前灘洞察(第31期)| 大數據高等教育,我們離美國有多遠?
發布時間:2019.06.27    瀏覽次數:   作者:IDSS
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前言


前不久,華為創始人任正非的電視采訪刷遍了朋友圈。任總講,基礎研究和基礎學科很重要,人工智能實際就是計算機+統計學;大數據時代干的就是統計工作。他在中科大考察時,建議中科大每個專業后面都應該加一個統計學。巧的是,一份名為《2018全球大數據發展分析報告》中顯示,目前中國的大數據產業相關人才數量占比達59.5%,全球最高,而美國僅占全球的22.4%。


莫非中國已成為全球大數據人才的聚集地嗎?


一、中美大數據戰略選擇之別


美國政府將數據定義為“未來新石油”,認為對數據的占有和控制是繼陸權、海權、空權之外的另一個國家資產。2012年起,美國將大數據定為國家戰略,并出臺一系列政策。相比之下,我國大數據第一次出現在國家層面規劃中是在2015年。在大數據政策導向上,中美兩國也存在明顯差異:(1)戰略方向上,美國更加強調大數據的基礎研究,尤其是技術、算法,同時注重數據安全、隱私保護、教育培訓等工作,形成了一套相對完整的政策體系;而中國的政策更側重于大數據應用,突出與工業企業跨界融合,促進產業發展。(2)在學科建設上,美國提出專門組建“大數據高級指導小組”,要求在高校開設全新的研究型課程,培養下一代的“數據科學家”;而我國在學科建設方面幾乎沒有涉及。


表1:中美大數據戰略概覽


二、中美大數據人才培養現狀


據網絡公開數據顯示,目前,美國現有46所高校開設與大數據相關的本科專業;有超過300所大學開設了大數據相關專業碩士研究生課程。預計每年大數據專業畢業生人數達到8000-12000人。


而國內大數據人才培養以本科教育為主。2016年2月教育部在北京大學、中南大學和對外經貿大學3所高校開設本科大數據專業,而后第二年又有32所高校申請大數據專業,2018年有248所高校獲批,目前共計283所高校本科設立大數據相關專業,其中985/211高校占比13%。但開設大數據碩士專業的高校數量不足30所。預計未來3-5年內每年畢業生人數約為20000人。大數據畢業生總人數雖然可達到美國的1倍,但相比而言競爭力不足。


表2:中美高校大數據專業設置情況(單位:所)


在學科設置方面,美國大數據課程主要分為三個方向:面向商學院、管理學院等的大數據分析方向、面向計算機學院與軟件學院的大數據平臺方向、面向理學院的深度計算分析方向。據美國LLC教育團隊制作的《全美23所知名大學數據科學碩士課程》名錄顯示:美國高校大數據專業的核心特征是,將學校原有的特色專業與數據分析相結合,在各自領域的基礎上關注數據分析,即“特色專業+數據分析”復合型模式。例如:北卡羅來納州立大學、德雷克塞爾大學、路易斯安那州立大學聚焦于商業與數據分析的結合;辛辛納提大學、田納西大學的統計與運營管理系打造面向商業與大數據的課程等等。


表3:《全美23所知名大學數據科學碩士課程》名錄


而我國比較典型的大數據專業是數據科學與大數據技術,在課程設計可分為:大數據科學、大數據技術和大數據應用與實務。是以計算機技術為基礎,以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科。在專業設置方面,我國更加偏重于大數據技術應用。比如:對外經貿大學、武漢大學、上海交通大學側重于大數據分析和應用;北京航空航天大學和西安電子科技大學側重于軟件工程等等。


表4:我國部分高校大數據相關碩士專業


此外,美國各大高校非常重視通過與校外合作來提高學生的實際應用能力。例如:斯坦福大學利用地處硅谷的優勢,學生被允許使用Amazon的EC2云平臺做大規模計算;基于康涅狄格大學與通用電器的長期合作伙伴關系,該校畢業生可以運用其數據在商業分析和項目管理方面進行探索;舊金山大學與湯森路透(Thomson Reuters)、思科(Cisco)等眾多知名公司緊密合作。這使得大數據人才將學業與實踐聯系起來。我國校企合作模式還未形成統一的模式,畢業生缺少實習機會,導致高校培養出的大數據人才難以立刻上手,需要較長的培訓和適應期。


小結


姑且不論國內到底有多少大數據人才。但我國在學校能級、課程設置、師資力量、學生實踐能力等方面與美國確還存在一定差距。正如任總所說,大數據是交叉型學科,是基礎學科,應該培養高端復合型的大數據人才。筆者建議:


1.加強大數據學科建設。高校應重點針對大數據采集、數據存儲、數據分析和數據應用等領域開設課程,注重大數據與金融、商業、政務等行業的融合,形成“特色行業+大數據”的人才培養模式。在本科教育的基礎上,加大高水平研究生教育水平,培養一批綜合能力強、技術過硬、具有強實踐能力的人才。


2.加強校企合作培養。大數據產業人才不僅需要掌握數據分析和挖掘的理論知識,更需要實踐能力。要注重校企合作,形成定向培養、按需培養的人才培育模式。如鼓勵企業開放不涉及公司機密的數據,讓高校實習生進行鍛煉,為培養學生研究能力和交流技能提供機會。


3.加大政府引導和研發投入。我國大數據投入重點應由后端的應用逐步過渡到前端的數據技術、算法和數據研發上。尤其,目前我國還缺乏深度挖掘數據價值的工具,政府應當在數據分析、數據挖掘、數據安全等領域加大引導和扶持,加快信息基礎設施建設,推進公共數據資源開放共享。同時積極與企業合作,共同挖掘數據價值,提升政府治理水平,推動企業創新發展。

(本文數據來源根據網絡公開資料整理)



作者:胡志仁,上海前灘新興產業研究院產業分析師

采編:李潤楠









前言


前不久,華為創始人任正非的電視采訪刷遍了朋友圈。任總講,基礎研究和基礎學科很重要,人工智能實際就是計算機+統計學;大數據時代干的就是統計工作。他在中科大考察時,建議中科大每個專業后面都應該加一個統計學。巧的是,一份名為《2018全球大數據發展分析報告》中顯示,目前中國的大數據產業相關人才數量占比達59.5%,全球最高,而美國僅占全球的22.4%。


莫非中國已成為全球大數據人才的聚集地嗎?


一、中美大數據戰略選擇之別


美國政府將數據定義為“未來新石油”,認為對數據的占有和控制是繼陸權、海權、空權之外的另一個國家資產。2012年起,美國將大數據定為國家戰略,并出臺一系列政策。相比之下,我國大數據第一次出現在國家層面規劃中是在2015年。在大數據政策導向上,中美兩國也存在明顯差異:(1)戰略方向上,美國更加強調大數據的基礎研究,尤其是技術、算法,同時注重數據安全、隱私保護、教育培訓等工作,形成了一套相對完整的政策體系;而中國的政策更側重于大數據應用,突出與工業企業跨界融合,促進產業發展。(2)在學科建設上,美國提出專門組建“大數據高級指導小組”,要求在高校開設全新的研究型課程,培養下一代的“數據科學家”;而我國在學科建設方面幾乎沒有涉及。


表1:中美大數據戰略概覽


二、中美大數據人才培養現狀


據網絡公開數據顯示,目前,美國現有46所高校開設與大數據相關的本科專業;有超過300所大學開設了大數據相關專業碩士研究生課程。預計每年大數據專業畢業生人數達到8000-12000人。


而國內大數據人才培養以本科教育為主。2016年2月教育部在北京大學、中南大學和對外經貿大學3所高校開設本科大數據專業,而后第二年又有32所高校申請大數據專業,2018年有248所高校獲批,目前共計283所高校本科設立大數據相關專業,其中985/211高校占比13%。但開設大數據碩士專業的高校數量不足30所。預計未來3-5年內每年畢業生人數約為20000人。大數據畢業生總人數雖然可達到美國的1倍,但相比而言競爭力不足。


表2:中美高校大數據專業設置情況(單位:所)


在學科設置方面,美國大數據課程主要分為三個方向:面向商學院、管理學院等的大數據分析方向、面向計算機學院與軟件學院的大數據平臺方向、面向理學院的深度計算分析方向。據美國LLC教育團隊制作的《全美23所知名大學數據科學碩士課程》名錄顯示:美國高校大數據專業的核心特征是,將學校原有的特色專業與數據分析相結合,在各自領域的基礎上關注數據分析,即“特色專業+數據分析”復合型模式。例如:北卡羅來納州立大學、德雷克塞爾大學、路易斯安那州立大學聚焦于商業與數據分析的結合;辛辛納提大學、田納西大學的統計與運營管理系打造面向商業與大數據的課程等等。


表3:《全美23所知名大學數據科學碩士課程》名錄


而我國比較典型的大數據專業是數據科學與大數據技術,在課程設計可分為:大數據科學、大數據技術和大數據應用與實務。是以計算機技術為基礎,以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科。在專業設置方面,我國更加偏重于大數據技術應用。比如:對外經貿大學、武漢大學、上海交通大學側重于大數據分析和應用;北京航空航天大學和西安電子科技大學側重于軟件工程等等。


表4:我國部分高校大數據相關碩士專業


此外,美國各大高校非常重視通過與校外合作來提高學生的實際應用能力。例如:斯坦福大學利用地處硅谷的優勢,學生被允許使用Amazon的EC2云平臺做大規模計算;基于康涅狄格大學與通用電器的長期合作伙伴關系,該校畢業生可以運用其數據在商業分析和項目管理方面進行探索;舊金山大學與湯森路透(Thomson Reuters)、思科(Cisco)等眾多知名公司緊密合作。這使得大數據人才將學業與實踐聯系起來。我國校企合作模式還未形成統一的模式,畢業生缺少實習機會,導致高校培養出的大數據人才難以立刻上手,需要較長的培訓和適應期。


小結


姑且不論國內到底有多少大數據人才。但我國在學校能級、課程設置、師資力量、學生實踐能力等方面與美國確還存在一定差距。正如任總所說,大數據是交叉型學科,是基礎學科,應該培養高端復合型的大數據人才。筆者建議:


1.加強大數據學科建設。高校應重點針對大數據采集、數據存儲、數據分析和數據應用等領域開設課程,注重大數據與金融、商業、政務等行業的融合,形成“特色行業+大數據”的人才培養模式。在本科教育的基礎上,加大高水平研究生教育水平,培養一批綜合能力強、技術過硬、具有強實踐能力的人才。


2.加強校企合作培養。大數據產業人才不僅需要掌握數據分析和挖掘的理論知識,更需要實踐能力。要注重校企合作,形成定向培養、按需培養的人才培育模式。如鼓勵企業開放不涉及公司機密的數據,讓高校實習生進行鍛煉,為培養學生研究能力和交流技能提供機會。


3.加大政府引導和研發投入。我國大數據投入重點應由后端的應用逐步過渡到前端的數據技術、算法和數據研發上。尤其,目前我國還缺乏深度挖掘數據價值的工具,政府應當在數據分析、數據挖掘、數據安全等領域加大引導和扶持,加快信息基礎設施建設,推進公共數據資源開放共享。同時積極與企業合作,共同挖掘數據價值,提升政府治理水平,推動企業創新發展。

(本文數據來源根據網絡公開資料整理)



作者:胡志仁,上海前灘新興產業研究院產業分析師

采編:李潤楠







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