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清华首招大数据硕士,培养“π”型人才

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清华首招大数据硕士
在清华大学建校103周年的大数据时代高端论坛探讨上,作为重要内容之一,清华大学宣布与山东省青岛市合作,正式成立“清华—青岛数据科学研究院”,将开展大数据科学研究,并培养具备大数据思维和创新能力的复合型人才。

“大数据的运用,将颠覆人们的传统认知,推动基础理论和学术思想的重构,乃至社会的重大变革。清华大学与青岛市的此次合作,是学校从国家战略需要出发、主动应对大数据时代的重要部署,不仅将引发学科建设、科学研究等方面的深刻变革,而且还将有力推动人才培养和教师队伍建设。”在发言中,清华大学校长陈吉宁如此概括成立这一研究院的初衷。

除宣布成立研究院外,作为培养大数据人才的另一项重大举措,清华还同时推出多学科交叉培养的大数据硕士项目。今年9月,该校将正式培养首批150名从清华校内学生中选拔产生的大数据硕士学位研究生,并从明年起面向校外公开招生。

据悉,清华此次开办的大数据硕士学位项目将采用理论学习、实践教学、大数据专题研究或学位论文研究相结合的方式,其目标是培养学生宽广的专业知识、扎实的大数据分析能力和管理大数据的能力。在大数据职业素养课程建设和大数据硕士项目不断推进和建设的基础上,该校还将探索筹建大数据专业博士学位项目。

“开展大数据人才培养和创新研究,是学校面向不断变化的社会需求,加速学科交叉融合的重要步骤。学校将致力于培养出一大批具有大数据思维和技术的政、产、学、管领军人才,奠定清华大学在大数据领域的优势地位,带动中国乃至世界的大数据研究和开发。”陈吉宁说。


我们需要“π”型人才

如果成立研究院、开设专业可以看作是人才培养的“硬件准备”的话,设定培养目标就应该算是人才培养的“核心内容”了。那么,大数据时代究竟需要怎样的人才呢?

在此次论坛上,多位来自清华不同院系的相关教师在一起分享了他们对于大数据人才的理解,其中的一些话语很是耐人寻味。

比如,在发言中,清华大学经管学院院长助理陈煜波结合自身专业,表示经济管理学科需要以下三类大数据人才,一是真正懂得数据技术的商务分析人才,能够从问题出发,寻找最适合问题的技术分析手段;二是具有大数据素养和大数据思维的商业经营人才;三是具有大数据意识的数据采集人才。

“就像世界上不缺少美,而缺少发现美的眼睛一样,我们也缺乏发现有价值数据的眼睛。从这个角度上说,那些正在商学院学习的未来商业经营者、决策者,都应学习一些大数据知识,培养大数据素养。”陈煜波的话很具有代表性。

在发言中,虽然不同老师所处的学院和学科领域不同,但他们在阐述自身观点时,几乎都谈到了同一个问题——大数据时代需要的是复合型人才。而在中国工程院院士、中科院计算技术研究所首席科学家李国杰看来,这样的人才可以被称为“π”型人才。

在做论坛主旨演讲时,李国杰表示,越来越多的研究人员开始在数据科学中探索,这使得数据驱动型的发现成为科学的常态,而游刃有余地处理大量数据也就会成为传统科学领域的必备技术。“在这种背景下,我们的人才应该是一种‘π’型人才,即既熟悉本领域的相关知识,同时也对数据分析十分了解,使之有两条分属于不同领域的‘腿’支撑他们前进。”李国杰说。

“以前,我们的专业型人才都具有很深的基础,但宽度不够,就像钉子一样;后来发展到厚基础、宽专业的‘T’型人才,伴随着大数据时代的到来,我们的确应该思考,如何培养‘π’型人才了。”对于李国杰的观点,清华大学信息科学技术学院常务副院长张佐如是说。

学科交叉中的“语言学习”

在谈及大数据的重要性时,李国杰举了这样一个例子:“其他领域的科学家几天才能完成的数据处理,有经验的计算机科技人员也许几分钟就能完成。”对于这番话,清华大学交叉信息研究院助理院长徐葳有着另一番解读。

“李院士的话很有道理,但在更多的情况下,学科专家首先需要花费几天的时间,向计算机专家解释问题的所在,计算机专家才能用几分钟时间做出结果。”徐葳说。

徐葳的话从另一个层面印证了“π”型复合人才的重要性,而要培养这样的人才,学科交叉自然是题中之意。以清华大学为例,此次开办的大数据硕士项目就将依托该校信息学院、经管学院、公管学院、社科学院、交叉信息研究院、五道口金融学院等6个院系协同共建,在研究生院的统筹协调下,以数据科学与工程、商务分析、大数据与国家治理、社会数据、互联网金融等硕士项目为先导,开拓研究生的培养方式。

在发言中,徐葳坦言,培养复合型人才必然需要学科交叉,但学科交叉的重点并不仅仅在于知识传授,而是学科思维和语言的学习。“是不是能说人家的语言,能理解人家的思维方式?”徐葳说,大数据人才一定是有“深度”的人才,是某计算机领域的专家,因为没有深度就不会有思维。

此外,鉴于大数据科学的发展仅有二三十年的时间,并不像其他学科具有多年的积累,这就导致一些教师面临另外一方面的问题:我们要教给学生什么?我们教授的内容会不会马上过时?

对此,徐葳表示,这种想法忽视了对学生终身学习能力的培养。“正如之前所说,我们的重点并不是片面追求教给学生知识,而是让学生以开放的心态不断接受新观点、新思维,只有学生具备了这种能力,才能真正成为适应时代发展的人才。”徐葳说。清华首招大数据硕士

在清华大学建校103周年的大数据时代高端论坛探讨上,作为重要内容之一,清华大学宣布与山东省青岛市合作,正式成立“清华—青岛数据科学研究院”,将开展大数据科学研究,并培养具备大数据思维和创新能力的复合型人才。

“大数据的运用,将颠覆人们的传统认知,推动基础理论和学术思想的重构,乃至社会的重大变革。清华大学与青岛市的此次合作,是学校从国家战略需要出发、主动应对大数据时代的重要部署,不仅将引发学科建设、科学研究等方面的深刻变革,而且还将有力推动人才培养和教师队伍建设。”在发言中,清华大学校长陈吉宁如此概括成立这一研究院的初衷。

除宣布成立研究院外,作为培养大数据人才的另一项重大举措,清华还同时推出多学科交叉培养的大数据硕士项目。今年9月,该校将正式培养首批150名从清华校内学生中选拔产生的大数据硕士学位研究生,并从明年起面向校外公开招生。

据悉,清华此次开办的大数据硕士学位项目将采用理论学习、实践教学、大数据专题研究或学位论文研究相结合的方式,其目标是培养学生宽广的专业知识、扎实的大数据分析能力和管理大数据的能力。在大数据职业素养课程建设和大数据硕士项目不断推进和建设的基础上,该校还将探索筹建大数据专业博士学位项目。

“开展大数据人才培养和创新研究,是学校面向不断变化的社会需求,加速学科交叉融合的重要步骤。学校将致力于培养出一大批具有大数据思维和技术的政、产、学、管领军人才,奠定清华大学在大数据领域的优势地位,带动中国乃至世界的大数据研究和开发。”陈吉宁说。


我们需要“π”型人才

如果成立研究院、开设专业可以看作是人才培养的“硬件准备”的话,设定培养目标就应该算是人才培养的“核心内容”了。那么,大数据时代究竟需要怎样的人才呢?

在此次论坛上,多位来自清华不同院系的相关教师在一起分享了他们对于大数据人才的理解,其中的一些话语很是耐人寻味。

比如,在发言中,清华大学经管学院院长助理陈煜波结合自身专业,表示经济管理学科需要以下三类大数据人才,一是真正懂得数据技术的商务分析人才,能够从问题出发,寻找最适合问题的技术分析手段;二是具有大数据素养和大数据思维的商业经营人才;三是具有大数据意识的数据采集人才。

“就像世界上不缺少美,而缺少发现美的眼睛一样,我们也缺乏发现有价值数据的眼睛。从这个角度上说,那些正在商学院学习的未来商业经营者、决策者,都应学习一些大数据知识,培养大数据素养。”陈煜波的话很具有代表性。

在发言中,虽然不同老师所处的学院和学科领域不同,但他们在阐述自身观点时,几乎都谈到了同一个问题——大数据时代需要的是复合型人才。而在中国工程院院士、中科院计算技术研究所首席科学家李国杰看来,这样的人才可以被称为“π”型人才。

在做论坛主旨演讲时,李国杰表示,越来越多的研究人员开始在数据科学中探索,这使得数据驱动型的发现成为科学的常态,而游刃有余地处理大量数据也就会成为传统科学领域的必备技术。“在这种背景下,我们的人才应该是一种‘π’型人才,即既熟悉本领域的相关知识,同时也对数据分析十分了解,使之有两条分属于不同领域的‘腿’支撑他们前进。”李国杰说。

“以前,我们的专业型人才都具有很深的基础,但宽度不够,就像钉子一样;后来发展到厚基础、宽专业的‘T’型人才,伴随着大数据时代的到来,我们的确应该思考,如何培养‘π’型人才了。”对于李国杰的观点,清华大学信息科学技术学院常务副院长张佐如是说。

学科交叉中的“语言学习”

在谈及大数据的重要性时,李国杰举了这样一个例子:“其他领域的科学家几天才能完成的数据处理,有经验的计算机科技人员也许几分钟就能完成。”对于这番话,清华大学交叉信息研究院助理院长徐葳有着另一番解读。

“李院士的话很有道理,但在更多的情况下,学科专家首先需要花费几天的时间,向计算机专家解释问题的所在,计算机专家才能用几分钟时间做出结果。”徐葳说。

徐葳的话从另一个层面印证了“π”型复合人才的重要性,而要培养这样的人才,学科交叉自然是题中之意。以清华大学为例,此次开办的大数据硕士项目就将依托该校信息学院、经管学院、公管学院、社科学院、交叉信息研究院、五道口金融学院等6个院系协同共建,在研究生院的统筹协调下,以数据科学与工程、商务分析、大数据与国家治理、社会数据、互联网金融等硕士项目为先导,开拓研究生的培养方式。

在发言中,徐葳坦言,培养复合型人才必然需要学科交叉,但学科交叉的重点并不仅仅在于知识传授,而是学科思维和语言的学习。“是不是能说人家的语言,能理解人家的思维方式?”徐葳说,大数据人才一定是有“深度”的人才,是某计算机领域的专家,因为没有深度就不会有思维。

此外,鉴于大数据科学的发展仅有二三十年的时间,并不像其他学科具有多年的积累,这就导致一些教师面临另外一方面的问题:我们要教给学生什么?我们教授的内容会不会马上过时?

对此,徐葳表示,这种想法忽视了对学生终身学习能力的培养。“正如之前所说,我们的重点并不是片面追求教给学生知识,而是让学生以开放的心态不断接受新观点、新思维,只有学生具备了这种能力,才能真正成为适应时代发展的人才。”徐葳说。


原文发布时间为:2014-05-09


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