玩转数据、拥抱智能 | 清华大学大数据能力提升项目宣讲会火热来袭

简介:

近年来,“大数据+”的概念越发得到业界认可,数据人才作为数据工作的载体和核心竞争力,也逐渐受到各界关注及重视。既具备行业知识技能,又拥有大数据思想方法和技术能力的交叉型人才成为了企业和社会急需的“宝马良驹”。今年数据院大数据人才教育工作已迈进第五个年头,对跨学科交叉型人才培养的探索也得到了学生们的认可,积累了良好的口碑。因此,此次宣讲会还未正式开始,现场便已座无虚席,火爆异常。来自全校20多个院系的近300名学生齐聚一堂,共同开启通往数据之路的新征程。

684d56b3b1d34083110c27fdd23bc7018535e881

数据院执行副院长韩亦舜在开场发言中表示:“同学们来到宣讲会现场,说明大家对数据科学抱有一颗好奇心。我也会持续关注大家报名、学习我们项目课程的情况,更想了解参与大数据能力提升项目的学习对你们今后的工作是否有较大帮助。清华云集了全国的优秀学子,希望大家主动用数据科学的知识武装自己,使我们的国家未来拥有更多具备大数据思维的π型顶尖人才!”

3b5d036c7652f71c383b55ef5ec110b037f08d04

数据院合作发展部刘文清

数据院合作发展部刘文清老师从与生活息息相关的“现实情景”切入,通过阐述百度、淘宝、抖音等当下流行互联网产品的数据分析及应用,介绍了数据科学入门的基础知识。并对数据院的发展理念、三大任务及四大特色做了较为细致的阐释。

4d7ed419840b707b13775b644809866321149ecd

教学部主管罗国荣

教学部主管罗国荣老师做了大数据能力提升项目人才培养的分享,罗老师指出:“该项目是由清华大学研究生院和数据院于2015年共同发起,课程由多个院系共同设计,师资力量格外雄厚,并且有校内外来自学界和业界的专家提供权威指导;实践环节同学们将跨学科组队参与来自企业的真实数据项目,共同解决实际问题;特设RONG奖学金,以鼓励优秀的大数据人才。”并对课程设置、培养目标、报名事项,选课攻略等做了详细介绍。随后,罗老师对现场同学们关心的问题进行了答疑。

206367f5c2e01cae3ec5c1bfceef5230f3ee3ca1

上图:优秀毕业生张玉萍 下图:学生大数据研究协会副会长王明哲

来自美术学院的大数据人才培养项目优秀毕业生张玉萍为大家分享了她学习该项目的心路历程。项目中对于理论和实践的知识,给张玉萍的学习、科研和实习都提供了很强的助力。张玉萍的研究方向涉及对艺术作品属性的分析以及对传播受众的研究,大数据思维帮助她从更为宏观的角度来探讨本专业的更多可能性。而提及自己的文科背景,她也在现场跟学弟学妹们分享起自己的经验:“我的数理基础相对薄弱,跨学科学习大数据课程很吃力,但是项目的老师和同学们来自不同院系,所以我可以经常与计算机、经管等信息类专业的老师和同学请教问题,帮助我克服了跨学科学习当中的知识盲点。我也希望更多文科背景的同学能够加入到这个项目中来,走在时代的前沿。”

最后,清华大学学生大数据研究协会副会长、数据派研究部部长、自动化系的王明哲对学生大数据协会和数据派研究部的特点和招新条件以及大数据学习的“自强计划”做了介绍,并为师弟师妹指引了大数据学习方面的经验,提升了大家学习大数据的信心。

宣讲会在学生们热烈的提问中渐渐落下了帷幕,直到活动结束,一些学生仍然围着老师们详细咨询,再次表现出了他们对大数据知识的好奇与渴望。清华大学在时代背景下高瞻远瞩创造条件,大力推行大数据能力提升项目,无疑是同学们的一道福音。

自2014年以来,清华大学大数据能力提升项目在“学校统筹,问题引导”的方针指导下,报名人数从2014年的150人、2015年的279人,一路攀升到2016年的327人,2017年的418人。截至去年10月,大数据人才培养项目覆盖了全校31个院系,累计有1174名学生参与该项目。


原文发布时间为:2018-09-10

本文来自云栖社区合作伙伴“数据派THU”,了解相关信息可以关注“数据派THU”。

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
2月前
|
分布式计算 DataWorks IDE
MaxCompute数据问题之忽略脏数据如何解决
MaxCompute数据包含存储在MaxCompute服务中的表、分区以及其他数据结构;本合集将提供MaxCompute数据的管理和优化指南,以及数据操作中的常见问题和解决策略。
46 0
|
2月前
|
SQL 存储 分布式计算
MaxCompute问题之下载数据如何解决
MaxCompute数据包含存储在MaxCompute服务中的表、分区以及其他数据结构;本合集将提供MaxCompute数据的管理和优化指南,以及数据操作中的常见问题和解决策略。
37 0
|
2月前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
MaxCompute问题之数据归属分区如何解决
MaxCompute数据包含存储在MaxCompute服务中的表、分区以及其他数据结构;本合集将提供MaxCompute数据的管理和优化指南,以及数据操作中的常见问题和解决策略。
33 0
|
3天前
|
数据采集 搜索推荐 大数据
大数据中的人为数据
【4月更文挑战第11天】人为数据,源于人类活动,如在线行为和社交互动,是大数据的关键部分,用于理解人类行为、预测趋势和策略制定。数据具多样性、实时性和动态性,广泛应用于市场营销和社交媒体分析。然而,数据真实性、用户隐私和处理复杂性构成挑战。解决策略包括数据质量控制、采用先进技术、强化数据安全和培养专业人才,以充分发挥其潜力。
10 3
|
6天前
|
运维 供应链 大数据
数据之势丨从“看数”到“用数”,百年制造企业用大数据实现“降本增效”
目前,松下中国旗下的64家法人公司已经有21家加入了新的IT架构中,为松下集团在中国及东北亚地区节约了超过30%的总成本,减少了近50%的交付时间,同时,大幅降低了系统的故障率。
|
1月前
|
分布式计算 DataWorks 关系型数据库
DataWorks报错问题之dataworks同步rds数据到maxcompute时报错如何解决
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与管理平台,支持数据集成、数据开发、数据治理等功能;在本汇总中,我们梳理了DataWorks产品在使用过程中经常遇到的问题及解答,以助用户在数据处理和分析工作中提高效率,降低难度。
|
1月前
|
存储 监控 大数据
数据仓库(11)什么是大数据治理,数据治理的范围是哪些
什么是数据治理,数据治理包含哪些方面?大数据时代的到来,给了我们很多的机遇,也有很多的挑战。最基础的调整也是大数据的计算和管理,数据治理是一个特别重要的大数据基础,他保证着数据能否被最好的应用,保证着数据的安全,治理等。那么数据治理到底能治什么,怎么治?
64 0
|
2月前
|
JSON 分布式计算 MaxCompute
MaxCompute问题之创建数据集失败如何解决
MaxCompute数据包含存储在MaxCompute服务中的表、分区以及其他数据结构;本合集将提供MaxCompute数据的管理和优化指南,以及数据操作中的常见问题和解决策略。
33 0
|
2月前
|
存储 分布式计算 DataWorks
MaxCompute数据问题之数据不一致如何解决
MaxCompute数据包含存储在MaxCompute服务中的表、分区以及其他数据结构;本合集将提供MaxCompute数据的管理和优化指南,以及数据操作中的常见问题和解决策略。
36 0
|
2月前
|
存储 分布式计算 DataWorks
MaxCompute数据之数据不一致如何解决
MaxCompute数据包含存储在MaxCompute服务中的表、分区以及其他数据结构;本合集将提供MaxCompute数据的管理和优化指南,以及数据操作中的常见问题和解决策略。
26 0