发布时间：2023-7-13 分类： 行业资讯
随着大数据和数据科学应用的逐渐升温，数据科学教育项目在世界各国发展迅速。数据科学项目的部署不仅代表了高校的水平，也反映了城市发展和国家竞争力。那么，我们的教育离真正的数据科学教育还有多远呢？
2020年3月，国内领先的数据科学协作平台和鲸科技与腾云大学在TalkingData、全球知名云计算服务平台AWS、开源学习社区Datawhale下联合发布《数据科学教育白皮书》，旨在聚焦数据科学教育领域，从全球视角研究数据科学教育的发展轨迹和方向。分析了数据科学作为通用技术在教育过程中的价值和痛点，提出了数据科学教育的新范式，开辟了数据科学教育的路径，发挥了数据科学的应用价值和生态价值。
数据科学作为通用技术，加速了垂直科技的创新迭代，同时强化了赋能生态创新的广度和深度，使得教育模式的适用性更加严格。截至2019年3月25日，全国34个省级行政区中有29个区的481所高校(截至2019年6月15日，全国高校总数为1265所)成功增设数据科学与大数据技术专业，其中部分高校开设了数据科学与大数据技术两个不同学位的专业。
我国数据科学教育仍处于快速发展阶段。教育生态资源整合和学生就业发展路径也存在诸多痛点。如何更好地将科学研究与普遍学习联系起来？如何在把握教育方向的前提下提高科研效率？如何提高教育生态中的资源整合效率？这已经成为一个亟待解决的问题。一个完整的数据科学教育过程需要包括五个子过程：理论学习、实践训练、项目实战、ind
和鲸认为，数据科学项目应采取从开源到开源的开放项目教育路线，以产业需求为拉动，将产学研资本纳入教育体系，采取“数据科学专业人才社区SaaS平台”的新型教育模式，分别对知识体系、实践路径与项目培养、真实场景与开放生态连接进行结合和阐述，打造一体化的数据科学教育项目，使数据科学教育落户产业应用。
《数据科学教育白皮书》阐述数据科学发展课程建设路径中国，人民大学商学院院长毛基业，教授中国，人民大学统计与大数据研究院院长艾春荣，教授北京大学光华推荐人管理学院商业统计与计量经济系主任王汉生，教授。《数据科学教育白皮书》完整版可在“和鲸”微信官方账号后台回复“教育白皮书”获取。
