大统计数据季刊经典作品
我省高等院校开办大统计数据专科专精,去年早已是第六年了。
3月21日上午,耗时近两年天数,中华人民共和国教育部发布了2017本年度一般高校专科专精登记和审核结论的新一代通告,第三批大统计数据专科专精高等院校落地。
中华人民共和国教育部通告镜像皮先卡:
http://www.moe.gov.cn/srcsite/A08/moe_1034/s4930/201803/t20180321_330874.html
2016年2月,清华大学、对外经济贸易大学、郑州大学首度获得成功提出申请到“统计数据自然科学与大统计数据控制技术”专科新专精。2017年3月,第三批32所高等院校落地。自此,共有35所院标定在筹办“统计数据自然科学与大统计数据控制技术”专精,该专精三年制为六年,授与化学科文凭或理学文凭。有许多传闻称,早已开始备案该专精的高等院校有不出几百所。
本次中华人民共和国教育部新一代发布的高等院校追加专精成员名单中,有248所幼儿园落地,是往后三次审核透过限额近8倍。
第1、2、3批共283所落地高等院校完备成员名单:
图片可以上下滑动哟
据大统计数据季刊统计,在之前落地的所有高等院校成员名单中,河南省落地高等院校数量最多,达22所,北京次之,19所。安徽、广东、山西、河北次之。
看一下详细分布情况:
其中,985及211高等院校共36所,占比13%。
百万级人才缺口,统计数据自然科学人才培养何以“独行”?
当被问及团队发展最大的挑战时,猎聘的首席统计数据官单艺对大统计数据季刊脱口而出:“首先是人才,高素质的统计数据人才太稀缺了”。
这似乎是个颇尴尬的场面:猎聘,这家致力于中高端人才招聘多年的互联网人力资源服务公司一直引以为傲的统计数据团队,竟然也面临着人才招聘的“老大难”问题。
而这个招人难的局面不止在猎聘存在,清华统计数据自然科学研究院执行副院长韩亦舜称,目前国内统计数据人才缺口是百万级的。
不止中国,全球的统计数据人才都处于极其稀缺状态,全球最大的人才社区领英LinkedIn也向大统计数据季刊透露过同样的招人难题(点击查看大统计数据季刊相关报道《独家专访 | 揭秘LinkedIn总部统计数据自然科学战队:控制技术强者常有,顶级团队胜在软实力》)。它们正无比真实的折射出一个统计数据团队建设的巨大难点:统计数据人才的奇缺。
中华人民共和国教育部和各大高等院校显然也意识到了这个巨大的缺口,统计数据自然科学人才培养与学科建设自2016年2月,已经被提上了日程。
那么为什么要把大统计数据人才单独提出来说,它和之前的人才培养差别在哪里?大统计数据季刊曾经就此问题采访了清华统计数据自然科学研究院执行副院长韩亦舜。
“一方面,往后的各种学科建设成熟后都有自己的一定范围,‘自己给自己挖井’,边界清楚;但是另一方面也陷入了很深很狭隘的范围。”韩亦舜提到。
2014年4月26日,清华大学成立了“统计数据自然科学研究院”。作为国内首批培养统计数据自然科学人才为主要工作任务的研究院,清华希望培养更多有跨界意识和跨界实践的人才。
清华统计数据自然科学研究院主页👆
好的大统计数据应用型人才应该既懂得大统计数据,又懂得相应的产业知识(industry domain)。基于此,清华一方面希望各专精学生都对大统计数据知识略有了解,另一方面在课程实践上,希望文理同学组队在一起,在触碰实际问题的时候,也在产业界比较有经验的指导老师指导下进行课题研究,丰富自己的知识结构。
谈到统计数据自然科学人才培养,韩亦舜在这些年的实践中也总结了许多思考:“之前说要T字人才,一专多能,现在一专早已不够了,可能要两专甚至三专,这是社会发展的需求。类比当年发明显微镜的时候,其实给点天数,人类还是会找到如何和这么大量的统计数据相处的方式。”
任重道远:统计数据自然科学与大统计数据控制技术专精发展痛点重重
尽管各方都意识到了人才培养的重要性,到底如何培养好的统计数据自然科学人才,还是个悬而未决的大问题。
目前全国各类高等院校、高职高等院校已陆续开始围绕大统计数据专精建设展开研究并备案大统计数据专精。但是即使落地专精,优秀的师资队伍和课程体系也不容易建成:作为交叉型学科,大统计数据的相关课程涉及数学、统计和计算机等学科知识。
“统计数据自然科学与大统计数据控制技术”专精强调培养具有多学科交叉能力的大统计数据人才。该专业重点培养具有以下三方面素质的人才:
理论性人才,主要是对统计数据自然科学中模型的理解和运用;
实践性人才,主要是处理实际统计数据的能力;
应用性人才,主要是利用大统计数据的方法解决具体行业应用问题的能力。
那么,主要的统计数据
统计数据自然科学专精在高招时主要划分在这两个院系下:计算机派和数学统计派。此外,一些应用学科,比如金融专精、经贸等也会在自己的专精下设置相关课程。
中国人民大学统计学院赵彦云院长曾就统计数据自然科学专科专精设置思路,发表过自己的看法:“谈论大统计数据是时代话题,拥有大统计数据是时代特征、解读大统计数据是时代任务、应用大统计数据是时代机遇。”
在此背景下,开展基于统计数据分析、计算自然科学与计算机自然科学充分融合(即数据自然科学)的自然科学研究和人才培养工作早已十分必要和迫切。
虽然早已有高等院校开始进行大统计数据学科建设,但是在全国范围内还有很多大学无法开办大统计数据相关课程,培养大统计数据分析人才。这当中存在很多阻挠因素:
1.学习门槛高
统计数据自然科学是一门交叉学科,除了计算机相关知识,还需要有统计学、数学基础,以及一定业务知识,这无疑增加了学生学习的难度。
2、投入资金高
众所周知,大统计数据相关控制技术需要的资源配置比较高,这也妨碍了许多高等院校大统计数据专精落地实施。
3、可借鉴经验不足
统计数据自然科学是新兴学科,去年是统计数据自然科学与大统计数据控制技术专科专精落地的第六年,即便在高等院校中,专门研究此领域的老师也比较少,许多高等院校对于完备的统计数据自然科学人才培养体系还没有一套成熟的规划方案,而可以借鉴的经验也很少。
4、动手机会少
要进行大统计数据分析,首先必须有充足的高质量统计数据。然而,多数高等院校缺少企业项目实战案例和可以用于研究的商业统计数据,使得学生难以做到学以致用。
动手+平台:打通统计数据科学发展的“阿喀琉斯之踵”
要解决统计数据自然科学动手难的问题,不同高等院校也在做自己的探索。
为助力我省大统计数据和人工智能人才培养,加快建设大统计数据和人工智能一流学科,北京清数教育科技公司联合清数大统计数据产业联盟,中关村大统计数据产业联盟、北京大统计数据协会、清华统计数据创新基地共同推出“统计数据自然科学与大统计数据控制技术”清数2018慈善方案。
清数2018慈善方案将向100所高等院校免费提供:
1.师资培训服务(包括15门mooc平台在线课程)
2.大统计数据实训平台使用权限两年(配套人工智能实验和科研平台资源)
3.统计数据自然科学与大统计数据控制技术专精建设咨询及论证。
提出申请加入方案,请点击文末
【今日机器学习概念】
Have a Great Definition