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张甜甜:在实践中迈进数据科学领域 | 优秀毕业生专访
阅读量:4227 次
发布时间:2019-05-26

本文共 1168 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

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[ 导读 ] 清华-青岛数据科学研究院(以下简称“数据院”)自2014年4月成立以来,秉承“学校统筹,问题引导,社科突破,商科优势,工科整合,业界联盟”24字指导方针,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才。

由清华大学研究生院、数据科学研究院及相关院系共同设计组织实施的“清华大学大数据能力提升项目”,通过整合建设课程模块,形成大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,提升学生大数据分析能力和创新应用能力。

四年来,来自全校31院系的1136名同学参加大数据能力提升项目,至今共有209位同学通过课程学习和实践获得由清华大学研究生院颁发的“清华大学大数据能力提升项目证书”。

清华的数据科学人才培养究竟有什么特别之处?让我们通过倾听优秀的大数据人才讲述他们与“大数据”的不解之缘,一起寻求答案吧!

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张甜甜是清华大学深圳研究生院控制工程专业的硕士研究生,被评为专业实践奖学金一等奖获得者。回溯获得这一荣誉的起源,她认为与她选择“大数据能力提升项目“离不开关系。

本科期间,张甜甜的专业是传统领域的自动化控制工程方向,读研后了解到学校开始着力培养大数据方向的硕士,经过一番调研,她发现本专业能够很好的与数据科学相结合,于是在研究生开学之初就报名了大数据能力提升项目,正式转为数据科学与工程方向的学生。

 

张甜甜表示,在项目的学习过程中,不仅能够学习数据科学领域的基础知识和相关技术,也有机会参与企业实践,很好的锻炼了她的应用实践能力:

 

有一年的专业实践我参与的项目是为一科技公司某产品线市场计划要货预测建模。在实践过程中,针对项目涉及的时间序列预测问题,我结合《大数据分析》课上完成的‘金融大数据预测’相关课题中使用的神经网络及逻辑回归两种机器学习预测模型,并充分借鉴之前在实验室做过的关于‘学堂在线用户退课行为分析及预测’小课题中使用的集成学习思想对多个机器学习模型预测结果进行加权综合,最终得到预测结果相对于人工预测在远粗层级提升了20%,在近细层级提升了7%,此预测建模算法已初步应用于线上系统。

这种基础知识与实践相结合的授课模式,能够有效地将大数据分析能力和应用创新能力相结合,张甜甜在实习阶段表现出的优秀个人能力和技术水平也得到了企业导师的认可,在后续于商汤科技的实习结束后,成功得到公司的留用。提及自己的毕业去向,张甜甜对我们说:从最初的兴趣使然,到如今的真正入行,我很庆幸项目的课程设置与我们个人的专业背景相匹配,培养目标也符合企业的实际需求。

身处时代洪流,当能入乎其内,热忱地参与建设。随着越来越多的项目毕业生步入社会,我们也相信,满怀对数据科学无限热情的莘莘学子将为数据科学领域贡献出自己的力量!

往期毕业生专访:

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转载地址:http://slfqi.baihongyu.com/

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