来自首都经济贸易大学的消息，由首都经济贸易大学与中国人民大学、北京大学、中国科学院大学和中央财经大学共同发起的大数据分析硕士培养协同创新平台近日在人大国学馆正式启动。
　　该平台是依托应用统计专业硕士学位，并联合新华社、人民日报、中央电视台、全国手机媒体专业委员会、中国移动、中国联通、中国电信、SAS、JMP、阿里巴巴、华闻传媒产业创新研究院、华通人数据、龙信数据、西部云基地等业界大数据应用翘楚共同组建的。
　　大数据分析硕士培养协同创新平台的建设及发展：
　　大数据分析硕士培养协同创新平台是在袁卫和纪宏教授的倡导下，由中国人民大学、北京大学、中国科学院大学、中央财经大学和首都经济贸易大学五院校于2014年年初成立的。该平台联合了北京地区高校的师资力量与大数据应用的业界翘楚，利用院校协同创新、研究部门与业界部门协同创新的全新模式以实际社会需求为导向共同开发课程并进行高级大数据分析人才的培养。
　　在大数据时代，一国拥有的数据规模，从数据中获取知识和价值的能力已成为国家竞争力评价的重要指标，许多国家已相继把大数据定位为国家发展战略，与此同时，在全球范围内，大数据人才成为紧缺型人才。大数据涉及两个重要学科：计算机学科和统计学科。计算机学科侧重大数据的采集、存储和管理，统计学科侧重面向应用问题的大数据分析，从大数据中挖掘知识和价值的数据分析方法和理论。目前，ZF和企业对大数据人才的需求中，大数据分析应用型人才是重要组成部分。
　　大数据分析应用型人才的培养面临两个方面的挑战。首先，大数据分析人才是交叉学科人才，其知识结构除了统计学科的统计建模、数据挖掘等内容外，还需具备计算机学科的相关知识，应用领域的经济学和管理学背景;其次，大数据分析应用型人才，要满足ZF部门和企业等用人单位利用大数据决策是现实需求，需要政企产学研等多部门协同培养。
　　在全国应用统计专业学位研究生教指委的组织下，来自五所院校统计学的负责人、专家学者以及业内人士，自去年以来就人才培养目标、课程体系设置、教学计划和教学大纲、授课方式、实习基地建设等具体问题召开了五次讨论会，最终形成了较为完善且符合社会需求的课程体系和教学大纲。
　　在课程体系设计上，平台根据国际大数据项目的经验、国内大数据人才市场对知识体系的需求，平台突出统计学在大数据中的应用与特色：主要从用户层面讲授操作系统、分布式系统、数据库技术(结构化数据库和分布式数据库)、网络信息采集技术等方面的内容，让学生熟悉这些大数据架构下的常用技术并且需了解一些云计算方面的内容，为日后分布式计算应用打计算机基础;基于此，协同创新平台开发出6门必修课程，必修课采用联合授课的方式在同一地点授课，计入各校学分体系。必修课的重点内容为统计学和计算机科学的交叉部分，侧重于培养从大数据到价值的实践能力，包括大数据分析必备的计算机技能、面向大数据分析的计算机编程能力、大数据统计建模和挖掘能力。考虑到少部分学生偏重技术开发，有可能从事大数据系统开发工作，可设置一些计算机系统开发语言类选修课程，如大数据开发基础、面向数据的编程语言等课程，并鼓励各校自行多开设选修课。
　　大数据分析硕士培养协同创新平台为每门必修课均配备了5人以上的教学团队，教学团队由国家千人计划入选者、长江学者、国家杰出青年基金获得者在内，以及在大数据研究和应用方面有较高造诣的中青年学者组成。
　　经过近一年的精心筹备，大数据分析硕士培养协同创新平台的第一期实验班将于今年秋天开班。实验班由中国人民大学、北京大学、中国科学院大学、中央财经大学、首都经济贸易大学等五校从今年入学的应用统计专业硕士生中筛选50人组成，必修课将在中国人民大学联合统一授课。
　　目前，平台中教学团队人员、校内外导师，约有100多位教师参与到第一期实验班50名的研究生培养中。