畢業(yè)生郎宜寧

“機器學習”課程是學習數據科學和人工智能的基礎。作為入門課程，它為我們進一步學習計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等高階課程打下堅實基礎。這門課最令人印象深刻的是我們親自動手搭建計算機視覺基礎工具——卷積神經網絡（CNN），這讓我們深入理解了神經網絡的基本架構，對編程技能有很大幫助。

——2019屆畢業(yè)生盧子杰

TIPS

2018年圖靈獎獲獎者、紐約大學柯朗數學科學研究所計算機科學教授Yann LeCun是紐約大學數據科學中心創(chuàng)辦主任。LeCun教授在計算機科學領域取得的成果，也融入了上海紐約大學的課程，其中“機器學習”中就涉及了LeCun教授開發(fā)的卷積神經網絡等內容。

如果你對機器學習理論感興趣的話，就千萬別錯過Keith Ross教授的“機器學習”這門課。你不僅可以充分了解關于機器學習的基礎理論，比如SVM和CNN，同時，還可以親自動手編寫AI程序，比如圖像識別等。

——2018屆畢業(yè)生曾識

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數據科學可以做什么？

上海紐約大學數據科學項目的跨學科屬性，意味著教授們的研究涉及現實生活的方方面面。Keith Ross教授表示：“通過數據科學所獲得的洞見每天都在改變人們的工作、娛樂、社交方式，推動各個領域的發(fā)展創(chuàng)新�！睌祿�科學項目的師生們利用專業(yè)知識，可以解決當代社會中的多種實際問題。

醫(yī)療保健

信息系統(tǒng)與商業(yè)分析助理教授Bruno Abrahao的研究項目中，他與來自哈佛醫(yī)學院、佐治亞理工學院和微軟研究院的研究人員一起分析了數百萬條推特帖子，探索服用精神類藥物對患者的長期影響。研究團隊采用了自然語言處理方法，先找出正在服用精神類藥物的推特用戶，然后創(chuàng)建人工智能模型以識別這些用戶推文的特征規(guī)律。Abrahao教授說：“我們的研究結果表明：未來，醫(yī)療保健機構可以利用此類社交媒體的數據分析結果，為病患提供更優(yōu)化、更精準的個性化藥物和治療方案。”

在“網絡分析”課上，Bruno Abrahao教授與學生探討數據科學項目

人文藝術

在上海紐約大學“Music X”實驗室中，計算機科學助理教授夏光宇訓練人工智能“音樂家”與真人一起合作表演。借助“特征學習”算法，夏教授的人工智能“音樂家”可識別出某位音樂家作品中的音調、音色、音量和節(jié)奏特征，并將其與音樂中的數百萬種音調、節(jié)拍和結構組合進行比較，創(chuàng)作出一首模仿該音樂家風格的作品。夏教授的人工智能“音樂家”甚至可以即興創(chuàng)作，與真人一同探索新的音樂方向�！斑@是人性與技術的完美融合�！� 夏教授說道。

夏光宇教授和他的學生設計的“觸覺教學長笛”，可根據演奏者的水平對教學方法進行靈活調整

商業(yè)金融

信息系統(tǒng)和商業(yè)分析助理教授Enric Junqué de Fortuny重點研究人為數據建模及其在商業(yè)中的應用�！霸谝豁椦芯恐�，我們對數百萬名受試者的大量細粒度行為數據進行了分析，隨后對這些受試者的情況進行準確預測，包括他們對自己的生活是否滿意，政治傾向為何，或是否有濫用藥物的傾向。研究結果表明，通過數據科學工具，我們可以對這些看似難以揣摩的事件進行相當精準的預測！”

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你會遇到的老師

（下為數據科學專業(yè)部分師資，左滑查看更多）

Keith Ross

上海紐約大學工程與計算機科學部主任，紐約大學計算機科學與工程學系Leonard J. Shustek杰出講席教授。曾任紐約大學坦登工學院計算機科學與工程學系主任。他是互聯網及其應用領域專家。與James F. Kurose共同撰寫的Computer Networking: A Top-Down Approach是全美乃至全球計算機網絡領域最為暢銷的教科書，被譯成14種語言

教育背景: 密歇根大學計算機與控制工程博士；哥倫比亞大學電氣工程碩士

研究興趣：互聯網的設計、造模與測量、互聯網隱私、互聯網盜版、點對點網絡、網絡安全以及互聯網視頻傳播等與互聯網有關的社會問題

Bruno Abrahao

上海紐約大學信息系統(tǒng)與商業(yè)分析助理教授、紐約大學全球特聘助理教授。曾在斯坦福大學計算機科學系和社會學系從事博士后研究

教育背景：康奈爾大學計算機科學博士

研究興趣：數據科學與機器學習、網絡與大數據分析、計算性社會科學

凌舒揚

上海紐約大學數據科學助理教授，紐約大學全球特聘助理教授；曾在紐約大學柯朗數學研究所和數據科學中心擔任柯朗講師/助理教授

教育背景：加州大學戴維斯分校應用數學博士、統(tǒng)計學碩士

研究興趣：關注數據科學中的數學，包括如何解決工程應用中的逆向問題以及從大規(guī)模和異構數據集中提取有意義的信息，涉及信號處理數學運算、機器學習、優(yōu)化、壓縮感測、計算諧波分析等

夏光宇

上海紐約大學計算機科學助理教授，紐約大學全球特聘助理教授；專業(yè)笛簫演奏家

教育背景：卡內基梅隆大學機器學習博士、北京大學管理學學士

研究興趣：計算機音樂、機器學習、人機交互、機器人學

郭麗

上海紐約大學數據科學實踐助理教授；曾任阿里巴巴集團數據科學家，凱利藍皮書統(tǒng)計學家

教育背景：加州大學河濱分校應用統(tǒng)計學博士

研究興趣：統(tǒng)計分析、深度神經網絡、自然語言處理機制與計算機視覺；機器學習模型研究，包括廣義線性模型，邏輯回歸以及聚類分析等

Enric Junqué de Fortuny

上海紐約大學信息系統(tǒng)與商業(yè)分析助理教授、紐約大學全球特聘助理教授。曾任荷蘭鹿特丹管理學院營銷學助理教授、歐洲工商管理學院大數據電子實驗室（法國/新加坡地區(qū)）高級研究員。研究曾獲由CIO-NET和信息系統(tǒng)協(xié)會組織評選的2017年度歐洲研究論文獎

教育背景：比利時安特衛(wèi)普大學應用經濟學博士，比利時跟特大學計算機工程碩士、計算機科學學士

研究興趣：數據科學及其各類應用，具體方向為涉及細粒度人類行為的預測問題

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數據科學專業(yè)畢業(yè)生故事

2020屆畢業(yè)生武光宇| 從世紀大道到聯合國——心系教育，志存高遠

2020屆畢業(yè)生Alexander Bogdanowicz| 我的人生不設限

2020屆畢業(yè)生徐瑜| 四年跨學科探索 實現區(qū)塊鏈夢想

2019屆畢業(yè)生黃淇| 成為全球公民

2019屆畢業(yè)生楊小寒| 不一樣的選擇

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