赵雪轩：数据科学助力我的智能化航天梦 | 提升之路系列

导读

为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。

至今，已有来自全校45个院系的2657名同学参加大数据能力提升项目，其中445位同学通过课程学习和实践获得由清华大学研究生院颁发的“清华大学大数据能力提升项目证书”。

谈起最大的收获，同学们表示无论是自身的数据思维还是本专业与大数据技术相结合的科研能力以及实践经验等方面均得到了很大的提升。清华的数据科学人才培养究竟有什么特别之处？让我们一起通过他们的故事，揭秘各院系清华学子的大数据能力提升之路吧！

清华大学航天航空学院博士赵雪轩

研究方向：遥感卫星智能化

作为工科院系的学生，我在本科阶段是几乎没怎么上过大数据相关课程的，然而由于人工智能和大数据技术的兴起，导师希望我的博士课题能够将传统的遥感卫星课题与新兴的智能技术结合起来，系统性地讨论新技术在具有航天背景的课题上的应用，这也成为了我参加大数据能力提升项目的动因。

参加项目后我选择的第一门课程是大数据系统基础（A），在课程的大作业中，我选择了一个和工业紧密结合的风机油温预警的项目，并且担任了大作业团队的组长。在大作业的完成过程中一方面要对接真实的企业需求，另一方面也要与组员一起研究如何将企业的需求用数据科学的语言落地，可以说收获良多。同时我也从组员身上学到了很多东西，组员之一是一名美院的国际学生，他对于数据可视化的极致追求以及对于工业大数据的热忱让我相信工业大数据是大有可为的。

通过数据院提供的机会，我报名了中国高校 SAS 数据分析比赛。从没有接触过 SAS 软件的我，在数据科学院的老师、往届比赛获奖同学以及队友的帮助下，通过半个月的集中学习， 经过初赛与复赛的考验，最终作为清华大学队伍的一员取得了全国第五名的成绩， 并在钓鱼台领取了比赛的奖杯和奖状。这件事大大增强了我对于学好数据科学、大数据技术的信心。

另一门让我收获颇丰的课程是大数据分析与处理。在课程的大作业中，我们选择去参加 KDD Cup 2019 的比赛，比赛的题目是要求参与者使用从百度地图收集的历史用户行为数据和一组用户属性数据来推荐合适的交通方式。面对 KDD Cup 这样一个国际赛事，最开始我其实是信心不足的。大作业团队中我们四个人中只有一位同学是计算机专业，除我之外其他人分别是化学专业与生物医学专业，但是非常幸运的是同组的小伙伴们都是非常认真且有执行力的人。当时我们每周都会在上课时间之外集中进行讨论，分享各自在探索数据集以及数据分析处理过程中的新发现，还会在比赛的 QQ 群里向经常参加这类比赛的人取经。这些比赛“大佬”们很多都已经工作， 他们对于模型在解决真实问题时会遇到的问题有着丰富的经验，通过与他们的交流，我们发现一个好的项目的完成离不开对背后业务逻辑的深刻理解，同时也进一步认识到了今后若想将所学的大数据知识实践出来，需要建立在对技术本身和问题背景两方面的深刻理解上。通过扎实的数据分析与模型优化，最终我们小组“坚持党的领导”，取得了课程中所有参赛组中的最好成绩，在全球 1600 多只队伍中进入了前 5%。在疫情期间，我参加了华为的大数据挑战赛以作为培养计划中大数据实践课的替代，使用云上算力去进行模型的生成，对我自己来说也是很有收获的经历，这次参赛经历不仅让我在参赛的过程中学到了新知识，实际上更重要的是它还帮助我走出了疫情在家的低效工作困境。

参加大数据项目，让我对大数据与智能化相关技术有了一定的认识，最终找到了与遥感卫星课题结合的切入点。在项目方面，大数据课程中学习到的知识，也用在了和北汽、华为等企业开展的智能电动车的研究中。可以说大数据能力提升项目为我顺利完成博士课题的研究提供了重要的支撑，同时让我有可能去考虑在未来的工作中从事一些与大数据和人工智能相关的工作，看到更具可能性的未来。

最后衷心感谢为大数据能力提升项目付出辛苦的老师们，希望大数据能力提升项目越办越好，让更多的同学受益。