新一轮科技革命和产业变革正在引发世界格局的深刻调整，将会重塑国家竞争力在全球的位置，重构人们的生活、学习和思维方式。高等教育，作为给国家经济社会发展输送高素质人才的主渠道，如何才能不滞后于时代？成为近些年来国家重点关注的问题。

未来，中国高等教育将通过大力发展新工科、新医科、新农科、新文科，推动全国高校掀起一场“质量革命”，形成覆盖全部学科门类的中国特色、世界水平的一流本科专业集群。这里的“新”，主要是为了适应新一轮科技革命和产业变革的要求，推进以新技术改造、提升、交叉融合传统学科，培养超越现有专业局限与学科局限，专业素养高、学术能力精、综合实力强、有创造视野、擅长跨学科协作的新人才。

在新工科方面，推动各高校加快构建大数据、智能制造、机器人等十个新兴领域的专业课程体系；新医科方面，开设精准医学、转化医学、智能医学等新专业；在新农科方面，以现代科学技术改造提升现有的涉农专业，布局适应新产业、新业态发展需要的新型涉农专业。新文科建设方面，推进哲学社会科学与新一轮科技革命和产业变革交叉融合。

在这样的背景下，数据科学已经成为新工科、新医科、新农科、新文科中“新”的重要组成部分，也是该学科是否能够成功发展的必要关键元素。

2016年2月，北京大学、对外经济贸易大学、中南大学三所大学获得教育部批准，设立首批“数据科学与大数据技术专业”，这标志性着专业数据科学教育在中国的起步。经过这几年的发展，已经有1000余所学校，纷纷开设“数据科学与大数据技术专业”。而新工科、新医科、新农科、新文科等交叉学科的数据科学教育尚处于探索阶段。

前不久，一份《数据科学教育白皮书》在教育圈广为流传，获得了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、华东师范大学数据科学与工程学院副院长周烜教授、AWS首席云计算技术顾问费良宏等多位行业大咖的认可和推荐。

这份将着眼点放在“数据科学教育”课题上的《数据科学教育白皮书》，由数据科学协同平台企业——Heywhale和鲸科技发起，并联合TDU腾云大学、AWS共同推出，通过丰富的行业研究数据，真实的教育实践案例，深度剖析数据科学教学流程中的痛点与机会点，为新学科教育工作者全面梳理数据科学教育知识体系、学习路径、产业实践及生态图谱。

这份白皮书对全球范围内的数据科学发展有具象化的分析，我们可以看到美国与欧洲高校的数据科学项目部署形成了第一梯队，美国领先高校开设的数据科学项目总量第一，在保持3039所高校数量的绝对优势下，领先世界。欧洲国家整体推动数据科学项目力度领先全球，高校数据科学项目分布率平均达到了22.6%。中国以93个项目，58.49%的项目占比领先亚洲，考虑到中国高等教育的规模，中国的数据科学教育仍有待加强。

从联合国可持续发展目标（Sustainable Decelopment Goals）全球前100城市的主要国家分布上，也可以看出高校项目与城市排名呈现关联，中国需要向欧美看齐，加大智能与信息投入。

不过，根据剑桥大学发布的2019年AI全景报告，中国和美国的人工智能生态已经相对较为成熟，中国数据科学人才的流失率处于相对较低的水平，且人才增长率处于较为稳定的水平。再加上，中国在高等教育方面的持续发力，从供给层面为数据科学的价值流通奠定了基础。也为跨学科的数据科学项目构建，提供了可能。

《数据科学教育白皮书》指出，数据科学教育项目有别于传统学科项目，需要具备协同性、整合性、敏捷性和生态化的特征，要完整地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：完备的数据科学理论知识和技能理论、数据治理；

②阶梯式实践路径与实战项目：分析管理云端化平台化；认知数据科学项目的负责性；团队协同与分工；

③真实行业场景中创造业务价值：真实场景价值；创新落地；多元背景团队的协同;

④开放生态的深度连接：生态玩家的有机结合；立体化流程搭载。

数据科学教育在中国依旧处于迅速发展的阶段，新工科、新医科、新农科、新文科如何与之进一步融合，教育生态的资源整合以及学生就业发展选择的路径中，同样存在诸多痛点。如何更好地衔接数据科学与传统学科，如何在把握教育方向的前提下提高科研效率？更多内容可前往和鲸科技官网领取《数据科学教育白皮书》。