Les Programmes De Doctorat à L'institut Big Data

Shenzhen University

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Les Programmes De Doctorat à L'institut Big Data

Shenzhen University

Les programmes de doctorat au Big Data Institute

Shenzhen est une zone économique spéciale renommée en Chine, adjacente aux deux métropoles internationales - Hongkong et Macao. C'est l'une des villes avec l'économie la plus développée et elle joue un rôle de premier plan dans la cause de la modernisation et de l'internationalisation.

L'Université de Shenzhen, l'une des universités les plus populaires de Chine avec une croissance rapide, des caractéristiques distinctives et un énorme potentiel, accélère maintenant son rythme vers l'université de haut niveau avec une recherche de haut niveau, d'excellentes connaissances et d'innovation.

Le Big Data Institute (BDI) de l'Université de Shenzhen a été découvert en 2013, un élément essentiel du centre d'innovation collaborative entre la province de Guangdong et Hong Kong. Actuellement, BDI compte plus de vingt membres du personnel académique, dont un boursier de l'IEEE, six professeurs titulaires, quatre professeurs agrégés et deux boursiers postdoctoraux.

L'institut se concentre sur la recherche et le développement technologique dans le domaine du cloud computing et du big data. Les activités de R & D incluent la recherche fondamentale sur la théorie et les algorithmes de big data analytics et l'apprentissage automatique sur big data, le développement de plateformes d'analyse de big data sur le cloud computing et les applications industrielles de big data en fabrication, smart city, smart grid, internet, santé , etc. Actuellement, 20 projets de recherche financés par les gouvernements des villes centrales, provinciales et de Shenzhen sont gérés par le personnel de l'institut. Les membres du personnel de l'institut ont largement publié des articles dans des revues et des conférences internationales.

Le Big Data Institute invite les étudiants internationaux à postuler pour notre programme doctoral.

1. Domaines d'étude

BDI de l'Université de Shenzhen offre aux étudiants internationaux Ph.D. programmes dans tous les aspects de la technologie et des applications Big Data, y compris (mais sans s'y limiter):

  • Apprentissage automatique sur Big Data
  • Analyse de grandes données spatio-temporelles et applications de villes intelligentes
  • Big data / extraction de données de documents
  • Algorithmes distribués sur Big Data (avec implémentations Spark)
  • Grande analyse de données en continu et exploitation minière
  • Méthodes de visualisation de Big Data

2. Exigences

  • Une maîtrise en informatique ou dans d'autres disciplines connexes;
  • Un intérêt pour la recherche et le développement de Big Data;
  • Capacité de travailler en équipe, de coopérer avec des partenaires industriels;
  • Maîtrise de l'anglais parlé et écrit.

3. L'application devrait inclure les matériaux suivants

  • Un Curriculum Vitae (CV), comprenant vos études et votre parcours professionnel, ainsi qu'une liste de publications;
  • Une proposition de recherche (2-3 pages);
  • Relevés de notes scolaires ou collégiaux / relevés de notes universitaires Relevés de notes universitaires;
  • Une copie de votre passeport (Le passeport doit être un passeport ordinaire valide pour les affaires privées.)

4. Frais de scolarité, bourses de recherche et subventions

  • Frais de scolarité: (Les frais de scolarité sont couverts par le financement de l'université Les étudiants n'ont pas besoin de payer eux-mêmes)
  • Bourses et bourses: Les étudiants internationaux titulaires d'un doctorat obtiennent des bourses similaires à d'autres doctorants, notamment:
    • 1. Bourses gouvernementales et bourses universitaires.
      • L'Université de Shenzhen offre une subvention de 40 000 RMB par an pour chaque étudiant. Les étudiants internationaux ont également la possibilité de demander des bourses d'études auprès des gouvernements central et provincial.
    • 2. Allocations de recherche des superviseurs. Les superviseurs étudiants fourniront à leurs étudiants étrangers des allocations de recherche, qui ne seront pas inférieures à 12 000 RMB par an à des fins de recherche et d'échanges académiques.
  • Hébergement et assurance médicale L'Université de Shenzhen fournit aux étudiants internationaux une assurance médicale de base et une chambre individuelle avec un loyer peu élevé.

5. Biographies des superviseurs sélectionnés

  • Prof Qingquan LI, Ph.D., Ph.D. superviseur, président de l'Université de Shenzhen, directeur du Shenzhen Key Laboratory de Spatial Smart Sensing and Services. Avant 2013, le professeur Li était vice-président de l'Université de Wuhan et directeur du Centre de recherche sur les transports. Il a reçu le BS, MS et Ph.D. diplômés de l'ancienne université technique de Wuhan de topographie et de cartographie. Ses intérêts de recherche portent sur l'analyse de données spatio-temporelles, l'intégration multi-capteurs et l'arpentage de l'industrie et de l'ingénierie. Le professeur Li a publié 4 livres / chapitres et environ 400 articles, et fait partie du comité de rédaction d'un certain nombre de revues spécialisées. En reconnaissance de ses réalisations en recherche, il a été nommé académicien de l'Académie eurasienne internationale des sciences, et varie d'autres prix nationaux et professionnels.
  • Prof. Joshua Zhexue HUANG , Ph.D., Ph.D. superviseur, directeur de BDI, Leading Talent de la province du Guangdong. Prof. Huang a reçu le Ph.D. diplôme de l'Institut royal de technologie en Suède. Le professeur Huang est connu pour ses contributions au développement d'une série d'algorithmes de clustering de type k-means dans l'exploration de données, tels que les modes k (PAKDD Most Influential Paper), k-modes flous (IEEE TFS), k-prototypes ( IEEE TPAMI) et wk-means (IEEE TPAMI) qui sont largement cités et utilisés, et dont certains ont été inclus dans des logiciels commerciaux. Il a dirigé le développement du système d'exploration de données open source AlphaMiner qui est largement utilisé dans l'éducation, la recherche et l'industrie. Le professeur Huang a publié plus de 150 articles de recherche dans des conférences et des revues. En 2006, il a reçu le premier prix du papier PAKDD le plus influent.
  • Prof. Xizhao WANG, Ph.D., Ph.D. superviseur, vice-directeur de BDI, Fellow de l'IEEE, rédacteur en chef de Springer Journal Machine Learning et Cybernetics. Le professeur Wang a reçu son doctorat en informatique de l'Institut de technologie de Harbin (parrainé par le projet 211 et le projet 985 du gouvernement chinois) en septembre 1998. De 1998 à 2001, M. Wang a travaillé au Département de l'informatique de l'Université polytechnique de Hong Kong en tant que chercheur. Le principal intérêt de la recherche du professeur Wang est l'apprentissage automatique avec représentation floue, le raisonnement approximatif et les systèmes experts, les réseaux de neurones et leur analyse de sensibilité, la théorie de l'apprentissage statistique, les mesures floues et les intégrales floues, le poids aléatoire sujet: théories et méthodologies d'apprentissage automatique dans l'environnement Big Data. Le professeur Wang a publié plus de 150 articles de recherche dans de célèbres magazines et conférences dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'incertitude, parmi lesquels plus de 100 publications ont été incluses dans des bases de données SCI ou EI.

6. Informations de contact

  • Le matériel de demande peut être envoyé à Mme Xiaogao ZENG;
  • Les questions concernant l'application peuvent être envoyées par courriel au Dr Yulin HE.
Cet établissement propose des programmes en :
  • Anglais


Mis à jour le December 2, 2017
Durée et prix
Ce cours est Sur le campus
Start Date
Début
Septembre 2018
Duration
Durée
À temps plein
Price
Prix
-
Information
Deadline
Locations
Chine - Shenzhen, Guangdong
Début: Septembre 2018
Date limite d'inscription Se renseigner
Date de fin Se renseigner
Dates
Septembre 2018
Chine - Shenzhen, Guangdong
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Date de fin Se renseigner
Price Les frais de scolarité sont couverts par le financement de l'université. Les étudiants n'ont pas besoin de payer par eux-mêmes.