北京化工大学考研，北京化工大学考研分数线
来源：高校人工智能与大数据创新联盟
编者按：2022年是中华人民共和国成立73周年，是北京举办冬奥会、中国建设空间站、迎接党的二十大胜利召开的关键一年，是疫情防控常态化富有成效的一年，是加快科技体制改革、深入实施新时代人才强国战略的一年。2022年4月15日，由全国高校人工智能与大数据创新联盟组织编写的“全国高校人工智能大数据区块链学院(专业)基本概况汇编(2022版)”荣誉出品，《汇编》大16开本，150万字，1400页，是业界第一本介绍、诠释我国高校人工智能大数据区块链学院(专业)建设及学科规划的案头工具书。《汇编》的推出，缓解了高校之间人工智能、大数据、区块链专业建设信息不对称问题，增强了教师之间的信息沟通和经验交流。同时，《汇编》收录了85位专家编委寄语，以下内容节选自《汇编》，现予以公开发布，以飨网友。
目前，数据科学与大数据技术专业建设与发展仍然处于初期，专业建设内容还未形成标准化，各高校均是基于自身原有的专业特点、原有的专业基础进行建设。这导致专业建设方向不够明确统一，对教师的教学、学生的就业和考研也造成了一定的困扰。尤其是人工智能、区块链等新兴专业成立后，如何凸显数据科学与大数据技术专业的特色，以区分于其他专业是值得我们进一步思考的。
同时，大数据人才的培养，本身就有数据工程师、数据科学家、数据分析师等不同方向，它们对编程、建模、数据处理、领域知识、系统工程等各个维度的能力侧重和要求均不相同。高校在制订培养方案时，应从自身实际情况出发，聚焦于符合本校行业背景、专业特点、师资力量的特定方向，为学生搭建系统、完备的相关知识和技能体系。
此外，数据科学与大数据技术专业在建设过程中专业师资不足的问题，在大数据技术飞速发展的背景下愈显突出。数据科学与大数据技术专业相关的知识具有很强的工程性，通常只有在较大型的企业中才能接触得到。大数据相关的技术、开源项目也处于不断发展变化之中。高校中的教师往往缺乏认识、学习相关技术的需求、动力和条件。高校在招聘时，又往往更看中应聘者的学术水平，而非工程技术水平。这导致高校中能够胜任大数据相关课程教学任务的教师数量不足。这是摆在我们数据科学与大数据技术专业建设工作面前一个难题。
目前，可以努力通过像产学合作协同育人项目这种校企合作的方式和途径，将企业的工程技术资源和师资引入数据科学与大数据技术专业建设中来，但其中也不乏涉及企业与高校之间的利益平衡和成本控制的问题。长远看，或许还需要国家在发展工程技术教育的背景下，从上到下对高校的用人机制进行改革和创新，从而使工程技术人才和相关教学内容能够更加顺畅地流入高校的专业建设，使高校的专业教育与社会的实际需求更加顺畅地对接。其实，校企合作除了要在高校教学的需求和企业的诉求之间找到契合点外，还需要考虑到学生在实习、就业方面的需求。一个良好的校企合作模式，应能实现高校、企业、学生三方之间的共赢，从而达到高校向企业输送合格专业人才的“三位一体”的最终目标，以支撑大数据行业的不断发展。
卢罡，博士，北京化工大学数据科学与大数据技术专业负责人、副教授。2013年在MIT的CCI（群体智能中心）访学半年。现为CCF高性能计算专委会委员、北京化工大学信息科学与技术学院数据科学与大数据技术专业负责人、北京化工大学信息科学与技术学院高性能计算平台负责人。主要研究方向为复杂网络与社会计算、面向大规模图计算的大数据技术及分布式与并行计算技术、人工智能应用技术。目前发表SCI、EI、中文核心论文共计四十余篇；主持、参与横向、纵向科研项目及教改项目共计二十余项；参与获得省部级技术发明奖一项、省部级科技成果鉴定一项；参与获得省部级教改项目特等奖一项；参与编写北京市优质本科教材一套；参与建设首批国家级一流本科课程一门。
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