业界 | 开设仅一个月,伯克利最新数据科学课程凭什么火遍校园

2018 年 11 月 12 日 大数据文摘

大数据文摘出品

编译:杨威、蒋宝尚


如今,在伯克利加州大学,新开设的数据科学课程(introduction to data science)已经成为了全校最火爆课程,每次课程参与人数都有尽1300人👇



加州大学伯克利分校前几日宣布计划建立一个新的数据科学和信息部,学校负责人称这是近几十年来最大的一次学科重组。此举是让每个学生不仅精通阅读,写作和算术,更要精通数据。


虽然这个专业才开设一个月,但它融合了计算机科学和统计学的方方面面知识。课程还涉及了从挖掘交通信息到探索社交媒体用户习惯等各种不断增长的数据。所以,这一学科的“处理能力”吸引了越来越多的学生参与课程。


其实早在今年5月份,伯克利就在在线课程网站edx上开设了一门名叫“数据科学基础(Foundations of Data Science)的课程,该在线课程以伯克利于2015年在校园推出的数据科学基础课程为基础,每学期有超过1,000名学生注册学习。


课程链接:

https://www.edx.org/course/foundations-data-science-computational-uc-berkeleyx-data8-1x


在edx上,该门课程的授课目的是“帮助来自任何专业或任何背景的学生使用强大的数据科学工具解决他们感兴趣的问题,”教务长Paul Alivisatos 在2017年7月对国会研究和技术小组委员会说。“从语言学到化学,和从历史到经济学,来自60多个专业的学生都非常积极参与,这是伯克利历史上发展最快的项目...”


这一线上课程的教授者,正是今年在校园里开设这一课程的统计学教授Ani Adhikari和计算机科学教授David Wagner。


“数据科学正在爆炸式发展,就像一场即将爆发的革命,每个人都希望成为它的一部分。”三年级公共卫生系学生Anna Nguyen说。


在几年前,数据科学只是在全国范围内稀稀疏疏涌现。而今天,已经多达349所学校提供各种类型的数据专业。


10月份,麻省理工学院宣布对计算机学院进行10亿美元的投资,用于将学校的所有计算机和数据科学学科合并。


这一转变的背后是新一代互联网连接仪器收集数据的浪潮,这些仪器每天产生大约2.5个五分之一字节的数据(数字2.5后面跟18个零)。


综合信息并从中进行推理和预测的能力来自于计算机科学以及统计学和数学建模。无论什么类型的数据,这一综合学科总能提供它独特的处理能力以及“见解”。 这就是数据科学有如此大吸引力的原因。


该学院多年来一直不能满足数据科学行业需求,就如同Alphabet Inc谷歌这样的雇主表示的那样,他们招聘不到足够的数据科学专家来补缺公司的岗位。



伯克利的目标不仅仅是培养数据科学家,而且还要让来自其他学科的学生,甚至包括来自人文科学和社会科学的学生也懂得数据导向可以为他们的工作做些什么。


某种程度上说,数据分析只是当今教育的一部分。而他在推动大学数据课程过程中发挥了主导作用。


2015年秋季,学校短暂推出过一门名为“数据科学基础”或“数据8”的课程,当时仅有一百九十名学生报名参加。而本学期,已经激增至来自100个专业的1,295名学生选修该课程。


Provost Paul Alivisatos表示数据科学是伯克利历史上发展最快的学科。


“计算机科学曾经是一件大事,但现在它真的很火。”


“我认为这是一个很好的开端,我们几年前就需要这个,”谷歌教育和大学项目副总裁玛吉·约翰逊表示,该项目正在资助该计划。考虑到整个科技行业的高需求,“供给管道仍然很小。”


如今已是Lyft Inc公司软件工程师的Madeline Wu,几年前却在伯克利找不到一门能够支持她在生物学方面工作的计算机科学课程。


现在,她注册了 “Data8”课程,并学习了推理的概念,Python编程语言的基本编码技能以及如何提出关于数据的问题,这个对她来说是新的思维方式。


所以,数据科学现在真的很火!


相关报道:

https://www.wsj.com/articles/at-berkeley-its-big-data-on-campus-1541066401


【今日机器学习概念】

Have a Great Definition

志愿者介绍

后台回复志愿者”加入我们

登录查看更多
0

相关内容

数据科学(英語:data science)是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。 它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。 数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。
【干货书】R语言书: 编程和统计的第一课程,
专知会员服务
115+阅读 · 2020年5月9日
 第八届中国科技大学《计算机图形学》暑期课程课件
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月4日
中科大-人工智能方向专业课程2020《脑与认知科学导论》
【2020新书】数据科学:十大Python项目,247页pdf
专知会员服务
214+阅读 · 2020年2月21日
人工智能学习笔记,247页pdf
专知会员服务
185+阅读 · 2019年12月14日
【机器学习课程】Google机器学习速成课程
专知会员服务
165+阅读 · 2019年12月2日
【课程】概率图模型,卡内基梅隆大学邢波
专知会员服务
70+阅读 · 2019年11月4日
【课程】伯克利2019全栈深度学习课程(附下载)
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月29日
美国顶尖 AI+教育公司,都在研究些什么?
硅谷第一线
4+阅读 · 2019年1月18日
国内高校人工智能教育现状如何?
大数据技术
9+阅读 · 2018年4月24日
11节麻省理工学院的通用人工智能课程大放送
全球人工智能
8+阅读 · 2018年2月6日
Kaggle刚刚上线了机器学习课程,我们帮你做了个测评
报名 | 知识图谱前沿技术课程(暨学术交流)
PaperWeekly
17+阅读 · 2017年7月10日
Arxiv
4+阅读 · 2019年9月5日
Arxiv
6+阅读 · 2019年8月22日
Arxiv
5+阅读 · 2019年4月21日
Arxiv
21+阅读 · 2019年3月25日
Conditional BERT Contextual Augmentation
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月17日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】R语言书: 编程和统计的第一课程,
专知会员服务
115+阅读 · 2020年5月9日
 第八届中国科技大学《计算机图形学》暑期课程课件
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月4日
中科大-人工智能方向专业课程2020《脑与认知科学导论》
【2020新书】数据科学:十大Python项目,247页pdf
专知会员服务
214+阅读 · 2020年2月21日
人工智能学习笔记,247页pdf
专知会员服务
185+阅读 · 2019年12月14日
【机器学习课程】Google机器学习速成课程
专知会员服务
165+阅读 · 2019年12月2日
【课程】概率图模型,卡内基梅隆大学邢波
专知会员服务
70+阅读 · 2019年11月4日
【课程】伯克利2019全栈深度学习课程(附下载)
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月29日
相关资讯
相关论文
Arxiv
4+阅读 · 2019年9月5日
Arxiv
6+阅读 · 2019年8月22日
Arxiv
5+阅读 · 2019年4月21日
Arxiv
21+阅读 · 2019年3月25日
Conditional BERT Contextual Augmentation
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月17日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员