【20保研】复旦大学2019年大数据学院全国优秀大学生夏令营活动方案

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根据《关于举办2019年全国优秀大学生夏令营活动的通知》的要求,为吸引优秀的学生,提供生源质量,推进学校“双一流”建设,结合本单位实际情况,特制定本方案。

本次夏令营旨在为青年学子搭建数据科学与大数据技术的学习、交流、互动的平台。活动期间,参加夏令营的学员将聆听海内外顶尖学者、业界精英的专题讲座,并通过学术讨论、项目设计、参观实践等多种形式,强化学员对大数据学科的认识。

夏令营课程覆盖深度学习、数据挖掘、人工智能、分布式系统等热点技术以及大数据在金融、医疗、社会、能源、环境等多个应用领域的最新进展。同时夏令营将系统介绍大数据学院专业硕士项目,为有志于进入到大数据学院学习深造的同学深入了解复旦大学和相关学科提供帮助。

一、学生申请

1、申请资格

(1)凡有意向申请我院2020年度专业学位推荐免试硕士研究生的考生必须通过全国优秀大学生夏令营报名系统申请报名,并参加本次夏令营活动。我院本次专业硕士全国优秀大学生夏令营活动不接受本院本科生报名申请。

(2)全国各高等学校本科三年级在校生(2020年应届毕业生)。

(3)学习成绩优秀。985高校学生本科前3年(或前5学期)总成绩排名在该校同年级本专业前30%;211高校学生本科前3年(或前5学期)总成绩排名在该校同年级本专业前20%。在科研方面有突出表现的学生可不参照上述标准。

(4)有志于从事数据科学与大数据技术领域的应用和学术研究工作,并有一定的独立研究能力。

(5)学风端正,品德良好、无任何违反法律法规、校纪校规行为。

2、申请材料

(1)《复旦大学全国优秀大学生夏令营(推免生预报名)申请表》(在线填报并打印、签字、盖章)1份。

(2)申请表中的“个人成绩排名”需加盖学校教务部门公章。

(3)本科成绩单1份;修读第二学位的申请者须同时附第二学位成绩单1份(均需加盖学校教务部门公章)。

(4)科研表现突出,个人绩点成绩未达标准者,需提供科研成果相应证明。

(5)个人陈述1份。

(6)其他证明材料。包括:①与学科相关的获奖或资格证书复印件各1份;②各类英语考试成绩单等证明材料复印件各1份;③已发表论文或已录用论文提纲复印件各1份。

获得入营资格的申请人建议使用普通订书机于资料左侧简单装订并按照申请表、成绩单、专业排名证明、推荐信、奖状复印件、外语成绩复印件、其他材料的顺序进行排列,于入营报到时交报到处。

申请人必须确保提供的信息和材料真实、准确。若发现申请人有弄虚作假行为,取消其申请资格并通报申请人所在本科院校。

所有材料的原件请自行保存,所交材料恕不退还。

3、申请程序

(1)网上系统报名:报名时间为4月26日至6月5日。

(2)材料提交程序:申请人登陆复旦大学研究生报考服务系统(http://www.gsao.fudan.edu.cn/)中的全国优秀大学生夏令营(推免生预报名)系统,在系统中选择“(专业学位)应用统计”、“(专业学位)金融”或“(专业学位)国际商务”专业,进行网上申请。专业报错的申请视为无效报名。

登录报考服务系统,以个人电子邮箱进行“注册”,注册时请填写个人真实有效信息。只可填报一个申请志愿,不可兼报。申请信息填写完毕、确认无误后点击“确认并提交”,申请提交后信息不可更改。

(3)申请后不需要寄送纸质版材料,获得入营资格后,夏令营报到当天将纸质材料交至学院。

(4)未通过系统报名,只寄送材料,视作无效申请,不予受理。

二、营员资格审定和通知

        材料审核:由大数据学院教务办公室对申请者的材料进行统一接收并审核是否符合申请要求。

        资格审定:由大数据学院夏令营评审工作小组负责。

        营员人数: 入营人数为80人,计划优秀营员人数为45人。

        结果通知:夏令营入营结果将于6月中旬以邮件形式通知,未入营的同学将不另行通知。

三、夏令营具体活动方案

        时间:2019年7月8日——7月12日

        地点:复旦大学邯郸校区

        日程安排:内容包括学术报告、专题讲座、师生互动交流等。具体日程信息将在夏令营活动举办前,正式通知入选营员。

        考核办法:笔试40%+面试60%

        费用补助:向学员提供夏令营期间的食宿,往返路费及其他费用自理。

*参加夏令营的学生必须遵守复旦大学的相关规定,营员报到后要求全程参加所有活动,严禁擅自离队,违反规定,后果自负。

四、联系方式

        联系人:戚老师

        电话:021-65648770

        邮箱:sds_jw@fudan.edu.cn

五、其他

大数据学院推荐免试统计学硕士研究生、直博生活动方案将另行通知。

本次夏令营活动的最终解释权归复旦大学大数据学院所有。

信息来源网址:

http://www.sds.fudan.edu.cn/wp/?p=2718

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