UCSD宣布成立新計算機類學院 多所美國頂尖大學布局計算機與數據科學領域

當地時間7月18日，加州大學聖地亞(ya) 哥分校（UCSD）正式宣布，將成立全新的計算機、信息與(yu) 數據科學學院（Computing, Information and Data Sciences, SCIDS），這是加州大學聖地亞(ya) 哥分校長期以來在人工智能、計算和數據科學領域引領創新和教育的重要進展。作為(wei) UCSD的第12個(ge) 學院，同時也是21世紀內(nei) 所成立的第4個(ge) 學院，SCIDS的誕生預示著學校對未來科技趨勢的深刻洞察與(yu) 積極應對。

世界領先的超級計算中心之一

UCSD在計算機科學領域一直有著卓越的表現，在2024年U.S.News計算機專(zhuan) 業(ye) 排名中位列全美第11位，根據2024 CS Ranking計算機專(zhuan) 業(ye) 排名，UCSD位居第三，超越伯克利成為(wei) 加州大學係統中排名最高的學校。而背靠國家超級計算中心SDSC，及創新性跨學科研究所HDSI的計算、信息和數據科學學院（SCIDS），從(cong) 一開始，就擁有強大的基礎支柱。高性能和數據密集型計算的美國超級計算中心SDSC，是UCSD的一個(ge) 重要研究單位，是一個(ge) 在高性能計算和數據科學領域具有重要影響力的機構。SDSC自1985年成立以來，一直在推動科學、工程和社會(hui) 科學的研究和創新。也美國首批獲得聯邦資助的超級計算機中心之一。

Haliciosesullu數據科學研究所（HDSI）是加州大學聖地亞(ya) 哥分校（UCSD）的一個(ge) 開創性的跨學科研究所，專(zhuan) 注於(yu) 數據科學和人工智能領域的教育、研究和創新。該研究所由UCSD校友Taner Halıcıoğlu捐贈創立，以推動數據科學的前沿發展和應用。

SDSC與(yu) HDSI，都是隸屬於(yu) UCSD的學術和研究體(ti) 係，與(yu) UCSD的各個(ge) 學院和部門緊密合作，共享資源和設施。例如，SDSC與(yu) 工程學院、醫學學院、物理學院等合作，開展各種科學和工程領域的研究。HDSI與(yu) UCSD的多個(ge) 學院合作，開設數據科學相關(guan) 的課程和學位項目，為(wei) 學生提供全麵的數據科學教育。

培養(yang) 新一代跨學科領域人才

尋求跨學科合作研究機會(hui) 和創建跨學科教育項目是加州大學聖地亞(ya) 哥分校社區不可或缺的一部分，”執行副校長Elizabeth H. Simmons表示。“計算、信息和數據科學學院隻是我們(men) 致力於(yu) 跨學科合作以擴大新興(xing) 領域的知識並改善我們(men) 的社區和世界的最新例證。它與(yu) 我們(men) 的教育體(ti) 係非常契合。”

隨著大數據和人工智能技術的迅猛發展，各行各業(ye) 對數據科學家的需求激增。在這樣的背景下，UCSD致力於(yu) 滿足現代社會(hui) 關(guan) 鍵需求的承諾——將數據轉化為(wei) 可操作的知識，希望通過SCIDS學院，培養(yang) 出既掌握前沿技術、又深諳數據倫(lun) 理和肩負社會(hui) 責任感的新一代科學家和工程師。

而在學科設置上，目前得知，SCIDS將提供包括數據科學學士學位在內(nei) 的多種本科和研究生項目，注重理論與(yu) 實踐相結合，幫助學生掌握前沿的計算機技術和提升數據處理能力。

SCIDS的建設提案

計算機熱潮席卷頂尖學府

在數字時代的浪潮中，美國頂尖高等學府紛紛響應時代號召，加速布局計算機與(yu) 數據科學領域。除了UCSD宣布成立新的計算機學院以外，在過去的一年間，美國已經有多所名校新增了計算機相關(guan) 的學院或項目。

今年4月，UIUC官宣將成立新的計算機與(yu) 數據科學學院——The Siebel School of Computing and Data Science，把Grainger工程學院計算機係的項目轉移到了這個(ge) 新學院。

去年5月，UC-Berkeley新成立了計算機相關(guan) 學院——CDSS（UC Berkeley’s College of Computing, Data Science, and Society），開設數據科學（Data Science）本科生專(zhuan) 業(ye) ，及計算機與(yu) 數據相關(guan) 方向的碩士和博士項目。CDSS還與(yu) 工程學院共享電子工程和計算機科學係，與(yu) 社會(hui) 科學部共享社會(hui) 科學數據實驗室（D-Lab），與(yu) UCSF共享Computational Precision Health program項目。

USC為(wei) 了提高全校學生的數字素養(yang) ，也推出該校曆史上最大的綜合性學術計劃——Frontiers of Computing，其中就包括成立一個(ge) 新的Advanced Computing學院。該學院預計將在今年秋天開學，成為(wei) 南加大計算機科學、數據科學、信息技術和高級計算課程的大本營。

獨立計算機學院的設立，不僅(jin) 標誌著學術版圖的重新劃分，更是對教育理念的一次深刻反思與(yu) 革新——它強調專(zhuan) 業(ye) 深度與(yu) 廣度的並重，追求理論與(yu) 實踐的完美融合。

計算機與(yu) 數據科學交叉學科研究

在當今知識大爆炸、學科融合日益頻繁的時代背景下，真正的交叉學科研究對學者們(men) 提出了高標準的要求：不僅(jin) 需要對本專(zhuan) 業(ye) 有深入透徹的理解，還應對其他相關(guan) 學科保持足夠的認識和敏銳的洞察力。

以拔尖計劃“計算機科學領域交叉專(zhuan) 業(ye) 課程：深度學習(xi) 在自然語言處理中的應用”課題為(wei) 例，它不僅(jin) 在計算機領域進行深入研究，也致力於(yu) 多學科的交叉研究，重點包括自然語言處理、機器學習(xi) 、人工智能、數據可視化等領域，為(wei) 學生提供全麵而前沿的學科訓練。這種交叉融合的研究方式為(wei) 科學難題的解決(jue) 注入了新的思路，同時也為(wei) 原始創新成果的出現打下了牢固的基石。

本課題為(wei) 學生提供使用Python編程語言進行應用機器學習(xi) 的基礎知識庫。學生們(men) 在教授的帶領下統計和概率框架內(nei) 學習(xi) 重要的數據整理、特征選擇、模型選擇和模型驗證技術，並將文本分析和自然語言處理作為(wei) 重點。學生在本課題中不僅(jin) 能夠接觸建模技術，還將通過從(cong) 廣告技術、金融科技和營銷技術數據集中提取見解並進行預測，接觸數據科學家使用的各種常用工具。

課程大綱

1. 語法、變量、運算符、正則表達式、日期時間、轉義(yi) 字符、GitHub

2. 集合、字典、列表、for 循環、while 循環、do 循環、I/O 讀寫(xie)

3. 數據整理、數據清洗、降維、歸一化、插補

4. 自然語言處理：文本分詞、詞幹提取、特征矩陣、簡介

5. 特征選擇：TF-IDF、特征向量、N-gram方法

6. 文本摘要：文本摘要與(yu) 提取、主題建模和關(guan) 鍵詞提取

7. 情感分析：詞典和機器學習(xi) 、模型選擇

8. 網格搜索、驗證與(yu) 評估、性能指標

9. 自然語言處理中的主題建模：潛在狄利克雷分配（LDA）

10. 用於(yu) 情感分析的高級機器學習(xi) 模型