武汉大学-大数据技术与应用-工程硕士在职研究生招生

一、专业背景

　　大数据浪潮，汹涌来袭，与互联网的发明一样，大数据技术不仅仅是信息领域的革命，更是在全球领域内加速企业创新，引领社会变革的利器。“大数据”能给企业带来前所未有的商业价值与机会。使用大数据技术，企业可以解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。

　　根据前瞻产业研究院《2014-2018年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》中的数据显示，2012年中国大数据产业市场规模为4.5亿元，这一数字，在2014年达到了15亿元。预计在未来几年，大数据市场将继续以超过100%的年均复合增长率持续增长，到2016年，大数据将成为百亿级的产业。同时，市场研究公司MarketsandMarkets公布的最新报告显示，2013年至2018年，全球大数据市场的年复合增长率将为26%，具体数据将从2013年的148.7亿美元增长至463.4亿美元，市场前景十分可观。

二、办学特色

　　◆大数据技术是热门前沿领域，学生将站在产业发展最前方，未来就业道路宽广无限。

　　◆课程体系提纯于专业领域前沿知识和行业实践经验总结，科学严谨，满足学生的现实需求

　　◆师从资深大数据专家，知名高校学术权威和一线企业技术专家，专家们结合自身实战经验，深入浅出地讲授大数据技术在行业内的应用。

　　◆为学员沟通丰富的人际资源，与领域内高端精英人士同窗学习，大量优秀的技术、管理人才齐聚，共享校友平台。

三、招生对象

　　具有国民教育序列大学本科（或以上）学历，有志于从事大数据行业的在职人群。

　　
五、部分课程描述

　　《大数据技术》

　　本课程的目标是使学生了解大规模数据处理常用的技术、算法和应用系统领域的主要现状，掌握大规模数据处理相关的常用算法，大数据处理系统的设计以及在搜索系统中的大规模数据处理技术，课程中需要学生阅读大量的相关论文来加深对技术的理解。

　　《多元统计分析与大数据建模》

　　本课程主要讲解数据的收集和整理、数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法，并系统地介绍经济管理等领域应用颇广的一些新方法。

　　《数据挖掘与数据仓库》

　　本课程主要讲解数据挖掘和数据仓库技术的基本原理和应用方法，包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘等。

　　《计算广告学》

　　本课程详细讲解计算广告学的体系、主要形式，以及当前主流和新兴网络广告，包括广告投放样式、广告投放系统、广告计费方式分析等。同时深入学习并掌握大规模广告投放系统如何通过竞价机制的设计，平衡广告主、广告发布商、网民各方利益，掌握搜索广告检索的基本流程及常用技术。

　　《社交网络分析》

　　本课程是大数据技术与应用专业的高级专业课程。本课程详细讲解社会媒体和社会计算的基本概念、社交网络分析的主要研究内容及其主要方法和技术、社交网络分析技术的研究进展、社交网络分析的主要对象和目标等，并对主要的分析内容展开讨论。

　　《AWS企业级实践》

　　本课程涉及基于AWS云平台进行应用设计的一些最佳实践经验，包括从整体云计算应用的设计理念和不同AWS服务在使用过程中的一些注意事项和应用技巧，同时，本课程还包含了大量的实验项目练习，帮助学生提高动手能力。

七、培养方式

　　1、每个周末1-2天上课；

　　2、课程学习、行业实践、企业考察、沙龙互动交叉进行。


九、学制与收费标准

　　学制：2.5-4年

　　学费：总学费为RMB6.5万元，其中高端课程费RMB2.5万报名时缴纳，硕士学费RMB4万

十、报名需知

　　1、报考条件：具有国民教育系列大学本科毕业及以上学历者；

　　2、开课时间：以武汉大学软件学院专业招办通知为准；

　　3、网上报名，学校进行资格审查，审查后集中现场面试；

　　4、面试时需带：报名表、个人简历、学历和学位证书原件及复印件、身份证复印件各一张，4张一寸近期免冠白底彩色照片和同底电子版照片；

　　5、面试侧重专业综合知识、学习能力、个人发展定位的考察。

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