深圳大学大数据技术与应用研究所创建于2013年，是深圳大学围绕大数据领域的学科建设、研究生培养、学术研究、技术研发和产业应用的综合性学术机构。研究所以国家大数据战略需求为导向，坚持高起点、高水平、国际化的建设理念，致力成为华南地区大数据领域科技创新、人才培养、产业服务和国际交流合作的基地。

研究所现有教授4人，副教授4人，助理教授和讲师5人，专职研究员6人，博士后1人，博士研究生13人（包括境外来华留学博士研究生），硕士研究生及其他研究人员百余人。科研团队中包括IEEE Fellow、广东省领军人才、深圳市孔雀计划高端人才多人，获省部级科技一等奖2人。

研究所成立以来承担国家、广东省和深圳市科研项目20多项，企业合作项目多项，累计科研经费3000多万元。团队成员发表论文100多篇，申请专利多项。

研究所现有场地1000多平方米，科研工作环境优良，建有独立的数据中心和先进的大数据科研平台。

研究所注重从大数据产业应用需求中提炼科学问题，力求基础理论和共性关键技术的原始创新。基础研究重点包括：面向大数据的新的抽样方法和计算框架、机器学习方法和算法、统计学习方法、相似性计算、近似计算等。共性关键技术创新重点包括：分布式并行算法、高效ETL处理、高效索引与查询、新型数据挖掘算法、可视分析与展现、数据安全与隐私保护等技术。

研究所是深圳大学承建的“广东省大数据协同创新中心”的支撑机构，协同创新成员单位有深圳大学、中山大学、华南理工大学、暨南大学和中国科学院深圳先进技术研究院。研究所还同时承担“国家信息中心深圳大数据研究院”建设。

研究所所长：

黄哲学,博士, 深圳大学特聘教授，国家信息中心深圳大数据研究院院长，广东省大数据协同创新中心常务副主任。数据挖掘领域属性数据和混合数据快速聚类算法研究的知名学者，发表了一系列著名的算法，如： k-modes， k-prototypes，w-k-means 聚类算法, 在很多领域得到广泛应用，被纳入国内外教科书和专著，并进入软件产品。1993年获瑞典皇家工学院博士学位。荣获亚太地区知识发现和数据挖掘国际会议首个最有影响论文奖。首批广东省领军人才、深圳孔雀计划高层次人才。

研究所副所长：

王熙照，博士，教授，博士生导师，IEEE Fellow，Springer杂志Machine Learning and Cybernetics主编。 主要研究兴趣包括不确定性建模与面向大数据的机器学习，首次在1996攻读博士期间提出了“模糊示例学习”的概念，并将这一概念扩展到基于不确定性理论的机器学习框架。出版学术专著4部，教材2部，在机器学习与不确定性领域的著名杂志和会议发表学术论文150多篇。曾获河北省自然科学一等奖、全国模范教师称号、深圳市地方领军人才、Elsevier统计的学术论文高被引中国学者、深圳市海外高层次（孔雀B类）人才。
崔来中，男，1984年10月生，吉林白山人，讲师，硕士生导师。2007年6月于吉林大学获工学学士学位，同年被免试推荐直接攻读博士研究生，2012年6月于清华大学获计算机科学与技术博士学位。2012年7月到深圳大学计算机与软件学院工作，任讲师,2013年被聘为深圳大学计算机应用点硕士研究生导师。现主持国家自然基金面上项目1项，深圳市基础研究计划项目1项，主持完成广东省自然科学基金项目1项，广东省育苗项目1项，深圳市基础研究计划项目2项，并参与完成国家973项目、国家863项目，国家自然科学基金等项目多项。在国内外重要期刊及国际会议上发表30余篇，作为第一作者编写教材1本，主持省级教研项目1项。主要从事互联网体系结构、大数据分析算法、内容分发、智能计算等领域的相关研究。

陈小军，男，深圳大学沃顿研究员，硕士生导师。于2011年获哈尔滨工业大学计算机应用技术工学博士学位。先后在香港大学、中科院深圳先进技术研究院工作，2013年加入深圳大学工作至今。主要研究内容涉及特征选择、聚类、文本处理及分布式算法等，提出了一系列面向多视图数据的子空间聚类算法、谱聚类算法及稀疏特征选择算法等。已在相关的国际学术期刊和会议上发表SCI/EI检索论文50余篇，包括CCF A类及中科院1区论文20余篇。先后主持国家自然基金青年基金及面上项目。获得2018年广东省自然科学技术奖二等奖、深圳市自然科学二等奖、深圳市后备级领军人才及深圳市海外高层次人才。