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2024年5月1日发(作者：chown 无效的用户)
DIALOGUE
人物简介：
欧高炎，北京大学博士、博士后，博雅大数据学院
院长，大数据教育联盟秘书长。中国计算机学会数据库
专委会委员。大数据教育、服务和竞赛平台“数据嗨客”
创始人。中国人民银行征信中心“大数据新算法在个人
信用评分中的使用效果评估”项目负责人。
These Innovations in
Systems and Mechanisms
have laid a Solid Foundation
for the Development of Big
Data Talent Cultivation and
Industry Integration
机制创新助推大数据人才培养
与产业融合发展
——对话博雅大数据学院院长 欧高炎
编辑/冉叶兰 胡琼月
采访背景：
国家“十三五”规划纲要中明确提出：“实施国家大数据战略，推进数据
资源开放共享”。党的“十九大”报告指出，要推动互联网、大数据、人工智
能和实体经济深度融合。大数据和人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，
将进一步释放科技革命和产业变革积蓄的能量，对于打造新动力具有重要意义。
而推动大数据和人工智能的发展不仅要依靠国家战略与相关政策的支持，更需
要相关人才的支撑，人才的质量和数量决定着大数据和人工智能发展水平和潜
力。而中国大数据与人工智能领域人才缺口明显，“技术+管理”人才难求。
博雅大数据学院是专注于大数据教育培训、教学产品研发与服务的机构。针对
大数据时代下人工智能人才的培养，大数据时代杂志社独家专访到博雅大数据
学院院长欧高炎。
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对话
These innovations in systems and
mechanisms have laid a solid
foundation for the development of big
data talent cultivation and industry
integration
大数据时代：实施国家大数据战略，
推动互联网、大数据、人工智能和实体
经济深度融合，必然离不开人才的支撑。
对于大数据与人工智能人才，应该具备
什么样的素质和技能，您是如何定义的？
欧高炎：近年来，大数据行业的发
展和对大数据以及人工智能在人类社会
各个方面广泛应用的期待，对大数据和
人工智能人才培养提出了刻不容缓的要
求。国内外高校纷纷成立大数据研究机
构或大数据学院。市场化的人才培养也
进入了积极探索的阶段。
大数据和人工智能强调培养具有多
学科交叉能力的大数据人才。这样的人
才应该具有以下三方面的素质：一是理
论性的，主要是对算法和模型理解和运
用的能力；二是实践性的，主要是处理
实际数据的能力；三是应用性的，主要
是利用大数据的方法解决具体行业实际
问题的能力。 培养这样的人才，需要数学、
统计和计算机科学等学科之间的密切合
作，同时也需要和产业界或其他拥有数
据的部门之间的合作。大数据和人工智
能课程的开设，也需要采用新的模式，
即理论课和实践课相结合的模式，就像
物理、化学和生物课一样。这就需要提
供相应的实验平台。这样的实验平台应
该提供实际问题、实际数据和基本的处
理工具。
大数据时代：近年来，我国对大数据
人才的培养越来越重视，在积极推进产
学研融合发展，培养复合型创新人才方
面，高校和企业应该如何引进、培养和
使用大数据人才？您有什么样的建议？
欧高炎：大数据行业的一大特点是
年轻人往往最为活跃。因此在人才引进
上需要不拘一格，建立新的机制和平台，
充分发挥大数据人才的作用。以北京大
数据研究院为例，过去两年，通过“双
聘制”等创新机制已经从国际和国内引
进了数十名青年大数据人才。
在人才培养上，以“数据科学与大
数据技术”专业为例，它涉及到数学、
计算机和统计学等多门学科的交叉融合，
高校在设置专业时应注意统筹整合全校
各方面的师资和教学资源。在课程的开
设上，要注意与产业界的合作，特别是
拥有数据和应用场景的企业和机构。可
以采用联合开课等新型课程模式，以北
京大数据研究院面向本科的深度学习课
程为例，张志华教授与Face++深度合作，
由Face++首席科学家带领20多名工程
师共同参与到教学中，将企业的真实问
题带入课堂，与学生共同研发攻克瓶颈
难题。
大数据相关的课程开设也应采用新
的模式。以我本人参与授课的北京大学
数据科学导引课程为例，借助大数据实
训平台，在教学过程中侧重实际数据和
问题的训练。同时也采用了“以赛促教”
的改革尝试，在课程的期中和期末大作
业环节，采用线上大数据竞赛的方式，
让学生组队解决真实的企业问题。
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DIALOGUE
大数据时代：当前，大数据与人工
智能高端人才出现全球性短缺，培养这
类新型人才对我国深入实施国家大数据
战略，推进大数据技术与产业融合发展
大数据时代：大数据技术的发展催
生了新兴学科和专业建设，人才培养与
学科建设该如何处理定制与创新引领、交
叉融合与专业建设的关系？博雅大数据学
院是怎么做的？目前取得了哪些成效？
欧高炎：为了应对在师资能力、课
程体系建设、教材的研发，以及教学形
式的变革等多方面的挑战，北京大数据
研究院牵头成立了博雅大数据学院。其
目的是整合相关高校的集体力量，用高
质量和最有效的方法建立起数据科学和
大数据技术人才培养所需要的基础设施。
这些基础设施包括课程体系和教材的建
设和研发、实验平台的建设、师资培训、
专业课程的建设和共享等。
几年来，博雅大数据学院已经逐步
建立起了一个完整的大数据课程体系。
这些课程分成专业基础课、专业核心课
和专业选修课三个模块。专业基础课包
括大数据分析的数学基础、大数据分析
的Python基础和数据存储等。专业核心
课包括数据采集与网络爬虫、数据清洗技
术与工具、数据可视化、大数据应用导论、
数据科学导引、机器学习和分布式概论
等。专业选修课包括深度学习、知识图
谱、文本分析、健康医疗大数据、交通
大数据和金融大数据等。同时，博雅大
数据学院也初步建成了数据嗨客（www.
）这个大数据实验和教学辅
助平台，并得到了广泛的好评。
具有什么样的战略意义？
欧高炎：大数据和人工智能已成为
国际竞争的新焦点。而制约大数据和人
工智能产业发展的最大瓶颈在于人才（特
别是高端人才）的极度紧缺。大数据与
人工智能人才具有“高薪、高就、高资历、
高度垄断”四高特点，能够促进人才发
展的政策、吸引人才驻留的资源、推动
人才培养的机制、协助人才上行的氛围
是国家乃至全球范围最务实也是最迫切
解决的关键问题，更是实现大数据技术
与产业融合的必经之路。
集聚和培养大数据高端人才，是进
一步深入实施国家大数据战略的关键前
提。不论是基础理论研究，还是大数据
技术的产业化，都离不开人才，特别是
高端人才。建议加大大数据和人工智能
高端人才的引进力度，建立新的制度，
不拘一格地从世界范围内引进人才，特
别是优秀的青年人才。
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