2021年浙江省选考科目要求：物理数据科学与大数据技术是计算机、人工智能、数学和统计学等多学科的高度交叉新兴专业。主要学习如何运用计算机技术、人工智能方法和统计学理论解决行业应用中的大数据智能分析、处理与决策问题。本专业依托教育部“数据中国-百校工程”大数据应用创新基地，培养具有坚实数据科学理论基础和工程实践能力的数据工程师。同时，依托“数学”、“工程仿真计算与统计”、“应用统计”和“车辆工程（智能驾驶环境感知技术）”四个硕士学位点，建有“数据科学与人工智能”实验室，下设“机器学习与大数据处理”、“大数据处理与统计分析”、“大数据分析与应用”和“大数据智能处理”等研究方向。学生培养注重大数据人才的理论素养和数学基础，同时强调应用实践能力，通过产教融合的方式与国内著名大数据公司联合培养大数据工程师。把人才培养与行业的技术需要有机结合，理论学习和生产实践有机结合，学生的知识培养和职业素质培养有机结合，提升学生的创新、创业能力。本专业毕业学生在就业、创业与攻读研究生上具有强大的竞争优势。培养目标本专业培养具备坚实理论基础和实践应用能力的数据科学家和数据工程师。毕业生具有数据科学与大数据技术专业所必需的计算机、人工智能、数学和统计学等学科的基本理论知识；掌握数据获取、数据管理和数据挖掘的基本理论和方法；熟练掌握大数据存储相关的分布式数据库技术、大数据分析相关的统计软件、大数据挖掘相关的智能算法和编程语言；了解大数据应用领域和学科发展的前沿知识。毕业后能在电信、商业、金融、医疗、教育等各行业从事大数据分析、挖掘和系统开发工作，也可进一步攻读相关专业的研究生。核心课程该方向的主干课程涵盖数学、计算机、统计学等学科，并引入企业实践课程，由研发经验丰富的工程师指导课程实验。除通识教育课程外，本方向开设的专业基础及核心课程有：程序设计与算法语言、数据结构、矩阵计算、最优化方法、数据库原理、数值计算、多元统计分析、应用回归分析、大数据统计分析方法、大数据应用开发语言、数据仓库、数据挖掘、分布式数据库原理与应用、大数据分布式处理、机器学习、数据可视化、大数据分析和内存计算等。师资条件本专业师资力量雄厚、教学条件优越，拥有一支梯队结构合理、学历层次较高、工作责任心强的师资队伍。大数据系目前有专任教师19人，兼任教师6名，其中教授7名，副教授6名，青年博士9名，博士比例达到73.6%。其中，浙江省151人才第一层次1人，博士生导师3人，硕士生导师7人。现有“工程仿真计算与统计”、“应用统计”、“数学”、“车辆工程（智能驾驶环境感知技术）”等硕士学位点；拥有大数据技术与应用研究所1个，学科重点学科实验室2个，金融统计、工程仿真与计算、数据科学与人工智能实验室3个以及多个校企合作企业。国际化特色本专业具有鲜明的国际特色，目前拥有“统计与金融精算”外国来华留学生项目1个，中德联合培养“2+3”项目1个，国家留学基金会优秀本科生国际交流项目1个。每年选拔本专业学生赴德国德累斯顿大学、日本佐贺大学交流学习（本项目学费全免，每月有一定金额的资助），同时每年接收一定数量的留学生（本科，研究生）。