随着新一轮科技革命与产业变革的加速演进，数据思维、数据技术正深度浸入各行各业，在商科经管领域，数据分析可被广泛应用于市场营销、供应链管理、财务分析等工作，拥有相关学科背景的应用型数据科学人才备受重视。
然而，在奋力推进“大数据 + 商科”人才培养的过程中，各院校的跨学科课堂上却不断浮现种种卡脖子问题。从学生视角出发，由于缺乏数理、编程基础，面对数据科学“天生”便具有畏难甚至抵触情绪，难以快速上手加之行业了解不足、应用经验有限，理论考核过后，并不能真正以课堂所学解决实际问题。
暨南大学经济管理实验教学中心成立于 2008 年，属于国家级实验教学示范中心，负责暨大经济、管理、旅游、创业、公管共五个学院中与实验、实训、实习相关的教学任务。为持续探索以大数据分析与人工智能为技术支撑的虚拟仿真实验教学新模式，中心携手和鲸开展《商业大数据分析》课程的教学工作，协同和鲸 ModelWhale 平台、和鲸社区资源、和鲸办赛服务全方位解决上述问题。
作为财务管理、会计学、工商管理、市场营销等专业的必修学分，每一学年，ModelWhale 均为该课程近 400 位暨大师生提供开箱即用的分析实践平台与化繁为简的教学管理工具，同时社区以海量可供复现的数据、案例资源，一站式支持课堂内外的实训环节。
而为更充分践行“以赛促教、以赛促学、赛训一体”的先进理念、在延拓课堂形式的同时激励学生动手实践并产出完整的数据分析作品，和鲸协助暨大经济管理实验教学中心、数字商科实验室举办首届“暨南大学数字商业挑战赛”，要求选修《商业大数据分析》的学生全员参与，竞赛成绩与课程绩点直接相关。
和鲸团队为挑战赛设计赛题并援引社区资源准备赛题数据，同时运营赛事社群；ModelWhale 平台为参赛者提供统一的在线开发环境与充足的计算存储资源。挑战赛分设的四道赛题主题涵盖中美经济、工业生产、企业财务、零售快消，学生作为选手组队并择一参赛，针对所提交的完整数据分析报告及分析代码，挑战赛评审以当堂答辩的形式实现，由任课教师依据技术选型、数据丰度、展示效果等多个维度做出打分。
最终，首届“暨南大学数字商业挑战赛”圆满落地，大部分学生所完成的参赛作品质量远超预期：
聚焦中美经济的郭同学、邓同学、陈同学通过使用回归、聚类、交叉分析等多种数据处理技术，不仅从多个角度对中美经济现状进行了比较，同时分析成因并对未来趋势做出了合理预测；
而薛同学、苏同学、刘同学则关注我国高耗能产品进出口与工业产品产量，对两者关系进行了描述性、探索性分析，以数据为本，针对相关领域提出优化产业结构、提升生产效率、拓展国际市场、加强政策引导的策略建议……
对于四份最为优秀的参赛作品，和鲸协助选手将其赛果上线至和鲸社区，欢迎广大师生进入社区“优秀参赛作品专区”并使用 ModelWhale 进行作品的复现、学习。
赛后，和鲸面向课程师生进行了详尽的调研访谈以获取最真实的参赛评价。
中心副主任、课程任课教师汤胤教授指出，“教育，并不等同于教学，我们应为教育引入更多形式，激励学生将知识应用于实际。和鲸协助我们中心落实赛训一体的方针，过程中引入了平台工具和许多案例资源，不仅对教育本身有促进作用，也为我们教师大幅减负。”
多位同学对挑战赛的意义与实际体验给予高度认可。谈及参赛收获，焦同学认为本次挑战赛使自己对于数据分析的整体流程形成了相对完整的认识，真实数据与贴合实际的赛题也使自己的编程能力得到了很好的锻炼；唐同学则表示挑战赛不仅提供了优质的动手实践机会，组队参赛也使其再次领略到协同共赢的重要性，此外，寻找作品参考也让唐同学感知到了社区案例的高质量，ModelWhale 与和鲸社区均会成为她日后学习工作的好帮手。
本次“暨南大学数字商业挑战赛”的圆满收官，不仅再次论证了“以赛促教、以赛促学、赛训一体”理念的先进性，更是暨大经济管理实验教学中心对于学生“创新、创意、创业”能力培养模式的又一次成功落地，而和鲸落实中心“虚拟仿真实验 + 校企合作实践” 的改革方针，协助其顺利构建并完善了应用型数据科学人才培养的体系与相关方法论。
集成功能强大的数据科学协同平台 ModelWhale 与拥有海量数据案例资源的实践社区，辅以成熟的办赛经验与比赛模块，依据 OBE 成果导向的教育模式，目前，和鲸已成功构建出最完备的产品 + 资源 + 服务体系，并获得了从双一流到普通高校客户的广泛好评。
校内赛承办、应用型数据科学人才培养体系建设，任何相关需求，都欢迎您扫描下方二维码与我们展开交流（好友申请备注“暨大校内赛”），或点击右侧链接免费【试用 ModelWhale 团队版】（获赠 CPU、GPU 算力）。
