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大数据人才的培养需要政府乃至全社会的重视、支持和投入，需要建立一套行之有效的机制或统一行动纲要。
金智教育CTO、北航云计算硕士项目主任陈滢博士认为，虽然在中国，互联网行业已经有了比较多的大数据实践，而且像金融、电信等行业也确实感受到了大数据给业务带来的压力，但是从整个大数据市场来看，还是“雷声大、雨点小”。这种情况与三四年前云计算刚兴起时类似。“像云计算、大数据这样的新兴行业，人才培养和储备应先行一步。”陈滢表示，“一个新行业刚出现，没有标准也没有太多成功经验可借鉴，我们只能摸着石头过河，自己探索大数据人才培养方法和规律。”
培养复合型人才
在传统的大学培养和教育体制下，我们在一些与大数据相关的专业学科领域已经储备了大量人才，包括统计学、数学、人工智能、可视化等方面，但是大数据需要的是复合型的人才，需要将深厚的技术背景与所在行业和业务领域的需求相结合。“大数据需要那些对业务有非凡洞察力的专业人才。数据科学家就是这样一类跨多个领域的复合型人才。”陈滢表示。
慧科教育与北京航空航天大学继2010年开办云计算专业研究生班后，又于2013年开办了国内首个“大数据技术与应用”研究生班。作为北京航空航天大学软件学院特聘教授以及慧科教育的特聘专家，陈滢也参与了相关的教学活动。“我们培养的是普适的大数据人才，让学生掌握广泛的大数据知识，并为他们提供到企业实习的机会。”陈滢介绍说，“我们十分重视培养应用型的人才，并强调企业实践。从我们这个班毕业的学生都可以马上投入到实际的大数据项目中去。我们80%的老师不是来自高校，而是企业中的专家。”
在大学中很难培养出实用的大数据人才，因为学校中没有真正的大数据环境。这也是为什么大数据技术与应用研究生班特别强调企业实践的原因。“我本人爱好摄影。摄影圈里有一句名言，‘你的照片拍不好，因为你离景物不够近’。大数据的学习也一样，如果你不能亲自到企业的真正的大数据环境中去学习、实践，就不可能将大数据的知识融会贯通。”陈滢介绍说，“我们与百度、阿里、腾讯等企业合作，为学生提供了近似真实的仿真大数据环境。”
大数据技术与应用研究生班也将采取两条腿走路的人才培养策略：一方面引进来，仿照企业实际的大数据环境，为学生提供一个仿真的大数据学习环境；另一方面送出去，鼓励学生更多地走入互联网等大数据企业去实践。“一个云计算专业研究生班的学生曾经告诉我，他现在已经可以给别人讲云计算的课程。”陈滢兴奋地表示，“许多学生是带着实际工作中的问题来学习的，这让学习变得有的放矢。很多学生现在已经成了各自企业云计算项目的中坚力量。经过近三年的摸索，我们在云计算人才培养上摸索出了一套成功的经验，这为大数据人才的培养提供了借鉴。”
数据科学家是桥梁
“数据科学家不是一个项目经理，也不一定要懂编程，但是一定要懂得算法，知道用什么样的方法可以更好地挖掘出大数据的价值。”陈滢表示。从某个角度说，数据科学家就像是一个转换器，在大数据项目中起到了承上启下的作用，他们可以把业务需求转化成数学算法或公式。“数据科学家是一座桥梁，它懂‘两个世界的语言’。”陈滢表示。
2013年1月开学的大数据技术与应用研究生班，包括普通班60人，高端班43人，学制两年半。这一培养数量与实际的大数据人才需求相比，可谓杯水车薪。“我们希望找到一种可以快速复制的人才培养模式，就像之前的云计算专业研究生班一样，能够在更多的城市和高校中进行推广。”陈滢介绍说。
金智教育CTO、北航云计算硕士项目主任陈滢博士认为，虽然在中国，互联网行业已经有了比较多的大数据实践，而且像金融、电信等行业也确实感受到了大数据给业务带来的压力，但是从整个大数据市场来看，还是“雷声大、雨点小”。这种情况与三四年前云计算刚兴起时类似。“像云计算、大数据这样的新兴行业，人才培养和储备应先行一步。”陈滢表示，“一个新行业刚出现，没有标准也没有太多成功经验可借鉴，我们只能摸着石头过河，自己探索大数据人才培养方法和规律。”
培养复合型人才
在传统的大学培养和教育体制下，我们在一些与大数据相关的专业学科领域已经储备了大量人才，包括统计学、数学、人工智能、可视化等方面，但是大数据需要的是复合型的人才，需要将深厚的技术背景与所在行业和业务领域的需求相结合。“大数据需要那些对业务有非凡洞察力的专业人才。数据科学家就是这样一类跨多个领域的复合型人才。”陈滢表示。
慧科教育与北京航空航天大学继2010年开办云计算专业研究生班后，又于2013年开办了国内首个“大数据技术与应用”研究生班。作为北京航空航天大学软件学院特聘教授以及慧科教育的特聘专家，陈滢也参与了相关的教学活动。“我们培养的是普适的大数据人才，让学生掌握广泛的大数据知识，并为他们提供到企业实习的机会。”陈滢介绍说，“我们十分重视培养应用型的人才，并强调企业实践。从我们这个班毕业的学生都可以马上投入到实际的大数据项目中去。我们80%的老师不是来自高校，而是企业中的专家。”
在大学中很难培养出实用的大数据人才，因为学校中没有真正的大数据环境。这也是为什么大数据技术与应用研究生班特别强调企业实践的原因。“我本人爱好摄影。摄影圈里有一句名言，‘你的照片拍不好，因为你离景物不够近’。大数据的学习也一样，如果你不能亲自到企业的真正的大数据环境中去学习、实践，就不可能将大数据的知识融会贯通。”陈滢介绍说，“我们与百度、阿里、腾讯等企业合作，为学生提供了近似真实的仿真大数据环境。”
大数据技术与应用研究生班也将采取两条腿走路的人才培养策略：一方面引进来，仿照企业实际的大数据环境，为学生提供一个仿真的大数据学习环境；另一方面送出去，鼓励学生更多地走入互联网等大数据企业去实践。“一个云计算专业研究生班的学生曾经告诉我，他现在已经可以给别人讲云计算的课程。”陈滢兴奋地表示，“许多学生是带着实际工作中的问题来学习的，这让学习变得有的放矢。很多学生现在已经成了各自企业云计算项目的中坚力量。经过近三年的摸索，我们在云计算人才培养上摸索出了一套成功的经验，这为大数据人才的培养提供了借鉴。”
数据科学家是桥梁
“数据科学家不是一个项目经理，也不一定要懂编程，但是一定要懂得算法，知道用什么样的方法可以更好地挖掘出大数据的价值。”陈滢表示。从某个角度说，数据科学家就像是一个转换器，在大数据项目中起到了承上启下的作用，他们可以把业务需求转化成数学算法或公式。“数据科学家是一座桥梁，它懂‘两个世界的语言’。”陈滢表示。
2013年1月开学的大数据技术与应用研究生班，包括普通班60人，高端班43人，学制两年半。这一培养数量与实际的大数据人才需求相比，可谓杯水车薪。“我们希望找到一种可以快速复制的人才培养模式，就像之前的云计算专业研究生班一样，能够在更多的城市和高校中进行推广。”陈滢介绍说。