許嘉　呂品

【摘 要】在大數(shù)據(jù)時代，各行各業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)人才的需求量大幅增長，而我國尚未建立起成熟有效的數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)體系。本文從領(lǐng)域知識、基礎(chǔ)理論、計算機(jī)工具和社會實(shí)踐等四個方面對如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)人才進(jìn)行了探討，以期為我國高校制定數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)方案提供參考。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)科學(xué)人才 領(lǐng)域知識 基礎(chǔ)理論 計算機(jī)工具 社會實(shí)踐

一、引言

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，無處不在的“數(shù)據(jù)”引發(fā)了人們空前的關(guān)注，各行各業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)人才的需求量都呈現(xiàn)出大幅增長的趨勢。然而，當(dāng)前不論是國內(nèi)還是國外，數(shù)據(jù)科學(xué)人才的數(shù)量與實(shí)際需求相比都存在很大的缺口。培養(yǎng)大量合格的數(shù)據(jù)科學(xué)人才成為一項(xiàng)急迫的任務(wù)。本文根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)人才應(yīng)當(dāng)具有的知識結(jié)構(gòu)，從領(lǐng)域知識、基礎(chǔ)理論、計算機(jī)工具和社會實(shí)踐四個方面對如何培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)人才進(jìn)行探討，為國內(nèi)高校建立數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)機(jī)制提供參考。

二、領(lǐng)域知識

數(shù)據(jù)科學(xué)人才的職責(zé)是解決特定領(lǐng)域的問題。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)人才必須具備一定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識，包括行業(yè)信息和業(yè)務(wù)信息。一方面，這是正確開展數(shù)據(jù)分析工作的前提和保障；另一方面，積累足夠的領(lǐng)域知識有助于評價和區(qū)分有價值的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

三、基礎(chǔ)理論

數(shù)據(jù)科學(xué)人才因?yàn)槭桥c數(shù)據(jù)打交道，所以需要具有扎實(shí)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)。高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、離散數(shù)學(xué)等課程都是需要學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)課。除此之外，統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等方面的基礎(chǔ)理論對于建立數(shù)據(jù)科學(xué)人才的知識體系非常必要，應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)加強(qiáng)。

統(tǒng)計學(xué)是應(yīng)用數(shù)學(xué)的分支，包括描述統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計。描述統(tǒng)計主要研究如何收集、處理和描述數(shù)據(jù)，推斷統(tǒng)計則是研究如何利用樣本數(shù)據(jù)來推斷總體特征。統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)分析的靈魂，可以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的量化分析、總結(jié)、推斷和預(yù)測，為相關(guān)領(lǐng)域問題的決策提供依據(jù)和參考。

數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)科學(xué)的必備理論工具。數(shù)據(jù)科學(xué)把原始數(shù)據(jù)看作是形成知識的源泉，作為交叉學(xué)科的數(shù)據(jù)挖掘正是綜合運(yùn)用數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化和并行計算等方面的知識從數(shù)據(jù)海洋中提煉出有價值的信息，為領(lǐng)域決策提供重要支持。

四、計算機(jī)工具

在這個數(shù)據(jù)爆炸的時代，僅依靠人力處理快速增長的數(shù)據(jù)并不現(xiàn)實(shí)，人們必須借助計算機(jī)來進(jìn)行處理大量的數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)人才需要熟練掌握相應(yīng)的計算機(jī)工具。

數(shù)據(jù)科學(xué)人才需要掌握的計算機(jī)工具之一就是用于存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，包括傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫和新興的NoSQL數(shù)據(jù)庫。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使用關(guān)系數(shù)據(jù)庫和結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）對其進(jìn)行存儲和查詢的技術(shù)已非常成熟。隨著數(shù)據(jù)多樣性的程度越來越高，半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文檔、圖像、音頻、視頻數(shù)據(jù)）所占的比重越來越大。這類數(shù)據(jù)更適合使用非關(guān)系的NoSQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲與查詢。目前常用的NoSQL數(shù)據(jù)庫有MongoDB、HBase等。

除了數(shù)據(jù)庫，用于數(shù)據(jù)處理的編程框架和編程語言也是數(shù)據(jù)科學(xué)人才需要掌握的。當(dāng)前廣受關(guān)注的開源數(shù)據(jù)處理編程框架包括Hadoop、Spark、Storm等。Hadoop是一個能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架，其核心是分布式文件系統(tǒng)HDFS和MapReduce編程模型，能夠充分利用集群的計算能力和存儲能力來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。Spark與Hadoop的工作原理類似，但由于Spark是把中間計算結(jié)果保存在內(nèi)存中而非分布式文件系統(tǒng)中，因此比Hadoop具有更快的運(yùn)算速度。Storm是一個分布式的實(shí)時計算系統(tǒng)，主要針對流式數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，適用于對實(shí)時性要求較高的系統(tǒng)。上述三個編程框架都主要使用Java作為編程語言。此外，Scala、Python、R等也都是在數(shù)據(jù)處理中常用的編程語言。

為了將數(shù)據(jù)分析結(jié)果用最易于理解的方式呈現(xiàn)出來，數(shù)據(jù)可視化工具必不可少。常用的數(shù)據(jù)可視化工具包括Excel、R和Google Chart API等。另外還有不少值得關(guān)注的國產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化工具，例如大數(shù)據(jù)魔鏡。

五、社會實(shí)踐

數(shù)據(jù)通常是來源于人們的生產(chǎn)生活，研究數(shù)據(jù)科學(xué)的目的也是為了更好地服務(wù)于人們的生產(chǎn)生活。因此，培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)人才必須注重理論聯(lián)系實(shí)際，通過社會實(shí)踐來提高數(shù)據(jù)科學(xué)人才分析和解決實(shí)際問題的能力。

社會實(shí)踐一方面是要讓學(xué)生接觸產(chǎn)業(yè)界，了解不同行業(yè)的背景和需求，特別是要利用在實(shí)際生產(chǎn)生活中產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，這樣能夠更好地理解理論知識。除了在不同的行業(yè)進(jìn)行實(shí)習(xí)，參加各類大數(shù)據(jù)競賽也是一個接觸產(chǎn)業(yè)界的很好的方式?，F(xiàn)在不少政府部門、學(xué)術(shù)組織、企業(yè)、高校都通過組織大數(shù)據(jù)競賽的方式促進(jìn)人才培養(yǎng)，推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。影響力比較大的競賽包括中國計算機(jī)學(xué)會主辦的中國大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新大賽、全國青年大數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽，阿里巴巴集團(tuán)舉辦的天池大數(shù)據(jù)競賽，百度和西安交通大學(xué)舉辦的大數(shù)據(jù)競賽等等。通過實(shí)習(xí)或競賽，學(xué)生能夠在實(shí)踐中鍛煉能力，從而能夠更快地成長為合格的數(shù)據(jù)科學(xué)人才。

社會實(shí)踐的另一方面是培養(yǎng)學(xué)生的溝通與表達(dá)能力。因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)是為各行各業(yè)服務(wù)的，所以數(shù)據(jù)科學(xué)人才需要同非數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的人士交流，了解其需求，并向其解釋數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。這就需要數(shù)據(jù)科學(xué)人才在掌握專業(yè)能力之外，同時需要具備良好的交流能力。因此，人際交往能力是數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)的重要方面。

六、總結(jié)

數(shù)據(jù)科學(xué)是一門綜合性的學(xué)科，培養(yǎng)數(shù)據(jù)科學(xué)人才也是一項(xiàng)系統(tǒng)工程。只有從領(lǐng)域知識、基礎(chǔ)理論、計算機(jī)工具和社會實(shí)踐這幾個方面統(tǒng)籌規(guī)劃，制定合理的培養(yǎng)方案，才能培養(yǎng)出既有理論水平又有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)人才，這樣的人才將更受社會歡迎。

【參考文獻(xiàn)】

[1]許嘉，呂品.哈佛大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)課程教學(xué)初探[J].教育界，2015（15）.

[2]Rachel Schutt， Cathy O'Neil. Doing Data Science[M].O'Reilly，2013.

[3]楊旭，湯海京，丁剛毅.數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論[M].北京：北京理工大學(xué)出版社，2014.