参加第2届全国高校大数据教学研讨会总结

一、主要内容

大会的PPT可以从网站 http://dblab.xmu.edu.cn/post/10745/ 下载。

以前涉及到的大数据计算，基本就是MapReduce操作以及加减乘除的简单组合，并没有特别地将其视为大数据算法，并且认为大数据算法知识传统算法的简单迁移。专家眼中的大数据算法跟我想的还是不一样。
1、王宏志介绍大数据算法

• 大数据算法定义：在给定的资源约束下，以大数据为输入，在给定时间约束内可以生成满足给定约束结果的算法。
• 大数据算法难度：a、访问全部数据过长->时间亚线性算法；b、数据难于放入内存计算->利用外存，空间亚线性算法；c、单个计算机难以保存所有数据，计算需要整体数据->并行算法；d、计算机能力不足或知识不足->众包算法。
• 亚线性算法、外存算法、并行算法以及众包算法与传统算法基本一致，在大数据算法课程中主要讲解了这几种算法。

2、中国人民大学李翠平，作为第一批申请了数据科学与大数据技术专业的学校分享了他们的办学模式，其中印象比较深刻的有：

• 培养目标：计算机科学家，计算机工程师->数据科学家，数据分析师；
• 课程设置思路：数学与自然科学（基础理论）->问题求解（编程）->系统平台->数据科学；
• 课程具体设置：将部分计算机学科中的课程统一整合成《计算机系统基础》课程，从概率论等基础数学中抽取出对数据分析有用的数学内容；
• 大数据计算智能：由于技术更新太快，取一个具体的名字可能过几年技术更新，课程名字就跟着要变，如：大数据计算智能就比机器学习、深度学习要好；
• 人民大学已经有数据科学与大数据技术专业的硕士、博士学位授予点了。

3、中南大学张祖平教授给出的培养体系非常的细致，中南大学信息科学与工程学院作为国内第一批申请到“数据科学与大数据技术”专业的学校，在说到2015届毕业生即将面临的找工作问题时，说出了“忐忑”两字（尽管这批学生都没有补考经历），数据科学与大数据技术专业的学生就业即将面临一场考验。