博雅大数据学院院长欧高炎：人才是大数据产业生存和发展的命脉

数据猿导读

 

大数据更重要的，也恰恰是我们最缺乏的一方面就是数据分析：从数据里面获取信息、形成智慧。这个数据分析的过程，应该是大数据最重要的层面，也是我国现在的最薄弱的一面。具体到大数据人才培养，数据清洗、数据分析和应用等方面应该成为大数据教育的核心。

作者 | 欧高炎

本文长度为2500字，建议阅读5分钟

本文为数据猿年关策划活动《大数据的2016，我的2016》系列稿件，感谢本文作者 博雅大数据学院院长 欧高炎 先生的投稿。

敬请期待春节后的2月16日，由数据猿与中欧商学院、腾讯视频共同举办的高端领袖线下演讲栏目中欧微论坛之《超声波》。

国家十三五规划纲要中明确提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，在这样的契机下，大数据领域必将迎来建设高峰和投资良机。而推动大数据发展不仅依靠国家战略与相关政策的支持，更需要大数据相关人才的支撑。有关机构调研发现，当前制约大数据发展的瓶颈在于大数据人才的极度紧缺。人才是大数据产业生存和发展的命脉，应该引起整个大数据产业界的重视。

2016年，我国大数据人才培养工作取得了一定的进展和突破。在专业设置上，教育部分别于2016年2月和9月公布新增大数据本科和专科专业。在高校布局上，国内高校纷纷成立大数据研究机构或大数据学院。体制外的人才培养模式也进入了积极探索的阶段。

我国大数据专业设置初步完成

2016年2月，教育部新增本科专业数据科学与大数据技术（专业代码080910T）,北京大学、对外经济贸易大学和中南大学成为首批获批高校。2016年9月，教育部宣布新增专科专业“大数据技术与应用”（专业代码610215）。

数据科学与大数据技术专业强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才：

一是理论性的，主要是对数据科学中模型的理解和运用；

二是实践性的，主要是处理实际数据的能力；

三是应用性的，主要是利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。

大数据技术与应用专业强调培养具有大数据实践能力的大数据人才。该专业重点培养具有以下两方面素质的人才：

一是工具的掌握，掌握数据采集和数据处理分析的基本工具；

二是数据分析能力，掌握实用数据分析和初步数据建模能力。

高校在大数据人才培养上纷纷布局

在鄂维南院士的牵头下，北京大学率先建成了本科、硕士和博士三个层次的完整的大数据教育体系。北京大学设立了全校范围的大数据科学与研究中心和大数据科学委员会，在全校的层面统筹大数据教育工作。

清华大学数据科学研究院开展了大数据硕士项目，在大数据人才培养上进行了有力的尝试。

复旦大学采取“2+2”的本科大数据培养模式，2016年9月首批学生开始进入该校大数据学院就读。

对外经济贸易大学作为首批获批大数据专业的高校，目前已完成专业人才培养方案和课程体系设置，首届大数据本科生将于2017年9月正式入学。

南方科技大学数学系于2016年9月开设《大数据技术导论》课程，值得一提的是该课程开创性地结合了大数据教育实训平台进行教学。

除上述高校外，上海交通大学、中山大学、贵州大学、武汉大学等国内高校也均开始设置大数据学院或开始大数据人才培养方面的布局。预计在2017年，我国将有数十所高校获批“数据科学与大数据技术”本科专业和“大数据技术技术与应用”专科专业。

体制外大数据人才培养的有力探索

仅仅依靠体制内是远远难以满足我国大数据产业对人才的需求的：

1、体制内培养人才尚属起步和探索阶段，人才培养需要3-4年的周期，体制内向产业界规模性输送大数据人才大约在2019年到2020年；

2、体制内的招生受到名额限制，现有体制下的招生名额远远低于市场需求；

3、大数据教学是全程实践性的，需要以数据为核心、以问题为导向开始实践性教学，这也意味着高校必须在大数据人才培养上进行创新和改革，否则培养的人才可能会和市场需求脱节。

2016年12月，北京大数据研究院正式成立教育机构博雅大数据学院，积极探索体制外的大数据人才培养模式，致力于解决我国大数据人才极度缺乏的问题。

博雅研发的《数据科学导引》等课程已率先在北京大学和南方科技大学成功开设。同时推出了“大数据师资培训班”，为院校、企业、机构培养大数据专业讲师，提升讲师的综合教学能力，为行业构筑优质的大数据教育生态。大数据线上学习与实训平台“数据嗨客”，向学生提供结合真实案例的学习、练习、考试、竞赛、交流等特色服务，弥补了大数据教学实训资源的不足。政企层面，博雅大数据学院凭借自身丰富的大数据教学资源和经验，为政企客户提供针对不同岗位职能、不同应用场景的大数据培训和咨询服务，得到了一致的认可。

大数据教育联盟正式成立

2016年12月17日,由北京大数据研究院、北京大学元培学院和高等教育出版社主办，博雅大数据学院承办的第一届大数据教育论坛在北京大学盛大开幕。论坛以“数据科学与大数据人才培养和体系建设”为主题,聚焦大数据人才培养,上百所高校、企业和政府机构齐聚一堂,共同探讨大数据人才需求、人才培养、学科建设、实习就业等关键议题。

论坛会后,在与会高校企业的共同愿望下,北京大数据研究院发起成立“大数据教育联盟”。联盟由鄂维南院士任理事长,将联合国内外高校、科研机构和企事业单位,展开针对大数据专业人才认证标准研究、课程体系建设与推广、学术与人才交流沟通等工作,切实推进大数据“产学研用”的无缝结合,促进商学互动,为国家大数据战略创造良好的生态体系,为大数据产业输送专业的人才。

大数据人才培养之路任重道远

应该强调的是虽然教育部已经新增了两个大数据相关的专业，各大高校纷纷成立大数据研究中心或大数据学院，大数据学科的发展依然是比较落后的。北京大数据研究院院长鄂维南院士在一次访谈中提到，“这种落后是多方面的，不仅是观念上的落后，还包括培养体系上的落后。举个例子，大数据分析涉及到的最重要的两块是统计和算法。而要让做统计的老师重视算法，让做算法的老师关注数据，这需要时间和努力。”

“还有一点要谈的就是有一些观念上的误区。很多人现在一提到大数据就想到Hadoop平台，对大数据的理解局限在数据库、数据中心等层面。”这种观念上的误区导致大数据人才培养上也出现了一些偏差。例如，当前市场上有不少教育培训机构将Hadoop及其相关的数据管理和存储层次的工具作为其大数据培训课程的核心。甚至包括不少高校，在课程设置上也存在这方面的误区。

诚然，这些都是大数据很重要的一面。但大数据更重要的，也恰恰是我们最缺乏的一方面就是数据分析：从数据里面获取信息、形成智慧。这个数据分析的过程，应该是大数据最重要的层面，也是我国现在的最薄弱的一面。”具体到大数据人才培养，数据清洗、数据分析和应用等方面应该成为大数据教育的核心，应该受到高校和培训机构的更多重视和布局。

关于作者

欧高炎，北京大学理学博士，博雅大数据学院院长。全球首家大数据教育、竞赛和服务平台“数据嗨客”创始人。中国人民银行征信中心《大数据新算法用于信用模型构建的效果评估》项目组负责人。

注：本文由 欧高炎 投稿数据猿发布。

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