2017年11月15日，清华大学大数据能力提升项目之《大数据系统基础》课程实践项目中期答辩在清华大学六号教学楼顺利举行。160余名同学分为21组，向任课老师和企业导师汇报了各组实践项目的进展情况，任课老师和企业导师根据同学们的汇报表现逐一进行了点评和指导。据悉，本次答辩项目来自于国家发改委、百度、国美等政府机构和知名大数据企业等。项目需求和数据涉及多个行业领域，如“建设工程造价指数”、“餐饮行业白皮书周报”、“基于语义分析的泛娱乐改编研究”等，学生们经过近2个月的实战锻炼，在今天给学校和企业交上了一份令人满意的答卷。
各小组代表答辩中
本次中期答辩主要从文献调研、需求沟通、数据获取及了解、技术路线、预期目标等多方面进行评估，形成任课老师、企业导师评价和学生互评相结合的机制。答辩由任课老师徐葳主持，10位企业导师、助教团队和现场160余位学生作为评委，参与提问和评分。针对学生在开展项目过程中遇到的困难，以及所选择的大数据工具是否恰当等问题，授课老师和企业导师给出了引导和建设性的意见。徐葳表示：“同学们都为此次答辩做了认真的准备，我非常高兴。对于做项目过程中尚未实现和有困难的部分，希望同学们找出问题所在，努力把它实现！”
数据科学研究院始终致力于突破传统的教学方式，在《大数据系统基础》课中引入来自业界的真实数据和项目正是成功探索之一。本课程将信息类和非信息类学科的同学组队，以团队的形式做项目，使得跨学科的学生在组内进行充分交流、互相学习、各自发挥专长。课程引入20多个丰富又真实的数据并让学生和用户进行交流，使学生在进入职场之前就有机会了解社会和企业对大数据技术解决问题的需求。其项目数量之多、社会力量支持力度之大，是全国乃至世界少见的教学模式探索，收效颇丰。
来自医学院的韩旭同学表示：“我所在的‘基于手机通讯录的欺诈检验’项目组，组内六位同学分别来自医学院、美术学院、软件学院和信息学院。这种院系跨度交叉的组合是同学们在之前的学习经历中从未体验过的，同学们表示来自不同学院和专业领域的组合打破了学科间的壁垒，在一起做项目锻炼了我们的沟通协作能力和团队凝聚力。” 来自工业工程系的王明哲同学说：“数据院为我们学生组织了这么多真实的项目，同学们都非常珍惜，因为这样的锻炼机会很难得，为数据院点赞！”
企业导师和任课老师认证听取汇报
从之前的主动向企业要项目，到今年企业纷纷“毛遂自荐”甚至需要在开课伊始组织“企业答辩”，请企业导师向学生们介绍提供的项目来供学生挑选。这种转变折射出创新性大数据人才培养模式逐渐受到了企业的认可和支持。来自百度的企业导师表示：“学生能够非常积极有效地与我们沟通，针对我们多维度探究移动互联网下的用户形态的需求，同学们给出了自己解决问题的思路和技术方案，我们很期待最终同学们的研究报告。”
答辩现场
《大数据系统基础A/B》课程简介：
本门课程重点介绍大数据管理的工具平台、开发环境、基本原理。使得学生熟悉典型大数据工具与平台的特性，掌握大数据处理的基本开发方式，巩固和加深大数据分析的基础知识。本课程的主要内容包括：大数据软件栈、虚拟化、系统管理、数据清洗、数据存储、处理框架、内存计算、文档数据、NoSQL/NewSQL数据库、图数据、流数据、分析框架、数据分割、以及一致性。
本门课程主要希望通过对一系列与大数据相关的计算机系统知识的学习和动手实践，让学生理解大数据分析系统的软硬件架构，了解目前可用的工具和技术上存在的挑战。考虑到A班学生群体中有相当多的经管、社科及公共管理专业学生，A课程注重讲授大数据系统工具的概念、应用场景以及商业价值。B班学生群体以信息类专业学生为主，注重讲授大数据系统的原理、开发及实现。在介绍典型系统工具使用的基础上，通过分析其实现原理与设计理论，增强学生大数据平台与工具的应用与开发能力。培养学生在工作中应用与选择适合大数据工具的能力，同时也为有志于继续深入学习大数据专业课程的学生创造基础。
原文发布时间为：2017-11-16