清华大学大数据能力提升项目招新解析:培养数智化π型人才

清华大数据能力提升项目招新启动,聚焦“数据+智能”,培养AI时代π型复合人才。

原文标题:2025大数据能力提升项目招新宣讲会成功举行

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

清华大学大数据能力提升项目近日成功举办招新宣讲会,吸引了校内外700余人参与。项目负责人王建民教授指出,该项目历经十余年,已为各院系培养了3000多名跨学科大数据人才。未来,项目将聚焦“数据+智能”双轮驱动,深度融入大模型应用、人工智能和具身智能等前沿技术,旨在全面提升学生在AI时代的数据价值挖掘能力。

项目责任教师金涛详细介绍了其“3+X”人才培养体系和“1+N”评价体系,致力于培养具备大数据思维和创新能力的“π”型人才,并期望学生达到大数据工程技术人员国家职业技术技能初级水平。其中,项目特色环节大数据实践课,将延续“真问题+真数据+真场景”模式,要求学生全时线下8周深度参与,以确保实践效果。

宣讲会还邀请了多位往届优秀毕业生分享学习经验和职业发展,他们展示了如何将大数据技术与化学、电力等传统领域结合,实现科研突破和创新创业。清华大学学生大数据研究协会也介绍了其丰富的社团活动。该项目正站在十年积淀的基石上,开启人才培养的3.0新纪元,诚挚邀请有志于在数智化时代大显身手的学子加入,共同成为数智时代亟需的“π”型复合人才。

怜星夜思:

1、文章里提到了“π”型人才,听起来很高大上,但具体到我们普通学习者或者职场人,如何在自己的专业基础上,有效培养这种跨领域的大数据思维和创新能力呢?有没有什么比较实用的学习路径或者方法可以分享?
2、文中强调“大数据实践课”是项目的特色,采用“真问题+真数据+真场景”,并要求全时线下8周深度参与。这种模式听起来很棒,但实际操作中可能遇到哪些挑战?比如数据获取的合规性、项目合作难度、或者技术难度对学员的要求等等。另外,对于非清华本校或者已经在职的学员来说,8周全时线下的投入,可行性如何?
3、文章提到清华的项目将融入大模型应用、具身智能等前沿技术,这表明大数据与AI的融合是未来趋势。对于我们这些想进入这个领域的人来说,应该如何规划学习路径?是先打好扎实的大数据基础,再深入了解AI技术,还是应该同步学习,或者说AI技术现在已经发展到一定程度,可以优先从AI切入再补大数据知识呢?

原文内容


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9月2日晚,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心和软件学院共同举办的清华大学大数据能力提升项目招新宣讲会成功举行,共有来自校内外700余人通过线上会议和直播的方式参会。


大数据能力提升项目负责人、清华大学软件学院院长王建民在讲话中指出,大数据能力提升项目历经十余年耕耘,已为各院系培养了3000多名跨学科的大数据人才。他强调,项目将聚焦"数据+智能"双轮驱动,并融入大模型应用、人工智能、具身智能等前沿技术,充分提升学生在AI时代的数据价值挖掘能力。


大数据能力提升项目责任教师、《数智安全与标准化》授课教师金涛围绕项目概况、项目特色、报名指南等方面进行了详细介绍。他指出,项目在3+X的人才培养体系基础上,形成了“1+N”的评价体系,即不但要培养具有大数据思维和创新能力的“π”型人才,而且至少可以达到大数据工程技术人员国家职业技术技能标准(2021年版)的初级水平,从而为同学们在职场上的竞争力又增添一抹亮色。同时,他还强调了项目的特色环节——大数据实践课,将延续“真问题+真数据+真场景”特色,并要求同学全时线下8周深度参与。最后,鼓励同学们踊跃报名学习,希望同学们在数智化时代充分展示自己的才华和能力。

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项目特别邀请了往届优秀毕业生、RONG奖学金特等奖获得者为同学们分享自己的学习经验和收获。江苏苏力环境科技有限公司、12级化学工程系毕业生赵瀚森不仅是项目的优秀毕业生,就业后更是成为了大数据实践课的企业导师。他介绍了如何将大数据技术与化学领域结合,提升科研效率,并在毕业后成功应用于环保领域。

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华北电力大学助理教授、2015级电机系凡航讲到:“我在项目学习期间辅修了大数据系统基础课程,并逐渐掌握了人工智能方面的基础知识,如深度学习、统计学习等。”他强调,跨学科复合背景的研究和学习经历,让你能站在不同的角度去理解数据科学的优势,以及存在的问题,更好地去应用数据科学。


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北京清屿科技有限公司联合创始人、22级化学工程系毕业生高宇辰介绍了自己通过项目的学习和启发,在科研创新和创业方面的经历,并深刻体会到了大数据能力提升项目对自己在学术创新能力方面的帮助。


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清华大学学生大数据研究协会会长单晓晗对学生大数据协会进行了介绍。向大家介绍了学生大数据协会丰富多彩的活动,包括各类科技竞赛和社团活动,欢迎所有对大数据充满热情的同学加入,共同探索数据的魅力。


最后,负责项目运营的高原老师对线上同学们关心的选课、暑期实践安排和学分要求等问题进行了详细的解答。


站在数据驱动变革的时代潮头,清华大学大数据能力提升项目以十年积淀为基石,正开启人才培养的3.0新纪元。项目报名通道已全面开启,我们诚挚地邀请每一位希望在数智化时代大显身手的你,加入我们,共同开启一段非凡的学习旅程,共同成为数智时代亟需的"π"型复合人才!


报名及了解更多项目信息,欢迎点击“阅读原文”


供稿:刘纯

审阅:金涛




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我觉得吧,这就像盖房子,大数据是地基,AI是上层建筑。你地基不稳固,房子盖得再花哨也容易塌。所以,老老实实先把大数据那一套搞明白,什么数据库、数据仓库、数据清洗、数据建模,这些基础知识就像内功心法,学完了再去看各种大模型、AI算法,就会觉得清晰很多。你总不能指望一上来就去设计摩天大楼,连砖头瓦块都不认识吧?等基础打牢了,再看AI,你会发现很多东西都是顺理成章的,学习效率自然就高了。

嗯,这个问题就像是问:是先学会走路再学跑步,还是直接学跑步?我觉得还是得先学走路(大数据基础)吧。现在AI确实很火,大模型动不动就能生成文本、图像,甚至代码,但这些都是建立在海量数据上的。如果你连数据从哪来,怎么处理都不清楚,直接上手AI模型,很可能就停留在“调包侠”的层面,搞不清楚底层逻辑。当然,如果你就是想快速体验AI的魅力,可以先从AI工具入手玩玩,但要真正深入和创新,大数据这个“内功”是必不可少的。两手都要抓,两手都要硬!

说到这个实践课,我估摸着挑战肯定一大堆!数据合规性是头号难题,现在哪个公司敢随便把真数据给你?肯定得各种脱敏,那数据的“真”度能剩下多少就不好说了。还有项目合作,万一队友不给力,或者合作企业的需求变来变去,那8周怕不是要熬成80周。至于技术难度,我觉得项目应该会有导师指导,但学员的基础差异肯定带来问题。8周全时线下嘛,对于我们这种社畜来说…想想都头大!除非是老板特别支持,或者自己铁了心要转行,不然真的很难协调时间,估计得牺牲不少个人生活了。

关于“π”型人才的培养,我觉得关键在于主导专业深度和辅助领域广度的结合。例如,在你的主专业领域深耕细作,掌握其核心理论和实践;同时,积极选修或自学相关但不同的学科知识,特别是数据科学、编程、统计学等。更重要的是,要尝试将这些跨学科知识应用到解决实际问题中,比如参加跨学科项目、实习,甚至只是在自己的研究中引入新的分析方法。这种实践性的融合才是形成“π”型能力的关键。

回到“大数据实践课”的模式,这种“真问题+真数据+真场景”的挑战确实不少。首先是数据获取和隐私问题,企业提供的真实数据往往涉及商业敏感或用户隐私,脱敏和合规使用是巨大挑战。其次是项目管理和团队协作,真实的项目往往复杂度高,要求学员具备较高的沟通、协调和解决冲突的能力。技术难度方面,学员需快速适应不同的平台和工具,并能独立解决工程问题。至于8周全时线下,对于在职人士或非本校学生,确实是高门槛。这需要学员有极强的学习意愿和时间管理能力,并可能需要个人或单位提供较大支持,比如脱产学习或申请特殊假期,否则门槛会很高。

培养“π”型人才?我觉得就是“不要脸多问”和“手勤多尝试”!比如我是学文科的,但我会主动去蹭计算机系的讲座,不懂的就勇敢提问。平时呢,多用用Python、R语言跑跑数据,哪怕是自己生活中的小数据,比如记账、运动数据啥的。慢慢地,你会发现不同领域的知识就像搭积木一样,能拼出很多有意思的东西。别怕自己不懂,怕的是不敢去碰!

哈哈,我觉得“π”型人才就是那种“什么都懂一点,某个领域是专家”的斜杠青年。对我来说,最实用的方法就是多社交、多沟通!参加一些跨专业的社团活动、技术沙龙,和不同背景的人交流,你会发现很多你专业领域想不到的问题和解法。有时候,一个不经意的聊天就能打开思路,比埋头苦读一堆书效果还好。当然,基础的编程和数据分析能力是“腿”,你得先有两条腿才能跑不是?

“真问题+真数据+真场景”?听起来就像是给你一个“福袋”,里面可能是惊喜,也可能是惊吓!我猜最大的挑战就是“真”的程度。企业给的数据是“真”的,但可能是已经清洗过的、偏离真实生产环境的;问题是“真”的,但可能是企业自身都搞不定的老大难。8周全时线下,对于全职学生来说肯定是沉浸式学习的好机会,但对在职的嘛…我只能说,这8周可能比你上班8个月还累,毕竟既要保证学习质量,又要平衡好生活。唯一的办法就是:要么你有个愿意放你8周假的“神仙老板”,要么你对大数据是真爱啊!

关于大数据与AI的学习路径,我的建议是先打好大数据基础,再逐步深入AI技术。大数据是AI的“燃料”,无论是大模型还是具身智能,都离不开高质量、大规模的数据支撑。扎实的大数据基础包括数据采集、存储、清洗、处理(如Hadoop, Spark等)以及数据分析和可视化能力。在此基础上,再去学习机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术会更为高效,因为你已经具备了处理数据和理解数据价值的能力。同步学习固然理想,但容易导致根基不稳,建议初期以大数据能力建设为主,后期再实现两者的螺旋式上升和深度融合。