導讀
爲了發揮清華大學多學科優勢，搭建跨學科交叉融合平臺，創新跨學科交叉培養模式，培養具有大數據思維和應用創新的“π”型人才，由清華大學研究生院、清華大學大數據研究中心及相關院系共同設計組織的“清華大學大數據能力提升項目”開始實施並深受校內師生的認可。項目通過整合建設課程模塊，形成了大數據思維與技能、跨界學習、實操應用相結合的大數據課程體系和線上線下混合式教學模式，顯著提升了學生大數據分析能力和創新應用能力。
至今，已有來自全校45個院系的2657名同學參加大數據能力提升項目，其中445位同學通過課程學習和實踐獲得由清華大學研究生院頒發的“清華大學大數據能力提升項目證書”。
談起最大的收穫，同學們表示無論是自身的數據思維還是本專業與大數據技術相結合的科研能力以及實踐經驗等方面均得到了很大的提升。清華的數據科學人才培養究竟有什麼特別之處？讓我們一起通過他們的故事，揭祕各院系清華學子的大數據能力提升之路吧！
清華大學建築學院博士蘇子怡
研究方向：公共交通建築節能
很高興有這樣一次機會，通過申請 RONG 獎學金，對我在大數據能力提升項目中的成長之路進行一次系統性的梳理。在整理材料的過程中，看到了自己走過的腳印， 更加覺得大數據能力提升項目與我是一種契合：在科研不知道如何下手的時候遇見， 通過實踐帶我接觸到工程領域的大數據應用，讓我將大數據方法融入到了博士課題研究中。
一、從數據分析工具到數據科學思維模式
最初接觸到大數據能力提升項目是有些巧合。當時負責的小課題拿到了大量的工程數據，但是不知道該怎麼着手處理，怎麼分析提取重要的信息、得出有價值的結論。通過大量的文獻閱讀，瞭解到了很多的數據分析方法，但是面對實際數據的時候依然不知道採用什麼方法纔是合適、高效的。
在科研不知道如何下手的時候碰巧看到了大數據能力提升項目，被課程列表中“數據分析”“優化建模”“實踐”“應用”等字眼吸引，立即報名了項目。後來的體驗證明項目課程的確很有用，不僅系統性地梳理了數據分析的基本原理和方法，結合案例介紹了不同方法的適用場景，而且課程的大作業也讓我熟悉了數據分析工具和軟件的使用方法。大數據能力提升項目不僅帶我入門了多種數據分析工具，更重要的是訓練了我的數據科學思維模式，讓我知道了面對不同的目標如何去處理數據、怎樣去分析結果，這爲我的科研項目提供了大量的參考價值和指導意義。
二、項目實踐帶我接觸工程應用領域
大數據實踐課於我而言是一次愉快而意義重大的體驗。我們小組 5 個成員來自於不同的專業，因爲都對數據分析有需求而結識。在共同完成項目的過程中，我真切感受到了大數據分析在當今各行各業的廣泛應用，也看到了這個行業的宏偉前景。這次“工業園能耗分析” 實踐項目，我們真正融入到企業濰柴動力的大數據部門，與部門員工一起挖掘數據、討論業務需求、研究算法代碼，瞭解了大型國企大數據部門的年輕有活力的工作模式和業務內容。我們對園區內的採暖和用電歷史數據進行分析，根據業務需求和小組成員各自所長，對比了多種時間序列和迴歸類的算法，進行模型的訓練、尋優和評價，選出最優算法建立了園區採暖和用電預測模型，並與業務部門探討協助完成系統的可視化界面。實踐成果爲工業園後期數字化平臺搭建提供了算法支持，爲園區優惠購電方案提供了參考，也爲園區節能潛力的挖掘和優化控制的設計提供了指導。
這次實踐讓我第一次近距離接觸到了實際工程中的大數據分析應用，除了個人數據分析能力提升之外，更重要的是讓我深刻認識到“業務需求”和“數據質量”的重要性。實際項目中，需要針對不同的業務需求有不同的重點，才能真正達到技術服務於業務的目的，比如在採暖項目數據可視化階段，針對業務部門操作人員、管理人員的不同需求，選擇不同的參數進行展示，才能起到方便運營和管理的效果。
第二件很深刻的理解在數據質量，科研不能在象牙塔中，尤其是對於工程學科，科研來源於工程，更需要服務於工程。實際工程中，不可避免的存在數據缺乏維護、質量較差的情況，在分析數據之前，首先需要在不同尺度上探索數據，確認數據問題，結合需求和目標找出數據清洗的解決方案，這是耗費很大精力的工作，但是非常重要，是保證技術可用、結果可信的基礎。通過這次實踐，我認識到了工程數據和業務的密切關係和複雜背景，對於我將來的科研和工作都是一次很有意義的經歷。
暑期實習
三、大數據思維與博士課題的融合
通過大數據能力提升項目的訓練，我在博士課題中也加入了一些新的內容。建築節能領域是一個比較傳統的行業，但是近年來越來越多的大型商業綜合體、酒店、交通車站等建築配備了分項計量系統，收集了大量的運營信息和能耗數據，亟需科學的方法來進行分析，指導建築的能耗評價和節能運行。在海量數據的背景下，需要在對建築系統運行原理深刻理解的前提下，對數據進行科學的分析，這就需要傳統模型與大數據模型相結合，挖掘節能潛力，建立能耗標杆規範。
國際會議彙報
我將大數據能力提升項目中學到的數據分析方法和理論引入建築能耗研究，成果已經發表了兩篇國際會議論文，均被 EI 收錄，並且在 Indoor Air（美國）和 IAQVEC（意大利）會議上做了口頭彙報展示，介紹了高鐵車站的能耗迴歸分析的研究成果。目前，我的博士課題也在傳統的能耗模型基礎上，結合工程大數據，進一步研究公共交通建築能耗的關鍵影響因素，希望能夠提出簡化的數據驅動模型以進行大規模工程推廣應用。
大數據能力提升項目讓我看到了大數據在各行各業的廣泛應用，通過課程學習和實習實踐鍛鍊了我的數據分析能力和數據科學思維，對我的科研和工作起到了指導和拓展的作用。最後，感謝大數據能力提升項目，以及項目中各位老師們的指導和幫助！
