【T112017-教育生態(tài)與人才培養(yǎng)分會場】高校大數(shù)據(jù)教育 - 基礎知識結構與學位設計
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高校 大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù) 研究院 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略 大數(shù)據(jù)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(chǎn)業(yè) 帶動經(jīng)濟增長和人民福利 新產(chǎn)品 新服務 更低成本 的提高 并將大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的開發(fā)與應用作為國家意志 并多次發(fā)文推進大數(shù)據(jù)及相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展 統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院 這一崇高的地位決定了 大數(shù)據(jù)的開發(fā)與應用必須促進經(jīng)濟的持續(xù)增長 也就是說 大 數(shù)據(jù)的開發(fā)與應用最終必須提高生產(chǎn)率和社會福利 否則 用不著以國家意志來推動大 數(shù)據(jù)的發(fā)展 那么 大數(shù)據(jù)是如何提升生產(chǎn)率和社會福利的呢 我的理解是 通過解決社會經(jīng)濟中的 信息不對稱問題 大數(shù)據(jù)價值 統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院 例如 在生產(chǎn)領域 大數(shù)據(jù)中的信息可以幫助我們識別生產(chǎn)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(shù)據(jù)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(chǎn)品 在流通領域 大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中的信息能幫助我們 更深入的了解經(jīng)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(shù)據(jù)中的信 息還是設計人工智能產(chǎn)品的基礎 大數(shù)據(jù)價值 統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院 因此 大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)分析 大數(shù)據(jù)的特點是量大但所含信息相對 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù) 總體 最后 分析結果的應用離不開優(yōu)化與算法 大數(shù)據(jù)價值 統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院 可見 大數(shù)據(jù)的開發(fā)與應用涉及到數(shù)據(jù)的采集和儲存 計算機科學 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)知識結構 統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院 基于 這一認識 大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)學位設計 統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)學位設計 統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院 總之 無論是什么背景的學生都應該修下列課程 數(shù)據(jù) 科學基礎 Foundation of Data Science 數(shù)據(jù) 科學概率基礎 Probability for Data Science 數(shù)據(jù) 科學統(tǒng)計基礎 Statistics for Data Science 數(shù)據(jù) 科學計算機基礎 三門課介紹數(shù)據(jù)庫 C語言程序設計 JAVA MapReduce Hadoop Spark R Python等 機器學習 數(shù)據(jù) 科學 實踐 大數(shù)據(jù)學位設計 統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院 更 專一點的課程 如 大數(shù)據(jù)采集與處理 流數(shù)據(jù)處理 計算機網(wǎng)絡 優(yōu)化與算法 數(shù) 據(jù)挖掘 文本挖掘 數(shù)據(jù)可視化原理 分布式處理與云計算 數(shù)據(jù)結構 深度學習 金 融大數(shù)據(jù)分析與應用 交通大數(shù)據(jù)分析與應用 政府大數(shù)據(jù)分析與應用 法律大數(shù)據(jù)分 析與應用 新聞大數(shù)據(jù)分析與應用 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與應用等 可根據(jù)學生的背景和興 趣 師資力量酌情開設 大數(shù)據(jù)學位設計 統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)學位設計 統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)應用 統(tǒng)計學科或其他理科背景的學生科專 注大數(shù)據(jù)分析 計算機背景的學生可專注計算機和算法 大數(shù)據(jù)學位設計 統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院 THANKS- 配套講稿:
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