教育部最新：283所高校获批数据科学与大数据专业

3月21日下午，教育部公布了2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的最新通知，第三批大数据本科专业院校获批。

教育部通知链接自取：

http://www.moe.gov.cn/srcsite/A08/moe_1034/s4930/201803/t20180321_330874.html

2016年2月，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学首次成功申请到“数据科学与大数据技术”本科新专业。

2017年3月，第二批32所高校获批。

此次教育部最新公布的高校新增专业名单中，有248所学校获批，是过去两次审批通过额度近8倍。

不止中国，全球的数据人才都处于极其稀缺状态，全球最大的人才社区领英LinkedIn也向大数据文摘透露过同样的招人难题。它们正无比真实的折射出一个数据团队建设的巨大难点：数据人才的奇缺。

数据科学专业在高招时主要划分在这两个院系下：计算机派和数学统计派。此外，一些应用学科，比如金融专业、经贸等也会在自己的专业下设置相关课程。

在此背景下，开展基于数据分析、计算科学与计算机科学充分融合（即数据科学）的科学研究和人才培养工作已经十分必要和迫切。

培养大数据分析人才。这当中存在很多阻挠因素：

1.学习门槛高

数据科学是一门交叉学科，除了计算机相关知识，还需要有统计学、数学基础，以及一定业务知识，这无疑增加了学生学习的难度。

2、投入资金高

众所周知，大数据相关技术需要的资源配置比较高，这也妨碍了许多高校大数据专业落地实施。

3、可借鉴经验不足

数据科学是新兴学科，今年是数据科学与大数据技术本科专业获批的第三年，即便在高校中，专门研究此领域的老师也比较少，许多高校对于完整的数据科学人才培养体系还没有一套成熟的规划方案，而可以借鉴的经验也很少。

4、动手机会少

要进行大数据分析，首先必须有充足的高质量数据。然而，多数高校缺少企业项目实战案例和可以用于研究的商业数据，使得学生难以做到学以致用。

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