大数据技术与工程是以海量多源异构数据的采集、存储、计算、分析、治理及智能应用为核心研究对象的专业学位类别，涵盖数据系统工程、数据挖掘与机器学习、隐私计算与数据安全、行业大数据应用、大模型与生成式AI等方向，支撑国家数字经济发展、人工智能战略落地、社会治理现代化及产业智能化转型。浙江大学该专业隶属085411大数据技术与工程 （专业学位），依托计算机科学与技术学院 、软件学院 及浙江大学人工智能研究所 、浙江省大数据智能计算重点实验室 、国家新一代人工智能开放创新平台（城市大脑） 、杭州未来科技城数据要素创新中心 等平台，设置大数据系统与云原生架构、智能数据分析与决策、隐私保护与可信计算、工业与城市大数据应用、大模型微调与AIGC工程化 五大主干方向，并拓展联邦学习在医疗金融中的合规应用、数据资产估值建模、AI Agent开发、跨境数据流动治理、绿色数据中心优化等前沿交叉领域，致力于培养兼具扎实算法功底、系统工程能力、强烈实践导向与伦理意识的高层次应用型数据技术人才。

学科沿革 ：浙大信息类教育可追溯至1958年 设立的无线电系与自动控制系。1978年 ，成立计算机科学与工程系；2002年 ，获批首批国家级示范性软件学院。2010年 ，获工程硕士（计算机技术领域）授权；2016年 ，牵头建设“杭州城市大脑”，成为全球首个城市级AI中枢。2017年 ，入选国家“双一流”建设学科；同年，发布国内首个《政务数据共享开放标准》。2020年 ，深度参与国家“东数西算”工程浙江枢纽规划；同年，建成国内首个“隐私计算全栈验证平台”。2022年 ，正式启用085411大数据技术与工程专业学位类别 ，成为全国首批设立该类别的高校之一。2024年 ，牵头制定《大模型安全评估技术规范（浙江版）》；同年，与阿里云、蚂蚁集团共建“可信AI联合实验室”。2025年 ，启动“长三角数据要素市场化配置关键技术攻关”；同年，与国家数据局共建“数据治理研究生工作站”。2026年 ，首届“中国大数据青年工程师论坛”在杭州举办，标志着浙大大数据专硕从技术应用迈向制度与技术协同创新。

导师队伍 ：何晓飞 教授（自动驾驶、强化学习、机器人系统，滴滴出行创始人，《Nature Machine Intelligence》通讯作者）；庄越挺 求是特聘教授（多媒体检索、视觉理解、知识图谱，主持国家重点研发计划“跨模态智能感知与推理”首席科学家）；任奎 教授（密码学、隐私计算、区块链安全，国家杰青获得者）；陈华钧 教授（知识增强大模型、语义解析、AIGC可控生成，阿里达摩院兼职研究员）；王新宇 副教授（分布式数据库、流批一体、云原生存储，OceanBase核心架构师）；李玺 研究员（联邦学习、差分隐私、医疗数据合规，国家卫健委健康医疗大数据专家组成员）。团队还聘请清华大学朱军教授、北京大学崔斌教授、美国ACM Fellow、微软亚洲研究院、阿里云、蚂蚁集团、华为云、国家信息中心等机构专家担任兼职导师或产业导师，形成“学术研究-工程验证-标准制定-产业落地”全链条育人格局。

培养特色 ：实行“理论筑基+项目驱动+实地嵌入+产教融合”四位一体模式。核心课程覆盖高级算法设计、分布式系统原理、机器学习、大数据伦理与法规、科研方法论等；各方向另设实务课程（如Spark/Flink实战、PyTorch/TensorFlow建模、Kubernetes部署、SQL/NoSQL优化、数据脱敏工具、API安全测试）。专业型硕士须在导师指导下完成面向真实数据问题的应用型研究或系统开发，鼓励参与省市数字化改革项目、企业数据中台建设、赴阿里云、蚂蚁、海康威视、网易等单位顶岗实习。学院建有万卡GPU集群 、隐私计算沙箱环境 、城市大脑仿真平台 、数据治理实训系统 、AIGC安全评测中心 及工程伦理案例库 ，定期举办 “求是数据讲堂” 、工程项目复盘会 、“企业导师开放日” 。学生在全国大学生大数据技能竞赛、中国研究生人工智能创新大赛中屡获金奖，毕业生广泛就职于互联网大厂、金融科技、智能制造、政务数据局、科研院所及海外科技公司。

保研要求 ：2026年招收085411大数据技术与工程专业学位硕士，计划招生约60–70人（含推免与统考）。推免网申预计2025年9月上旬开放，需提交代表性代码仓库/竞赛作品/实习报告、个人陈述、两封专家推荐信及实践能力证明（如英语六级≥450；掌握Python/Java/SQL及主流框架者优先）。初试科目为301数学一 与408计算机学科专业基础 ，复试科目为大数据技术与工程综合应用分析 （无指定参考书目，含算法实现、系统设计、伦理问答）。本科背景以计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术、人工智能、统计学等专业为主，欢迎数学、电子信息、经济学等跨学科申请人。有高质量开源项目、Kaggle/天池竞赛获奖、国家级大创项目、互联网/数据企业长期实习、CSP认证高分者优先。复试含专业面试（代码复现、方案可行性论证、数据伦理与批判性思维评估），重视解决实际问题的能力、系统思维与职业操守，建议提前12个月确定研究方向并联系意向导师。

辅导要点 ：①大数据系统与云原生架构：湖仓一体设计、实时数仓构建、Serverless数据处理、容器化调度优化、成本效能平衡；②智能数据分析与决策：时序预测、因果推断、推荐系统冷启动、NLP意图识别、多模态融合；③隐私保护与可信计算：联邦学习框架选型、同态加密性能优化、差分隐私预算分配、区块链存证、合规审计流程；④工业与城市大数据应用：设备故障预测、交通信号优化、医保反欺诈、供应链风险预警、碳排放监测；⑤大模型微调与AIGC工程化：LoRA/QLoRA适配、RAG知识库构建、Prompt工程、内容安全过滤、幻觉抑制策略；⑥前沿交叉：数据资产入表实操、AI Agent工作流编排、跨境数据流动GDPR/PIPL双合规、绿色算力调度、老龄化社会适老化数据服务；⑦方法论：Git版本管理、CI/CD流水线、单元测试与压力测试、Jupyter Notebook规范、技术文档撰写、招投标文件编制；⑧热点议题：浙江“数据二十条”落地难点、长三角数据互联互通瓶颈、新基建下的算力基础设施升级、青年工程师如何平衡技术创新与伦理底线、“数据要素×”行动路径、AI时代大数据工程师角色重塑。

面试训练侧重典型大数据问题即兴分析（如某推荐系统点击率骤降原因、某联邦学习任务收敛失败归因、某AIGC内容违规机理）、系统设计逻辑论证（从需求拆解到架构选型再到合规评估）、工程素养与批判性思维的协同。文书应体现对大数据事业的真诚热爱、扎实的编码与系统能力、避免空泛追捧概念或脱离业务，强调“在代码中求真，在场景中验证，在服务数字中国建设中践行技术担当”的职业态度。

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