数据科学与工程系成立于2026年1月1日，是学校面向数字经济与新一代人工智能布局的新兴院系。系部依托东南大学深厚的理工科底蕴，围绕大数据与人工智能的核心理论、关键技术及典型应用开展教学科研，是一个起步即面向学术与产业前沿的年轻团队。

一、系概况

数据科学与工程系融合统计学、计算机科学、人工智能、工程技术多学科交叉优势，构建从数理基础到产业前沿贯通的一体化培养体系，致力于培养兼具扎实统计数理功底、能够解决真实场景数据问题的复合型人才，持续为数字产业输送优质专业人才。

系内师资梯队结构均衡，汇聚一批深耕数据科学、人工智能、大数据工程、统计分析领域的中青年骨干学者。教师大多拥有海内外知名高校求学或从业经历，研究方向涵盖统计学习、机器学习、大模型等前沿领域。

二、系主任介绍

吕绍高，pc蛋蛋(中国)开奖记录查询站数据科学与工程系主任，教授、博士生导师。主要从事分布式学习、强化学习方法与理论、大模型机理等领域的研究。拥有15年统计与机器学习融合施教的教学经验。

深耕数据科学与人工智能领域教学科研多年，主持及参与多项国家级、省部级自然科学基金项目，发表30多篇SCI期刊学术论文，包括统计学国际顶级期刊与CCF-A期刊/会议论文，2022年荣获江苏省青蓝中青年学术带头人称号。同时担任多个学术期刊审稿人、行业协会理事，深耕数据科学学科建设与人才培养一线，具备10多年的学科建设经验、科研攻关能力和育人实践经验，长期致力于推动统计学与计算机领域人才培养层面的深度融合。

三、科研与教学概况

1. 核心研究方向

系部贯通数理基础与产业应用，形成四大研究方向：人工智能数理基础、可信稳健机器学习、大模型机理与调优、复杂场景智能交通，围绕统计学习、模型安全、大模型优化、时空交通建模等关键问题开展研究，为可信人工智能、智慧交通治理提供理论与技术支撑。

2. 科研建设思路

遵循 “统计筑基、思想引领、方法创新、产学融合” 科研理念，同步推进基础理论创新、产业技术攻关、科研平台建设。紧盯学术前沿开展原创研究，面向数字产业、智慧城市等领域推动成果落地；搭建大数据与人工智能科研平台，扶持师生参与科研项目与学科竞赛。

3. 教学规划

搭建 “通识基础 + 学科基础 + 专业核心 + 前沿选修 + 工程实践” 递进式课程体系。数理统计课程夯实底层能力，机器学习、大模型实践等核心课程紧跟前沿；开设金融、医疗、自动驾驶等跨学科选修课。采用项目式案例教学，四年设置连贯实践环节，强化学生实操解决行业数据问题的能力。

四、系主任寄语

数字时代，数据已成为驱动社会与产业变革的关键要素，数据科学与人工智能正迎来难得的发展机遇。

数据科学与工程系虽然年轻，却充满朝气。这里有务实的师资、紧贴前沿的课程，更有一群敢闯敢试的同学。我们愿与每一位新成员从零起步、并肩成长。

希望同学们珍惜韶华、笃学实干，既打牢数据科学的数理根基，也勇于拥抱前沿、敢于创新，把个人成长融入数字时代的大潮，在大数据与人工智能的赛道上追逐梦想、成就自我。