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,高校大數(shù)據(jù)教育：基礎知識結(jié)構(gòu)與學位設計,,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,大數(shù)據(jù)價值,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。,,統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院,大數(shù)據(jù)價值,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。,,統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院,大數(shù)據(jù)價值,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(jié)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(jié)果的應用離不開優(yōu)化與算法。,,統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院,大數(shù)據(jù)知識結(jié)構(gòu),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(jié)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(jié)構(gòu)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。,,統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院,大數(shù)據(jù)學位設計,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(cè)重點可以不同。,工學學位可以側(cè)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(cè)重統(tǒng)計學，熟悉應用科學。,,統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院,大數(shù)據(jù)學位設計,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。,,統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院,大數(shù)據(jù)學位設計,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（FoundationofDataScience）?數(shù)據(jù)科學概率基礎（ProbabilityforDataScience）?數(shù)據(jù)科學統(tǒng)計基礎（StatisticsforDataScience）?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,,統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院,大數(shù)據(jù)學位設計,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(jié)構(gòu)，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。,,統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院,大數(shù)據(jù)學位設計,碩士學位仍然培養(yǎng)實用型人才，但因?qū)W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(nèi)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。,,統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)研究院,大數(shù)據(jù)學位設計,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。,,THANKS,