指数发展的数字化技术、高度激烈的产业竞争和更加复合的人才能力要求，催生了对数据科学人才的巨大需求，数据科学专业也成为具有时代特色的重要新兴学科。
相关报告显示，2020 年全球数据科学人才的岗位需求将达到 272 万人，人才供给面临巨大缺口。与此同时，国内的数据科学教育的投入与日俱增。目前，全国共有 34 个省级行政区中有 29 个省级行政区的 481 所高校成功新增备案数据科学与大数据技术专业，1355 所职业院校成功申报了大数据技术与应用专业，成为了中国的高等教育改革、学科改革进程中，最受瞩目的专业之一。此外，今年 2 月，180 所高校获批新增人工智能本科专业，开设人工智能专业的高校达到 215 所，教育部对数据智能领域的人才培养再度“加码”。
数据科学教育项目有别于传统学科，需要具备着显著的基础性、应用性、跨学科和生态化的特征，如何打造高质量、可操作、一体化的数据科学教育项目，成为了专业建设浪潮中，高校管理者、学科管理者高度关注的话题。2020 年 3 月，和鲸科技联合 TalkingData 旗下腾云大学，携手 AWS 共同发布《数据科学教育白皮书》（以下简称“白皮书”），更得到了来自业内的知名学者中国人民大学商学院院长毛基业教授、中国人民大学统计与大数据研究院院长艾春荣教授、北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系系主任王汉生教授联袂推荐。《白皮书》从全球视野出发，通过行业调研、案例分析，详细剖析了数据科学教育领域发展状况，通过大量实践总结，为公众呈现数据科学教育的知识体系、学习路径、产业实践、以及生态体系，为数据科学教育发展给出答案。
1974 年，Peter Naur 首次提出“数据学”和“数据科学”的概念，在过去的 46 年中，大众产业在数据赋能下进入快速迭代的周期中。如何在产业转型升级中把握人才的教育方向和实践路径，数据科学教育、数据科学人才培养、数据产业化应用，已不仅仅是学科发展和高校建设的发展指标，背后更多是城市竞争力与国家战略的布局。
数据科学是知识体系复合、高度专业化、持续迭代的新兴学科，对于师资、实验室、课程体系都提出了新的要求，高校会遇到学科背景局限和资源禀赋不足的困难。数据科学作为通用目的技术（General Purpose Technology），有着高度的通用性，和各个学科、行业之间存在着深刻和紧密的联系， 如何结合高校已有的学科优势、地区产业优势，进行数据科学专业的布局与建设，则是高校教学改革、科研改革的杠杆点和新机会。基于此，《白皮书》认为，打造一体化的数据科学教育项目，需要完成 4 个阶段性任务以构建完整的教育流程：1、数据科学知识体系的掌握：搭建完备的、可拓展的数据科学理论知识体系。2、阶梯式实践路径与实战项目：在云端平台完成实践训练和知识掌握，在实战中掌握数据科学项目的团队协同与任务分工。3、真实行业场景中创造业务价值：数据科学在人文社科、商科、工科具备普遍的场景应用价值，行业知识和行业挑战需要深度融入教育过程。4、开放生态的深度连接：数据科学的教育过程与开源生态、内容生态、产业生态的参与者，建立深入和持续的互动。《数据科学教育白皮书》将在 2020 年 3 月 14 日发布，并在线上进行直播解读，诚邀您的参与和见证。
扫描海报中的二维码，添加和鲸小助手微信，即可预约《数据科学教育白皮书》2020.03.14 线上发布会。成功预约后，将在发布会结束后第一时间首批获得《白皮书》电子版。