多“源”異“構(gòu)”培養(yǎng)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新型人才

吳力波

復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院，上海 200433

多“源”異“構(gòu)”培養(yǎng)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新型人才

吳力波

復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院，上海 200433

大數(shù)據(jù)科技與產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展對人才培養(yǎng)提出了巨大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)科學(xué)家需要具備從巨量數(shù)據(jù)中挖掘商業(yè)價值的能力，因此要進行多學(xué)科交叉培養(yǎng)。從大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)目前進展和需求來探討多“源”異“構(gòu)”大數(shù)據(jù)創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)。在人才培養(yǎng)中要打造核心知識體系，使未來的數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠具備持續(xù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)必須要有數(shù)據(jù)環(huán)境，要打通政府、企業(yè)與高校之間的數(shù)據(jù)壁壘，面向真實數(shù)據(jù)培養(yǎng)針對性的應(yīng)用技能。大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)要打破學(xué)科壁壘，從人才培養(yǎng)方案設(shè)計到教學(xué)、實習(xí)、畢業(yè)、考核各個環(huán)節(jié)標準都要體現(xiàn)交叉特色。

大數(shù)據(jù)；人才培養(yǎng)；學(xué)科交叉

1 數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)人才的需求特征

大數(shù)據(jù)是否會帶來一場技術(shù)和工業(yè)革命，仍然有待觀察。但毋庸置疑的是，大數(shù)據(jù)的開發(fā)與應(yīng)用確實在改變著當(dāng)今社會信息流動、能源流動的方式，而這一特征，恰恰契合了歷次工業(yè)革命的基本特征：通信技術(shù)與能源利用技術(shù)變革結(jié)合，改變了支撐社會進步的核心要素的配置方式，從而帶來經(jīng)濟發(fā)展方式的根本轉(zhuǎn)型。巨量數(shù)據(jù)的開發(fā)應(yīng)用給計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科帶來巨大挑戰(zhàn)：大數(shù)據(jù)的存取、交換、分析、應(yīng)用無一不涉及基礎(chǔ)理論和應(yīng)用技術(shù)的創(chuàng)新，從硬件到軟件、從存儲到超算、從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)安全、從網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)讲⑿杏嬎?、從?shù)據(jù)分析到統(tǒng)計建模、從科學(xué)計算到優(yōu)化方法等。而大數(shù)據(jù)的發(fā)展還具備一個鮮明特征：與各個學(xué)科領(lǐng)域的深度融合。大數(shù)據(jù)在商業(yè)、金融、醫(yī)療、能源、傳媒等各個領(lǐng)域都有著越來越廣泛的應(yīng)用，甚至開始顛覆這些學(xué)科在原有統(tǒng)計樣本支撐下形成的理論體系和應(yīng)用架構(gòu)。“數(shù)據(jù)科學(xué)”不再僅僅是數(shù)學(xué)家或者統(tǒng)計學(xué)家的專屬領(lǐng)域，而成為站在計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等學(xué)科巨人肩膀上，與經(jīng)濟學(xué)、金融學(xué)、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、新聞學(xué)、社會學(xué)等多學(xué)科高度交叉的21世紀的“創(chuàng)新型科學(xué)”。

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個新的學(xué)科，具有高度的學(xué)科交叉特性，同時又高度面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。數(shù)據(jù)科學(xué)植根于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)等學(xué)科，但是在研究對象、方法論、學(xué)科體系等方面又與這些學(xué)科有顯著不同。數(shù)據(jù)科學(xué)的內(nèi)涵包含了兩個層次，第一個層次是以來源多樣、結(jié)構(gòu)各異、規(guī)模巨大、傳輸高速、應(yīng)用廣泛的大數(shù)據(jù)為研究對象，解決大數(shù)據(jù)在獲取、處理、分析、展示與應(yīng)用領(lǐng)域的理論與實踐問題，如數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計計算等領(lǐng)域；第二個層次則是以大數(shù)據(jù)為研究手段的數(shù)據(jù)交叉科學(xué)，如生物信息、精準醫(yī)療、電子商務(wù)、大數(shù)據(jù)金融、智能電網(wǎng)、智慧城市等領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為這些學(xué)科提供了新的研究范式，也在解決這些學(xué)科計算復(fù)雜性問題的過程中獲得進一步的發(fā)展。由此可見，數(shù)據(jù)科學(xué)的內(nèi)涵已經(jīng)超出了傳統(tǒng)學(xué)科的范疇，通過將統(tǒng)計分析、系統(tǒng)計算、交叉科學(xué)等有機整合，形成一套面向大數(shù)據(jù)分析全流程、大數(shù)據(jù)應(yīng)用全產(chǎn)業(yè)鏈的完整知識體系。

發(fā)展數(shù)據(jù)科學(xué)的目標之一是要面向數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，培養(yǎng)具備大數(shù)據(jù)思維的人才，而這種人才的培養(yǎng)與主流的大學(xué)人才培養(yǎng)模式存在著顯著的差異，需要有新的人才培養(yǎng)理念、方式和標準。2012年10月，美國哈佛商業(yè)評論對“數(shù)據(jù)科學(xué)家”的價值進行了闡釋：數(shù)據(jù)科學(xué)家是可以從看似雜亂、無規(guī)則的數(shù)據(jù)中提煉財富的職業(yè)，這類人才既要具備全面的數(shù)據(jù)分析能力，還要具備敏銳的市場嗅覺，能夠以價值創(chuàng)造為目標，對數(shù)據(jù)進行各種形式的分析，對看似無關(guān)的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)、解構(gòu)。與很多傳統(tǒng)學(xué)科的發(fā)展不同，發(fā)展大數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)、培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)家這類特殊人才的強烈需求是來源于市場，由于與互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體深度融合的企業(yè)積累了大量數(shù)據(jù)資源，這些數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)創(chuàng)造財富的新動能，因此對于能夠?qū)崿F(xiàn)這一過程的人才就提出了強烈需求。因此大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的主基調(diào)是鮮明而富有活力的，只有具備將科學(xué)邏輯與應(yīng)用價值有機結(jié)合的全新知識體系，數(shù)據(jù)科學(xué)家才能夠在各個行業(yè)的大數(shù)據(jù)浪潮中成為應(yīng)對自如的弄潮兒。

2 國內(nèi)外大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)進展

在大數(shù)據(jù)浪潮的席卷之下，美國大量名校都開設(shè)了大數(shù)據(jù)人才項目。2013 年起,美國紐約大學(xué)和英國鄧迪大學(xué)設(shè)立“數(shù)據(jù)科學(xué)”科學(xué)碩士學(xué)位，美國芝加哥大學(xué)開設(shè)了夏季培訓(xùn)課程，美國弗吉尼亞大學(xué)和美國華盛頓大學(xué)也設(shè)置數(shù)據(jù)分析科學(xué)碩士學(xué)位，美國西北大學(xué)設(shè)立了分析科學(xué)碩士學(xué)位，美國紐約大學(xué)還設(shè)立了商業(yè)分析科學(xué)碩士學(xué)位，后加州伯克利分校、麻省理工學(xué)院、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)等也開始了相關(guān)的人才培養(yǎng)計劃。這些人才培養(yǎng)計劃從本科到碩士、博士課程，課程設(shè)置各有千秋，在計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和計算數(shù)學(xué)類基礎(chǔ)課程的設(shè)置上有不同的側(cè)重，在與其他學(xué)科的交叉方面也各具特色，有側(cè)重于與管理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)交叉的商業(yè)分析類，也有側(cè)重于與醫(yī)療、交通等交叉的公共管理類，還有與環(huán)境、能源、電力、氣候、生物等交叉的科學(xué)類。對學(xué)生的培養(yǎng)目標也有不同，有些項目側(cè)重于掌握全面數(shù)據(jù)分析、可視化技術(shù)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的工程師，有些項目則側(cè)重于培養(yǎng)具備數(shù)據(jù)分析與決策能力的領(lǐng)導(dǎo)者。

我國的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)尚未形成可比擬美國的氣候。雖然互聯(lián)網(wǎng)商務(wù)發(fā)展迅猛，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用在這些行業(yè)中也具備了相當(dāng)規(guī)模，但是我國的大數(shù)據(jù)發(fā)展生態(tài)鏈還未形成，可供大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的創(chuàng)新型環(huán)境還有很多短板需要補全。一方面是大數(shù)據(jù)企業(yè)與大學(xué)之間的合作還未全面展開。美國的很多大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)項目都是企業(yè)與大學(xué)合作建設(shè)，例如領(lǐng)英－全球最大的職業(yè)社交網(wǎng)站就與加州圣芭芭拉大學(xué)聯(lián)合建設(shè)大數(shù)據(jù)商務(wù)分析碩士項目。國內(nèi)校企之間的合作往往局限于研發(fā)項目合作，人才培養(yǎng)項目方面的合作還很少。另一方面是受限于我國大學(xué)的資源配置模式。真正實現(xiàn)學(xué)科交叉、面向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的人才培養(yǎng)項目還剛剛起步?！皩W(xué)科建設(shè)”是我國大學(xué)發(fā)展的主要路徑，由此形成的學(xué)科體系盡管在不斷地隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展而更新、分化，但是在交叉學(xué)科的發(fā)展方面則顯示出固有的缺陷性。由于國內(nèi)的科學(xué)研究、人才培養(yǎng)的資金流動體系都是與學(xué)科高度掛鉤，導(dǎo)致交叉學(xué)科的發(fā)展很難獲得足夠的空間和資源配置，更勿論形成全面、完整的人才培養(yǎng)體系，進行交叉學(xué)科的人才培養(yǎng)。大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)同樣由于這樣的背景原因而受到了一定的限制，一般往往是大學(xué)中計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)哪個學(xué)科更強，哪個學(xué)科就舉起大數(shù)據(jù)的大旗，其他學(xué)科只能有限參與，難以形成深度的交叉融合。

要推動大數(shù)據(jù)的發(fā)展，就必須開展數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人才的系統(tǒng)培養(yǎng)。從人才培養(yǎng)的縱向結(jié)構(gòu)來看，要建立從基礎(chǔ)人才到專業(yè)技術(shù)人才再到高端科技創(chuàng)新人才的完整培養(yǎng)體系。也就是說，大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)人才是適應(yīng)各行業(yè)的大數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)拓展的基礎(chǔ)應(yīng)用型人才；大數(shù)據(jù)專業(yè)技術(shù)人才是集中面向大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的較高層次的應(yīng)用拓展型人才；而高端創(chuàng)新人才則是從事大數(shù)據(jù)高端技術(shù)研發(fā)、重大理論創(chuàng)新攻關(guān)的高層次人才。從人才培養(yǎng)的學(xué)科廣度來看，則要重基礎(chǔ)、寬視野。力爭在夯實計算機、統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的同時，拓寬數(shù)據(jù)應(yīng)用類知識體系，使不同層次的學(xué)生都具備一定的適用于本層次人才的應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新能力。

3 我國大數(shù)據(jù)人才需求分析

培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才，是響應(yīng)國家大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展的號召，為大數(shù)據(jù)催生的新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新經(jīng)濟培養(yǎng)具備扎實數(shù)據(jù)分析和系統(tǒng)建構(gòu)能力、了解數(shù)據(jù)應(yīng)用場景和價值創(chuàng)造機制的高端人才。

（1）大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的迅猛態(tài)勢對大數(shù)據(jù)人才提出了強烈需求

隨著社會的進步和科技的發(fā)展，人類已經(jīng)邁入了“大數(shù)據(jù)時代”。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)涉及眾多領(lǐng)域，成為“互聯(lián)網(wǎng)+”與“工業(yè)4.0”時代推動社會進步的重要引擎。國務(wù)院《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中指出要“加強專業(yè)人才培養(yǎng)，創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式，建立健全多層次、多類型的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)體系。要大力培養(yǎng)具有統(tǒng)計分析、計算機技術(shù)、經(jīng)濟管理等多學(xué)科知識的跨界復(fù)合型人才”。在經(jīng)濟、政治、文化、生物、醫(yī)學(xué)、能源等多個領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)科學(xué)已經(jīng)被廣泛運用。我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)近年來蓬勃興起，無論是典型的以百度、阿里、騰訊為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，還是一批正在崛起的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)企業(yè)、大數(shù)據(jù)交易、大數(shù)據(jù)銀行、智能機器人等新興產(chǎn)業(yè)都需要大量的大數(shù)據(jù)人才。而傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與大數(shù)據(jù)的融合更是開啟了大數(shù)據(jù)人才需求的巨大閘門，以3D打印為代表的智能制造對數(shù)據(jù)分析提出了全新的要求，基因診療、在線診斷、藥物篩選等新模式的出現(xiàn)也使得大數(shù)據(jù)成為醫(yī)療行業(yè)的新寵。這些行業(yè)的人才需求是傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計和計算機科學(xué)等學(xué)科人才培養(yǎng)體系無法滿足的。構(gòu)建復(fù)合型的知識培養(yǎng)體系以及專注于大數(shù)據(jù)的研究、應(yīng)用和商業(yè)價值的核心競爭力的培育，是社會對高等學(xué)校提出的現(xiàn)實需求。

（2）政府提高公共治理效率、開放、開發(fā)、應(yīng)用公共數(shù)據(jù)的需求日益強烈，對相關(guān)人才的需求十分迫切

國務(wù)院《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》明確提出要推動大數(shù)據(jù)在政府治理中的應(yīng)用。在未來5～10年打造精準治理、多方協(xié)作的社會治理新模式，建立運行平穩(wěn)、安全高效的經(jīng)濟運行新機制，構(gòu)建以人為本、惠及全民的民生服務(wù)新體系。政府?dāng)?shù)據(jù)涵蓋了公共交通、教育醫(yī)療、智慧城市、養(yǎng)老助困、人口環(huán)境等很多領(lǐng)域，是一個尚未開發(fā)的寶藏，既可以提升政府的公共治理效率，更可以成為服務(wù)社會經(jīng)濟發(fā)展的巨大財富。而目前政府?dāng)?shù)據(jù)的開發(fā)利用受限于人才技術(shù)瓶頸而進展緩慢。近幾年來，上海市政府主動開放政府?dāng)?shù)據(jù)，經(jīng)過脫敏后供大學(xué)生研究開發(fā)各類應(yīng)用，上海開放數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用（SODA）大賽受到了很多高校學(xué)生的關(guān)注，也培養(yǎng)了不少大數(shù)據(jù)工作團隊，甚至有團隊成為市場追捧的新寵。隨著政府公共數(shù)據(jù)開放機制的健全，這類資源不僅可以成為人才培養(yǎng)的實戰(zhàn)基地，也可以更多地被合理化應(yīng)用，帶來相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)應(yīng)該以提升政府、社會公共治理能力為己任，將大數(shù)據(jù)公共治理的相關(guān)課程納入課程體系，確保人才培養(yǎng)可以為政府管理、民生工程、智慧城市建設(shè)等多個領(lǐng)域提供支撐。

（3）大數(shù)據(jù)人才市場需求巨大，但相關(guān)人才卻十分稀缺

大數(shù)據(jù)作為新興的戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，市場需求巨大。然而由于技術(shù)門檻較高，目前社會上的人才稀缺。大數(shù)據(jù)研究和運用需要具交叉學(xué)科背景的專業(yè)人才，兼具計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、生物科學(xué)等多學(xué)科知識。隨著大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用的推進，對于大數(shù)據(jù)人才的需求也在急劇增加。根據(jù)目前統(tǒng)計，國內(nèi)只有北京大學(xué)、中南大學(xué)設(shè)立了數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)本科專業(yè)，復(fù)旦大學(xué)設(shè)立了數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)方向“2+2”本科項目，并在2017年本科大類招生中面向全國招生。其他如中國人民大學(xué)、上海財經(jīng)大學(xué)等高校的大數(shù)據(jù)研究院都只有研究生項目，一般歸入應(yīng)用統(tǒng)計方向招生，尚未形成大數(shù)據(jù)獨立的人才培養(yǎng)體系。這樣的發(fā)展態(tài)勢顯然無法滿足社會對相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域人才的巨大需求，因此亟需在有基礎(chǔ)的高校設(shè)立數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)的本科專業(yè)，為大數(shù)據(jù)研究和運用以及推動社會發(fā)展提供相應(yīng)的專業(yè)人才。我國實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略需要加強創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)，要能夠積極應(yīng)對全球工業(yè)4.0時代所特有的以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的制造模式、流通模式、消費模式、商業(yè)模式的變革，大數(shù)據(jù)人才是面向這些新機遇、新挑戰(zhàn)、新應(yīng)用的高端專業(yè)數(shù)據(jù)人才。

4 多“源”異“構(gòu)”培養(yǎng)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新型人才

大數(shù)據(jù)的人才培養(yǎng)要秉承多“源”異“構(gòu)”的思想，利用多種本源學(xué)科，打造具備差異化知識結(jié)構(gòu)的人才。國外相關(guān)人士對數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該具備的技能進行了整理，這些技能主要包括：數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)方面的知識、計算機編程和數(shù)據(jù)庫知識與技能、領(lǐng)域知識和軟技能以及溝通和可視化技能等。因此大數(shù)據(jù)的人才培養(yǎng)絕不是單一學(xué)科可以完成的，也不是僅僅在大學(xué)中就可以學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該具備的各項技能的，大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)模式必須要進行創(chuàng)新，要整合優(yōu)勢學(xué)科資源，打通產(chǎn)學(xué)研合作的壁壘，方能培養(yǎng)出從巨量數(shù)據(jù)中榨取價值的創(chuàng)新型人才。

（1）在本科教育中要把數(shù)據(jù)科學(xué)作為通識教育的基礎(chǔ)內(nèi)容，讓數(shù)據(jù)科學(xué)成為滲透各個學(xué)科的創(chuàng)新思維

數(shù)據(jù)思維是當(dāng)今各個學(xué)科發(fā)展都需要具備的，當(dāng)考古學(xué)、語言學(xué)、地理學(xué)、新聞學(xué)等社會科學(xué)大量使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的時候，誰還能夠否認數(shù)據(jù)思維應(yīng)該成為滲透各個學(xué)科的創(chuàng)新思維？因此要在本科教育中把數(shù)據(jù)科學(xué)作為通識教育的基礎(chǔ)內(nèi)容，讓不同學(xué)科的學(xué)生都能夠懂一些數(shù)據(jù)科學(xué)、掌握一些數(shù)據(jù)科學(xué)的基本原理和方法論，為大數(shù)據(jù)交叉人才的培養(yǎng)育好苗。

（2）大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)必須要打造核心知識體系，使未來的數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠具備持續(xù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)

盡管數(shù)據(jù)科學(xué)家們在不斷研究拓展大數(shù)據(jù)分析的理論內(nèi)涵與外延，在應(yīng)用層面各種創(chuàng)新也層出不窮，區(qū)塊鏈、人工智能等炙手可熱的技術(shù)成為大數(shù)據(jù)人才出奇制勝的新寵。但是大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)必須要打造核心知識體系，包括統(tǒng)計推斷、數(shù)學(xué)分析、數(shù)據(jù)庫、機器學(xué)習(xí)、大規(guī)模分布式系統(tǒng)等知識在內(nèi)的核心知識體系培養(yǎng)要能夠做到理論與應(yīng)用相結(jié)合，方能使之成為未來數(shù)據(jù)科學(xué)家持續(xù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)。

（3）大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)必須要有數(shù)據(jù)環(huán)境，要打通政府、企業(yè)與高校之間的數(shù)據(jù)壁壘，面向真實數(shù)據(jù)培養(yǎng)針對性的應(yīng)用技能

大數(shù)據(jù)科學(xué)在很大程度上是一門實驗科學(xué)，數(shù)據(jù)在量變的過程中推動理論和應(yīng)用技術(shù)的質(zhì)變。因此數(shù)據(jù)資源始終是大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)中最為重要的教學(xué)資源?？照劺碚?、脫離數(shù)據(jù)、脫離應(yīng)用環(huán)境的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)是無法培養(yǎng)出真正意義的數(shù)據(jù)科學(xué)家的。因此要集合公共資源，建立能夠面向科學(xué)人才培養(yǎng)的大數(shù)據(jù)實驗場，通過真實、模擬等各類數(shù)據(jù)源對人才的數(shù)據(jù)分析能力提供實戰(zhàn)機會，這樣的人才進入產(chǎn)業(yè)界時，才能夠真正被市場所接納。

（4）大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)要打破學(xué)科壁壘，從人才培養(yǎng)方案設(shè)計到教學(xué)、實習(xí)、畢業(yè)、考核各個環(huán)節(jié)標準都要體現(xiàn)交叉特色

交叉學(xué)科的人才培養(yǎng)關(guān)鍵是打破學(xué)科壁壘，建立起一套能夠體現(xiàn)本學(xué)科特色的人才培養(yǎng)方案并且在各個環(huán)節(jié)中以交叉為標準來進行過程管理。交叉學(xué)科不是拼盤學(xué)科，不能有多重學(xué)科標準，而是要建立起完整的學(xué)科體系和人才培養(yǎng)標準。只有這樣，才能確保大數(shù)據(jù)學(xué)科的發(fā)展始終面向?qū)W科交叉，而不會成為傳統(tǒng)學(xué)科“新瓶裝舊酒”的犧牲品。

5 結(jié)束語

我國的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)已經(jīng)有了良好的開端，教育部批準設(shè)立數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)激發(fā)了各個高校建設(shè)大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的熱情。復(fù)旦大學(xué)率先在全國成立了大數(shù)據(jù)學(xué)院，打造從本科、專業(yè)碩士到博士的完整的人才培養(yǎng)體系，同時通過大數(shù)據(jù)實驗場的建設(shè)為交叉學(xué)科人才培養(yǎng)提供數(shù)據(jù)平臺。北京大學(xué)的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)非常注重與業(yè)界的合作，已經(jīng)在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域集聚了很多優(yōu)勢資源。這些進步都預(yù)示著大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的美好未來。大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)是市場需求力推動的結(jié)果，同時得到了政府的大力支持，相信未來中國本土培養(yǎng)的數(shù)據(jù)科學(xué)家們能夠成為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與科技創(chuàng)新的脊梁！

Cultivating big data talent by combing various disciplines and utilizing multiple resources

WU Libo
School of Data Science, Fudan University, Shanghai 200433, China

Rapid development of big data science and technology put forward great challenges to talent cultivation.Data scientist should have the capability of coax commercial value from tremendous data and require multi-disciplinary training.Based on the progress and demand of cultivating big data talent, the patlerns of cultivation big data talent by combing various disciplines and utilizing multiple resources were discussed.In the patterns of talent cultivation, core knowledge system should be built and the basis of innovation capability should be solid.The talent cultivation should have data resource.Therefore, breaking through the data open barriers of government, private firms and universities and providing real world data is essential for talent education.To strengthen the interdisciplinary features, talent cultivation should remove the barriers of disciplines and build up systematic standards through the teaching, internship, graduate and evaluation.

big data, talent cultivation, inter-discipline

TP3

A

10.11959/j.issn.2096-0271.2016057

吳力波（1974-），女，復(fù)旦大學(xué)大數(shù)據(jù)學(xué)院教授、副院長、博士生導(dǎo)師，國家社科重大項目“基于大數(shù)據(jù)的宏觀經(jīng)濟現(xiàn)時預(yù)測理論與方法研究”首席科學(xué)家，主要研究方向為能源大數(shù)據(jù)分析、宏觀經(jīng)濟建模分析、能源-環(huán)境-經(jīng)濟多系統(tǒng)建模與政策評估。

2016-08-20