京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据与教育的深度融合共破人才荒
当下,大数据日益成为推动各领域变革的强劲力量,大数据与教育的深度融合也已成必然趋势。20日,“WE+2017智绘互联校园新生态峰会”在南京举行,来自全国800多所高校的领导、业界专家与互联网、IT精英热议大数据的广阔前景,校企数据化程度不高、数据流通不畅、大数据人才匮乏等成为各方关注的焦点。
教啥学啥问计于“数”
“数据驱动学校、分析变革教育”,将改变现有教与学的生态,成为未来教育的发展趋势。“运用大数据智能分析可助力破解择校‘感性化’难题。”教育大数据应用技术国家工程实验室负责人、华中师范大学校长杨宗凯举例说,美国教育科学院推出“高校导航”项目,汇集7000多所高校各类资源指标,进行大数据分析并对所有大学进行排序和筛选。美国加州马鞍山学院开发的教育个性化服务建议助理系统,根据学生喜好为他们推荐课程、时段和可选节次,并通过智能分析为课程设计者提供反馈,使他们能有的放矢改进教材。
未来所有老师的教学过程、学生的学习过程都将“线上化”,学生适合什么课程,需要什么指导,都需要精细计算。“农业社会的教育形态是个性化,师父带徒弟,名师出高徒;到了工业社会,组织形式和知识传播形态的变化,促使规模化、标准化成为教育新形态。”教育部科技发展中心主任李志民分析认为,“互联网+”浪潮下的教育,可以兼容大规模、灵活性、个性化,有助于真正实现教育公平。
数据宝藏静静沉睡
分析数据先要整理数据,但数据化程度不高、流通不畅是校企双方共同的困惑。阿里教育事业部总经理王晓斐认为,教育行业数据庞杂,各类数据库只是“静静躺在那儿”,并没有真正转化成数据生产力。同时,很多企业重视大数据中心建设、数据驱动,但中国商业联合会数据分析专业委员会一项调查显示,我国企业的数据化程度高级水平仅为14%。
提高产业效率,大数据是方向。农场选择蔬菜品种,取决于气象和市场,而不是“拍脑袋”决定;保险公司推销险种,要分析电话数据;电力公司也需分析用户用电数据。王晓斐介绍,在美国,上市公司市值排名靠前的公司都是以数据驱动的,比如苹果公司等;在中国,阿里巴巴、腾讯等企业正逐渐取代工商银行、中石油、中石化的龙头地位。“未来的中小型企业,一定都是线上型企业,生产、制造、销售、服务和售后等所有流程数据都沉淀在云端,为智能制造提供可能。”
校企共破人才荒
大数据炙手可热,但对于大数据人才的培养,目前在国内还属于探索阶段。知途教育首席执行官俞京华的一份调查显示,南京每天都有1500人的大数据相关岗位需求量,且不断增长。去年7月发布的国内首份大数据人才报告显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
站在互联网“风口”,大数据直接催热大数据专业。在教育部公布的2017年高校新增专业名单中,第二批32所高校成功获批开设“数据科学与大数据技术”本科专业。第一批成功申请该专业的高校仅有北京大学等3所高校。这意味着,目前国内具备培养大数据人才的院校或培训单位非常少,尚处于起步阶段。
星环信息科技有限公司技术总监杨洪山介绍,目前国内高校的培养多集中在统计学和计算机方面。而大数据需要的是复合型人才,对数学、统计学、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌握;同时,大数据思维属于创新思维,从数据挖掘、发现、应用到商业决策,对知识结构和能力结构有很高要求。目前该公司正与复旦大学、同济大学、上海交大等合作研发课程。
“大数据专业实践所需的数据,包括交通、金融、医疗、物流等数十个领域行业,而高校并没有相关数据,教材、课程、师资几乎都是空白。企业和高校联手培养大数据人才将是必然趋势。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02