未来大有前途!这些专业千万不要错过!

2019-06-10 12:20:00
刘俊辰
原创
653

10年后,我们的孩子


会面临一个怎样的世界?


在美国,编程已超越西班牙语,成为第二大语言。因为在不久的未来,人工智能将全面覆盖人们的生活,人和客观世界的沟通离不开编程,其将成为同阅读,写作和算术一样,孩子应该掌握的基本能力之一。


大家对未来的发展,短期都是高估的,长期都是低估的。人工智能时代到底离我们有多远?从对全球顶尖数百位科学家问卷调查的结果分析来看,人工智能出现的中位年份是2040年。


我们还有20年。


所以,看待儿童教育,我认为有两个基本点:


1. 思考儿童教育的时间维度需要加长,要看到10年20年后。


2.孩子的学习时间和学习能力是有限的,要珍惜孩子的学习机会——否则这是孩子的成长过程中最大的浪费。



让我们一起看一下世界。


美国教育,思考的是“30年以后这个世界会变怎样”,“我们需要培养怎样的人才”,以及“我们怎样培养”。很多教育的创新,也是沿着这个思路在做。所以编程教育在美国中小学相当普及。



日本的编程教育,发展也很快。早在2016年的产业竞争力会议里,日本政府就将中小学校必修编程科目加入到了新的成长战略草案中。


2020年以后,日本中小学都必须开始编程课程,学生必修此课程,日本的高考也将纳入编程。目前,编程已经成为日本孩子最想学习的技能。


目光回到中国,编程教育也开始渗透进中小学课堂。


2017年,浙江省明确将信息技术学科纳入高考选考的科目,编程正式进入高考


同年,中国国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确提出:“在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育。”


基于国务院对编程教育的重视,预计会有地区高考将涉及编程科目



近三年来,“数据科学与大数据技术”专业的开设高校数量以近10倍的方式在猛增,从2018年教育部公布的《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》来看,共有862所高校新增了2311个专业。其中,最热专业当属“数据科学与大数据技术”,共有248所高校申请,占比超过1/3。目前开设该专业的高校数量已累计到284所。如此多的高校对它青睐有加,“数据科学与大数据技术”到底是一个什么专业?



数据科学与大数据

是培养以计算机科学、统计分析为基础,具备经济、金融、物流、商业、贸易、 管理等相关学科的领域知识,能推动并引领未来全球“互联网 ”、云计算、大数据技术在各领域的深入应用,具有较强的实践创新能力、跨文化交流能力和跨领域研究能力的高素质复合型人才。


从上述培养目标可以看到,该专业的核心是计算机和统计分析,但需要具备多个领域的相关知识,培养目标以大数据为核心研究对象,利用大数据的方法解决具体行业应用问题。对自然科学和社会科学等应用领域中大数据的了解,具有较强的专业能力和良好外语运用能力,能胜任数据分析与挖掘算法研究和大数据系统开发的研究型和技术型人才。


课程介绍


关于大数据,大致有两方面的内容,其一涉及到信息科学,考虑怎样把数据搜集存储起来,怎样在需要调用的时候方便地调用,怎样方便地查询等问题。


搜集存储数据的方法很重要,要是没有办法把数据收集起来,存储下来,进一步的分析也就无从谈起。但是仅仅是把数据存储起来本身是没有价值的,重要的是分析的方法,从数据出发真正能创造价值的还是对于数据的分析,这一点已经获得人们的公认,因此大数据涉及的另一个方面就是统计学,怎样设计一个算法,统计学起到的作用是提供一些统计的思想。对于人们想要得到的信息,用什么方法估计它,这是思想方法上的。统计学天然地对数据科学担有责任,要发展数据科学的一些理论。


所以在课程设置上,大数据方向和统计方向有着很大的相似性,首先应该打好基础,学好一些基础课程,比如最基本的三高课程,而如实变函数、泛函分析等后继的课程,则可以说是更加有用,概率论则更是直接相关,统计学的基础就是概率论,以上这些课程可以说是最基本,最重要的。


但另一方面,大数据方向和统计方向的课程需求又不完全一样,数据科学除了和统计相关的一些统计方法以外,还需要更多地学习一些计算机方面的内容,学习一些编程技巧,培养对于数据库的操作能力,运行能力。这些方面的能力都是需要特别强化的,因为大数据涉及到的数据可能规模非常庞大,要是没有掌握一些专门的技能,就没法打开它,更别说进行进一步的操作。要是对算法没有足够的了解,就无法操作算法,更无法发明一个算法,也无法知道一个算法到底是好还是不好,所以除了掌握概率统计方面的知识以外,还一定要多学一点和计算机和数据库相关的东西。


虽然相对来说大数据方向和编程相关的内容偏多,但是它又并非完全在做编程的事,它和信息科学中做的数据科学有很大的不同。数据科学具有多学科交叉的特点,做数据科学可以在不同的层面上展开,既可以从信息科学的角度,做一些编程或者算法设计之类的工作,去研究诸如怎么样存储和提取数据更方便,怎么样使得存储量更大之类的研究,另一方面,也完全可以站在设计模型、设计算法的角度上来做数据科学,这个方面可能就会有更多的数学层面的思考在其中,如果是在这个层面做数据科学的话,可能就并不需要那么高的编程水平,而只需要知道这些数据怎么操作就足够了,数院的学生可能更多的可以站在模型的构建和分析方法的提供的层面来做数据科学。


专业“钱”景


“数据科学与大数据技术”专业培养的是当下最热门的大数据、云计算、人工智能、算法分析等行业急需的人才。


全球顶尖管理咨询公司麦肯锡分析报告显示,到2018年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增。其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万!


从国内就业市场来看,根据BOSS直聘发布的《2017春季互联网人才趋势报告》,大数据和人工智能相关岗位出现全行业的旺盛需求,人才供给严重不足。


其中,缺口较大的是搜索算法,供给量只能达到需求的44%,还有56%的缺口;推荐算法的缺口比例为50%,算法研究员的为43.9%,图像算法的为43%,深度学习的缺口量排在第十,为33.8%。


从国家层面上看,”互联网 ”已经上升为国家战略,以大数据战略为牵引,以信息安全、传感器、人工智能等为重点,打造新一代信息技术产业集群。


2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,明确提出我国新一代人工智能“三步走”发展战略,人工智能产业要成为新的重要经济增长点,助推我国产业升级和经济转型,并成为世界主要人工智能创新中心。


在就业“钱景”方面,各大互联网公司都在囤积大数据处理人才,从业人员的薪资待遇也很不错。以基本的Hadoop开发工程师为例,入门月薪已经达到了8K 以上,工作1年月薪可达到 12K 以上,资深的hadoop人才年薪可达到30万—50万。


热门专业的冷思考


看到这里,是不是对“数据科学与大数据技术”专业跃跃欲试呢?且慢,对于热门专业,我们需要冷思考!


就像前几年大热的物联网工程专业,很多学校一哄而上,但是专业课程设置不合理,计算机和通信的课程搞成大杂烩,两边的核心内容都没学好。师资也是赶鸭子上架,上课就是念念PPT,考试也是走过场。毕业出来,才发现基础知识不牢靠,后悔也迟了。


对于高校来说,开设“数据科学与大数据技术”专业,需要有多学科的专业积淀,需要有经验的师资队伍,更需要有行业背景。很多高校只是因为专业热门,就拼拼凑凑开设起来,其实各方面积累很不够,学生报考时需要檫亮眼睛。


对于学生来说,该专业对数理统计、计算机科学的知识要求很高,数学基础不牢靠的学生需要慎重选择。再者,对于将来当“码农”辛苦加班的日子也要有心理准备哦。


对于很多同学来说,智慧山少儿编程老师建议在中小学阶段就要开始学一些计算机编程技术方面的东西,培养编程语言的思维能力和思想方法,有了这种思维方法,以后本科学习阶段就很方便了,可以选择智慧山开设的信息学奥赛C++以及Python相关课程。本阶段深入学习一门本科专业,如计算机类、数学类、统计学类,然后再考研深造大数据类、人工智能的专业,既具有深厚的底蕴,又具备鲜明的专业特点,才能有更大的发展空间。

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