隨著科技的不斷更新，移動互聯網的流行改良了人類記錄數據的方式，進而數據暴增進入大數據時代。今天正是國家全力投入發展數據技術的時代，定義數據科學這個新專業也越來越收到重視，截至目前，全國34個行省級行政區中有29個省級行政區的481所院校成功新增備案數據科學與大數據技術專業，其中有個別院校開設了兩個不同學位的數據科學與大數據技術專業。
那么為什么就業市場會如此青睞擁有數據科學專業呢?
主要是因為面對這個信息爆炸的時代，數據的高數量、高維度、高更新速度以及背后的高商業價值，都對傳統的硬件存儲、數據管理和統計分析方法提出了更高的要求。原先的統計大多都是適用于小樣本的情況，原先的統計分析工具也以Excel為主，而面對這樣的大數據往往顯得無能為力。
舉個例子，一個人觀看某視頻網站的娛樂節目，下次刷新網頁，他會看到新的娛樂節目或者上一個視頻博主新的視頻。視頻中插播的廣告也是關于視頻內容相關的。這就是網站一個重要的廣告盈利模式，通過數據分析來預測觀眾的偏好，這個就是數據科學中的Predictive Analytics預測分析，而預測分析也只是它的冰山一角。
因此，數據科學需要包含更全面、更綜合的內容，它更像是一個對于實際數據問題所需要具備的一些基本和專業的知識。另外，數據科學涉及到如何從數據過渡到模型，再過渡到應用程序。因此，數據科學學科需要的不同的角色和技能，包括：統計學家、計算機科學家和軟件工程師等，其中不同的角色所交付的成果也不同。
那么在數據科學教學應該如何實施呢?
國內領先的數據科學協同平臺和鯨科技聯合TalkingData旗下騰云大學、全球知名云計算服務平臺AWS、開源學習社群Datawhale多家機構共同發布了《數據科學教育白皮書》(以下簡稱白皮書)，旨聚焦于數據科學教育領域，研究基于全球視角下，數據科學教育的發展軌跡與方向。
《白皮書》認為，數據科學可以分成三個不同的核心：編程技能、數學和統計學能力、行業知識。這些領域共同構成了定義中的技能和技術，包括獲取數據、數據清理、數據分析、創建假設、算法、機器學習、優化、結果可視化等等，數據科學匯集了這些領域和技能，支持和改進了從原始數據中提取見解和知識的過程。
而數據科學與其他學科也密切相關，一方面，作為高新技術產業的支柱，數據科學與信息技術在材料、器件等方面的需求帶動了物理、生物等學科的發展;另一方面，數據處理、存儲、檢索等技術推動了物理、生物、地球科學等現代科學進行更為復雜和全面的深入研究。
數據科學是系統的、跨學科的研究領域，用于從各種不同形式的數據中獲取知識和洞察。它就像粘合劑一樣，把不同領域的知識和不同人的想法融合到一起，共同來解決關于數據的問題，把信息轉換成知識，以及可以采取行動的洞察，合作將成為數據科學領域的常態。
想要了解更多數據科學教育項目發展現狀和學科建設路徑，關注和鯨公眾號，后臺回復“數據科學教育白皮書”，即可獲得完整內容。
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