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2017 Summer School 大数据课程班报名及入学指南(更新)

阅读数:3123    发布:2017-06-19 17:01    更新:2017-07-03 19:09    

同学,你好!

计算机与软件学院2017 Summer School大数据课程班(详见下文)现接受报名(本校及有保研资格学校的2014级本科生),有意参加同学请将姓名,性别,所在学校,身份证号码,学号,绩点,成绩表电子版发到联系人信箱。

联系:彭同学 2150230405@email.szu.edu.cn;孙同学 honeyswy@163.com

咨询及报名请加入 QQ群:174916722 (申请时备注姓名及学校)

地址:  深圳大学南校区基础实验楼一期计算机楼(A座)614


2017 Summer School 大数据课程班入学指南

欢迎参加深圳大学计算机与软件学院2017 Summer School大数据课程班,为方便你在深大的学习,请留意以下安排:

1、报到

校内学生报到时间:7月21日或23日 上午9:00-11:30,下午2:30-5:30.

校外学生报到时间:7月23日上午9:00-11:30,下午2:30-5:30.

地点:深圳大学南区计算机与软件学院614室

联系人:彭同学

请各位(包括校内和校外学生)携带身份证和学生证(交复印件、验原件)、成绩单及两张一寸彩色照片前来报到。校外学生需提交来深交通费用凭证用于报销,只能报销火车硬卧或高铁二等座或长途汽车,飞机票不予报销,并请在发票上签名,并登记银行卡信息,用于报销费用的转账。

2、开学典礼

7月24日上午9:00-9:50大数据技术与应用研究所所长黄哲学教授致辞及主旨报告

地点:深圳大学南区计算机与软件学院D326

学生签到:8:40-8:50

3、上课信息

授课时间:7月24日—7月28日,上午9:00-12:00,下午2:00-5:00,晚上6:00-8:00

授课地点:深圳大学南区计算机与软件学院D326

联系人:陈老师

备注:上课时请携带学员卡以便老师签到,出勤情况将影响最后的考评成绩。

4、食宿安排

住宿时间安排:7月23日至7月28日共6晚,其他时段住宿费用及其他费用自理,

地址:深圳市南山区学府东路荟芳园A/B群楼2楼—7天连锁酒店(深圳大学学府东路店),深圳大学出小西门过天桥即到,客房前台电话:0755-88601788。

报到后凭身份证直接至酒店入住,入住时请缴纳人民币100元房卡押金(退房时退款)。

用餐安排,7月23日晚至7月28日晚凭餐票到学校南区食堂用餐,其他时段费用自理。


 深圳大学计算机与软件学院

2017-6-12



大数据技术暑期课程

随着物联网、移动互联网、云计算及各种数据自动采集技术的迅猛发展,许多应用领域在迅速积累着大量的数据。如何挖掘和利用这些海量数据,使之转换为有价值的信息和知识,用于解决各种各样的科学和应用问题,已经成为新世纪信息技术发展的重大挑战,学术界和产业界把这一挑战概括为大数据问题 (Big Data Problem)。虽然大数据目前在国内还处于初级阶段,但是其商业价值已经显现出来。

本课程通过“名师专题主旨演讲+课堂教学 + 案例 + 上机 + 汇报”相结合的方式,学时为30+10(晚上上机实验)小时,让参培人员全面掌握数据挖掘及机器学习的相关知识,熟悉python编程语言、R统计软件及Tensorflow的使用,并了解大数据的基本应用场景及相关技术。

本课程的主要授课人来自于包括深圳大学的知名教授,以及IBM、微软、腾讯等著名大数据相关企业,使得大家从各个角度了解、接触、并掌握大数据处理技术。同时,还可以了解大数据领域出国学习及工作机会,探寻更好的学习深造或职业规划。

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大数据暑期课程主要授课人介绍

(1)黄哲学 特聘教授  深圳大学

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博士,深圳大学特聘教授。曾任中科院深圳先进技术研究院首席科学家、研究员,香港大学电子商业技术研究所,助理总监、高级研究员;香港大学数学系荣誉教授,博士生导师;MIP Australia公司商务智能高级咨询顾问;澳大利亚联邦科学院(CSIRO)信息与数学研究所研究员;澳大利亚国立大学高性能计算中心研究员 (兼职);瑞典皇家理工大学航空摄影测量与遥感系访问学者、博士研究生、研究员。

研究领域包括人工智能、模式识别、机器学习; 数据挖掘、子空间聚类、分类; 数据挖掘和机器学习在Web挖掘、生物信息中的应用; 网格计算、高性能计算、云计算。是国际数据挖掘领域属性数据和混合数据快速聚类算法以及k-means变量自动加权算法和软子空间聚类算法的开拓人,提出的k-modes,fuzzy-k-modes,k- prototypes,W-k-means,和EWKM等一系列聚类算法,已被纳入数据挖掘教科书,并进入一些数据挖掘软件产品,在许多领域得到应用。领导开发了我国首个数据挖掘开源软件AlphaMiner系统,已经成为国际上重要的数据挖掘开源软件。已在PAMI、TKDE、IEEE Transactions on Fuzzy Systems、Pattern Recognition、Journal of Knowledge Discovery and Data Mining、Journal of Classification等国际重要杂志和国际会议上发表论文一百余篇,许多论文被广泛引用,文章被引用总次数超过1000次。于2006年获得亚太数据挖掘国际会议 (PAKDD) 10周年最有影响力论文奖 (Most Influential Paper Award)。

(2)Graham Williams  教授  微软亚太区数据科学主管

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博士,微软亚太区数据科学主管。加入微软前,他是澳大利亚税务局的首席数据挖掘科学家,参与创建了澳大利亚政府的卓越数据分析中心。在此之前,他是澳大利亚CSIRO的首席数据挖掘科学家,以及中科院深圳先进技术研究院的访问教授。他同时也是澳大利亚国立大学和堪培拉大学的兼职教授。他曾经开发了面向数据挖掘的软件和硬件环境,实现了基于web services的数据挖掘。同时,他开发了决策树归纳方法(1989),识别目标领域的HotSpots方法(1992),基于web的数据挖掘工具WebDM,以及基于R的数据挖掘软件Rattle(2005)。他出版了《Data Mining with Rattle and R》一书。

(3)王熙照 教授  深圳大学

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主要研究方向为机器学习与不确定性信息处理,包括示例模糊表示的归纳学习、近似推理与专家系统、神经网络敏感性分析、统计学习理论与支撑向量机、模糊测度与模糊积分、粗糙集、极速学习机(Extreme Learning Machine, ELM)和大数据机器学习理论与方法等。至今,共出版学术专著3部,教材2部;在IEEE Transactions on PAMI、Information Sciences等杂志和会议发表学术论文150多篇,其中SCI、EI检索100余篇;Google Scholar 搜索显示论文累计引用次数超过2000次,单篇最高引用超过200次。他是IEEESMCS董事局成员和IEEESMC计算智能专业委员会主席。2002-2012连续11年作为会议主席主持召开了由IEEESMC联合主办的第1至第11届机器学习与控制论国际会议(ICMLC02-12)。鉴于为IEEESMC协会作出的突出贡献,王熙照教授获得IEEESMC协会的多个奖项。由于在模糊决策树和聚类技术领域做出的突出贡献,于2012年当选为IEEE Fellow。

(4)聂飞平 教授 青年千人  西北大学

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聂飞平,2009年于清华大学自动化系获博士学位。2008年至2009年曾在新加坡南洋理工大学从事研究工作,之后在美国德州大学阿灵顿分校先后担任研究助理教授,研究副教授,研究教授;2015年入选中组部青年千人计划。已在PAMI、IJCV、Bioinformatics、ICML、NIPS、SIGKDD等国际顶级期刊和会议上共发表学术论文百余篇,其中在中国计算机学会(CCF)推荐的A类期刊和会议上发表论文超过百篇。据Google Scholar统计,论文总引用次数超过6000次,在国际上形成了一定的学术影响力。他的研究方向包括机器学习,图像分析等。

(5)何丹 IBM T.J. Watson研究院, 研发科学家

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何丹,2012年5月毕业于美国加州大学洛杉矶分校。2012年至今在美国IBM T.J. Watson研究院工作,任职研发科学家。他的研究兴趣为研究新的机器学习方法来解决人类基因分析问题。他在包括ISMB 、Genome Research、Bioinformatics、BMC Bioinformatics、TCBB等会议及期刊上发表了超过80余篇论文,引用次数近2000次。

(6)李俊杰 副教授 深圳大学

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香港浸会大学应用数学博士,现任深圳大学计算机与软件学院副教授。深圳大学大数据研究所所长助理。深圳市高性能数据挖掘重点实验室核心成员。曾任中国科学院深圳先进技术研究院高性能计算中心助理研究员,香港浸会大学计算数学研究所博士后研究员,香港大学电子商务研究所研究助理,汇丰银行中国研发中心系统分析员。李俊杰博士具有近10年的数据分析技术研究开发和实际应用经验。近几年,在中科院、深圳大学和华为主持建设超过200台服务器节点的Hadoop集群,开展海量数据处理和分析平台的研发工作,拥有在智能电网、电信和制造业大数据分析领域的实战经验。目前在负责中国南方电网、华为科技有限公司大数据项目咨询顾问。

(7)陈小军 讲师 深圳大学

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陈小军,深圳大学大数据技术与应用研究所助理所长。2011年获哈尔滨工业大学计算机应用技术工学博士学位。2008年-2009年,在香港大学电子商务科技研究所(ETI)任研究助理。曾参与过多项国家863项目以及中国科学院战略性先导科技专项。领导开发开源数据挖掘平台AlphaMiner v1.1-v2.5版本。曾参与中科院战略先导专项开发了基于互联网的云计算大数据挖掘平台。2013年10月加入深圳大学大数据技术与应用研究所。从事数据挖掘研究多年,在包括AAAI、IJCAI、SIGIR、TKDE、PR、TCBB等会议及期刊上发表论文30余篇,申请国内发明专利近10项。当前的研究领域包括机器学习、数据挖掘及文本分析等。

深圳大学计算机与软件学院 2009-2016