华东师范大学 数据科学与工程学院 第十一届 云计算与大数据优秀大学生夏令营活动通知
一、活动目的 本次夏令营旨在加深大学生对华东师范大学数据科学与工程学科的认识和认可度，帮助大学生近距离了解大数据领域的前沿动态，促进高校优秀大学生之间的学习与交流，拓展学术视野，增强科研兴趣，发掘科研潜力，同时选拔优秀大学生来我院攻读硕士、博士学位。
二、活动时间和规模 “第十一届云计算与大数据优秀大学生夏令营”面向全国重点院校择优遴选100名营员，于2023年7月17日至19日举办，形式为线下。
三、申请资格 我院“优秀大学生夏令营”招生面向全国高等院校本科2020级（拟2024年6月毕业）有志攻读研究生的优秀在校大学生。 1. 学习成绩优秀，原则上本科前三年学习成绩在所在专业年级总排名的前20%以内，能够获得所在学校推荐免试资格者优先； 2. 须具有一定的学科背景，有志于从事科学研究工作，有较强的科研能力和创新能力（如：有高质量学术论文公开发表，丰富的科研项目经历，在全国重大竞赛中获奖，或其他创新性的实践和科研活动等）； 3. 英语水平好，具有较强的英语写作和口语表达能力； 4. 遵守学术道德规范。
四、申请办法及材料 申请人须在华东师范大学“研究生报考服务系统” 中进行网上报名（https://yjszs-ss.ecnu.edu.cn），填写个人信息并上传材料（夏令营系统操作指南https://yjszs.ecnu.edu.cn/download/2023xly/manual_xly2023.pdf），填写个人信息并上传相关材料： 1.《华东师范大学2023年优秀大学生夏令营活动报名信息表》（报名系统下载）； 2.个人陈述，介绍本人的外语能力、学习成绩、专业能力倾向、工作成果、学术研究兴趣、曾参与过的科研项目、创新意识创新能力、其它特长及本人认为对于申请有参考价值的内容； 3.本科成绩单（前5学期）1份（须加盖公章）； 4.专家推荐信1封，需要副教授及以上职称专家推荐（推荐信模板：https://yjszs.ecnu.edu.cn/download/2021ss/Letter_of_Recommendation_xly.doc）； 5.其他材料（英语等级证书、论文发表、专利发明、各类获奖或资格证书等）。 6.材料提交：请按照系统要求上传两个附件（小于10M，格式.pdf）：附件一为报名信息表；附件二为申请材料中的第2-5项（请全部合并成一份文件，并在首页列出申请人姓名、报名号、材料清单）。 特别提醒： （1）申请材料必须真实，如发现申请材料有虚假成分，立即取消申请人一切资格，并保留追溯的权利！ （2）无需邮寄纸质版申请材料，报到时须提交纸质材料（邮件通知营员）。 （3）营员选拔申请材料审核工作由学院夏令营选拔工作小组具体执行。选拔小组将根据学生提交的申请材料，对照申请条件，依据参营人数，确定夏令营参营名单并提交学院夏令营组织领导小组审核通过。即日起可申报，申报截止时间2023年6月20日，之后申请通道关闭。拟6月下旬公布入选名单并通过电子邮件通知到本人。届时如未收到录取通知者为未入选，不再另行通知。
五、日程安排 7月16日午后（暂定）可入住。7月17日-19日为夏令营活动，包括：开幕式、学院介绍、师生交流、工作坊和考核等活动。具体活动安排将邮件告知。
六、优秀营员遴选及学科考核 夏令营将在考核结束后评选优秀营员。优秀营员如果获得所在本科学校推免资格，且2023年9月申请推免至夏令营期间面试的专业，达到我校推免接收条件的，则可根据优秀营员排序结果、在该学科可以接收的推免生限额内，经审核可拟录取为我校2024级研究生。
七、营员待遇 我院将为所有营员购买夏令营活动期间的人身意外伤害保险，可为非上海地区的营员免费提供住宿、报销到沪交通费用（参照火车硬座标准，上限300元）。
八、联系方式 地址：上海市中山北路3663号华东师范大学数据科学与工程学院 地理馆325 电话：021-62231630
学院简介 数据，是现实世界在网络空间的投影，隐含着丰富的信息和规律。它和土地、劳动、资本和科技一样，是一种生产要素，是驱动数字化转型和数字经济的一种新能源（Power）。基于数据，已经并且还将继续出现一大批新兴应用。在应用背后，我们需要新方法、新技术、新理论，也需要新的人才。华东师范大学数据科学与工程学院（简称：数据学院）旨在培养能发挥数据价值的创新型人才。学生不仅是现有理论方法和技术的“驾驶员”，更是能发明新理论和新方法的“造车人”。 数据学院秉持“应用驱动创新”和“开放成就创新”的发展理念，岀于“做真的研究，做有用的研究”的初心，以实际问题，特别是社会痛点为出发点，用创新思路和开源技术解决问题，通过与企业和行业的紧密联动和融合，力争形成赋能产业的原创性科研成果，培养能够发挥数据价值，具备创新意识和创新能力的卓越人才。学院招收“数据科学与工程”交叉学科博士和学术型硕士研究生，电子信息专业“大数据技术与工程”方向专业博士和硕士研究生。 |
