【T112017-教育生態(tài)與人才培養(yǎng)分會場】高校大數據教育 - 基礎知識結構與學位設計

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高校 大數據教育 基礎知識 結構與學位 設計 主講人 艾 春 榮 院長 中國人民 大學統(tǒng)計與大數據 研究院 大數據戰(zhàn)略 大數據開發(fā)與應用被 各主要工業(yè)國 美國 德國 英國 歐盟 日本 視為戰(zhàn)略資源 希望以此為支柱產業(yè) 帶動經濟增長和人民福利 新產品 新服務 更低成本 的提高 并將大數據的開發(fā)和應用提升至 國家意志 高于國家戰(zhàn)略 我國亦將大數據的開發(fā)與應用作為國家意志 并多次發(fā)文推進大數據及相關產業(yè)的發(fā)展 統(tǒng)計與大數據研究院 這一崇高的地位決定了 大數據的開發(fā)與應用必須促進經濟的持續(xù)增長 也就是說 大 數據的開發(fā)與應用最終必須提高生產率和社會福利 否則 用不著以國家意志來推動大 數據的發(fā)展 那么 大數據是如何提升生產率和社會福利的呢 我的理解是 通過解決社會經濟中的 信息不對稱問題 大數據價值 統(tǒng)計與大數據研究院 例如 在生產領域 大數據中的信息可以幫助我們識別生產過程中資源錯誤配置和低效 的地方 幫助我們做出更高效的的決策 在消費領域 大數據中的信息可以幫助我們更 多的了解消費者的偏好和需求 幫助設計新服務 新產品 在流通領域 大數據能幫助 我們更有效的匹配供需雙方 減少流通成本 在服務領域 大數據中的信息能幫助我們 更深入的了解經濟個體的行為 幫助我們設計對應的服務以及風險控制 大數據中的信 息還是設計人工智能產品的基礎 大數據價值 統(tǒng)計與大數據研究院 因此 大數據的價值取決于對隱含的信息的挖掘 分析與應用程度 它不只是數據的采 集 儲存和簡單的挖掘與關聯(lián)分析 而是對隱含的行為信息做深度分析的結果 數據處理 數據分析 大數據的特點是量大但所含信息相對 數據量 很小 對信息的挖掘和分析離不開應用 領域的知識指導和統(tǒng)計學工具 大數據 總體 最后 分析結果的應用離不開優(yōu)化與算法 大數據價值 統(tǒng)計與大數據研究院 可見 大數據的開發(fā)與應用涉及到數據的采集和儲存 計算機科學 數據的挖掘與分 析 算法 統(tǒng)計學 應用科學 分析結果的應用 計算科學 應用科學 表面看 這一過程是上述領域的簡單組合 但簡單組合無法達到整體最優(yōu) 因此 大數據教育的知識結構 必須是 計算機科學 統(tǒng)計學 計算科學與應用科學的深 度融合 大數據知識結構 統(tǒng)計與大數據研究院 基于 這一認識 大數據學位設計 本科 碩士 博士 必須是系統(tǒng)的訓練 但側重點可 以不同 工學學位 可以側重計算機科學的訓練 加強算法訓練 了解統(tǒng)計學和應用科學 理學學位 了解計算機科學 強化計算科學 側重統(tǒng)計學 熟悉應用科學 大數據學位設計 統(tǒng)計與大數據研究院 本科 學位 主要培養(yǎng)實用型人才 知識面要寬 而不是精 因此 本科學位教育要介紹上 述各學科的基本知識 應用 學科專業(yè) 背景的學生可以通過對計算機領域 統(tǒng)計學領域的課程的輔修而獲取 大數據應用的技能 計算機 學科專業(yè) 背景的學生可以通過增加優(yōu)化與算法 統(tǒng)計學和應用學科課程獲取 大數據技能 統(tǒng)計學 專業(yè)或其他理學背景 的學生可以通過增加計算機科學 計算科學和應用學科 領域的課程獲取相關技能 大數據學位設計 統(tǒng)計與大數據研究院 總之 無論是什么背景的學生都應該修下列課程 數據 科學基礎 Foundation of Data Science 數據 科學概率基礎 Probability for Data Science 數據 科學統(tǒng)計基礎 Statistics for Data Science 數據 科學計算機基礎 三門課介紹數據庫 C語言程序設計 JAVA MapReduce Hadoop Spark R Python等 機器學習 數據 科學 實踐 大數據學位設計 統(tǒng)計與大數據研究院 更 專一點的課程 如 大數據采集與處理 流數據處理 計算機網絡 優(yōu)化與算法 數 據挖掘 文本挖掘 數據可視化原理 分布式處理與云計算 數據結構 深度學習 金 融大數據分析與應用 交通大數據分析與應用 政府大數據分析與應用 法律大數據分 析與應用 新聞大數據分析與應用 工業(yè)大數據分析與應用等 可根據學生的背景和興 趣 師資力量酌情開設 大數據學位設計 統(tǒng)計與大數據研究院 碩士 學位 仍然培養(yǎng)實用型人才 但因學制短 學生背景差異 設計課程只能以特色為主 突出某一方面 其內容可在本科培養(yǎng)方案的基礎上增加點難度 例如 如果對應用學科背景的學生 可以以統(tǒng)計學領域的課程為主 計算機領域課程為 輔 對理科背景的學生 可以以優(yōu)化與算法領域為主 強化計算機領域課程 了解應用 領域 對計算機學科背景的學生 應以優(yōu)化與算法為主 統(tǒng)計學和應用學科為輔 大數據學位設計 統(tǒng)計與大數據研究院 博士學位 是培養(yǎng)開發(fā)型高端人才 學制長 無論學生背景如何 除系統(tǒng)的學習外 應在 更高水平差異化訓練 重在開發(fā)和創(chuàng)新能力的培養(yǎng) 例如 應用學科背景的學生 可專注大數據應用 統(tǒng)計學科或其他理科背景的學生科專 注大數據分析 計算機背景的學生可專注計算機和算法 大數據學位設計 統(tǒng)計與大數據研究院 THANKS