大数据与人工智能的现状
作者：张老师 浏览次数： 2019-09-09 17:47
随着大数据和人工智能上升到国家战略，大数据、人工智能专业被教育部“点名”为重点建设专业。然而在这些新兴复合型学科的建设中，专业建设与行业、产业的对接仍未能充分实现，人才培养面临挑战：具有相关基础的老师少，同时教材体系、实验环境、教学资源、教学评估等成为了发展难题。
高校：新兴专业建设要求更新现有的办学条件、师资条件和实训条件，然而大部分高校面临专业师资不足、系统教材与配套资源短缺、实验环境缺乏、学生就业质量难保障等问题。
培训机构：社会需求瞬息万变，环境与政策实时更新，对于参照已有专业动向进行课程体系构建的培训机构而言，难以确定究竟培养什么样的人才，开展大数据、人工智能等教学与实训面临瓶颈；
合作办学：高校、培训机构往往向第三方供应商寻求解决方案与资源支持，但大多数解决方案为了教学而教学，缺乏实践土壤，难以为专业建设或合作办学提供实际有效的方案支撑。
过去十年，数据的重要性日益凸显。据评估，全球数据体量已从2010年的2泽字节增长到了2019年的41泽字节，并且未来的增长量和增长率无法预测。当前，数据处于发展的关键时期，新技术正不断催生新数据，不断提高数据获取能力。为获得成功，必须做好数据管理工作，善于发现数据的意义，否则将被信息淹没。未来十年，必须完善数据战略，善于发现数字化世界的新机遇。
十年前，数字化还处于初期阶段，“大数据”一词刚刚出现。数据通常被视为技术企业和专家关注的问题。随着时间的推移，企业逐渐意识到数据的广泛潜力并开始建立自身的数字化战略。一些企业因缺乏相关准备，在面对巨量数据时无法做出具有可操作性的决策，进而无法利用数据实现自我完善。同时，数据管理给大多数企业带来了监管处罚、预测问题和客户流失等问题。
高校：新兴专业建设要求更新现有的办学条件、师资条件和实训条件，然而大部分高校面临专业师资不足、系统教材与配套资源短缺、实验环境缺乏、学生就业质量难保障等问题。
培训机构：社会需求瞬息万变，环境与政策实时更新，对于参照已有专业动向进行课程体系构建的培训机构而言，难以确定究竟培养什么样的人才，开展大数据、人工智能等教学与实训面临瓶颈；
合作办学：高校、培训机构往往向第三方供应商寻求解决方案与资源支持，但大多数解决方案为了教学而教学，缺乏实践土壤，难以为专业建设或合作办学提供实际有效的方案支撑。
过去十年，数据的重要性日益凸显。据评估，全球数据体量已从2010年的2泽字节增长到了2019年的41泽字节，并且未来的增长量和增长率无法预测。当前，数据处于发展的关键时期，新技术正不断催生新数据，不断提高数据获取能力。为获得成功，必须做好数据管理工作，善于发现数据的意义，否则将被信息淹没。未来十年，必须完善数据战略，善于发现数字化世界的新机遇。
十年前，数字化还处于初期阶段，“大数据”一词刚刚出现。数据通常被视为技术企业和专家关注的问题。随着时间的推移，企业逐渐意识到数据的广泛潜力并开始建立自身的数字化战略。一些企业因缺乏相关准备，在面对巨量数据时无法做出具有可操作性的决策，进而无法利用数据实现自我完善。同时，数据管理给大多数企业带来了监管处罚、预测问题和客户流失等问题。
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