在这美好的时节，由中国高等教育学会主办，《中国现代教育装备》杂志社和全国高校大数据教育联盟承办的“大数据与人工智能应用论坛”于年11月2日在南京国际博览中心召开，多位参会代表齐聚一堂，共同探讨大数据与人工智能未来的建设与发展。
会议开幕式由全国高校大数据教育联盟王娇主持，首先代表会议的主办方，组委会对大家的到来表示热烈的欢迎。她谈到大数据与人工智能作为新一代信息技术的核心，正在使各个领域变得越来越可感知，并走向智能化。培养大数据和人工智能的人才是实现各个行业互联网转型的重中之重。高校是人才培养的重地，在培养技术技能人才上，有着得天独厚的条件和机会。
本次研讨会很荣幸邀请到了中国高等教育学会监事长孙维杰，他谈到，大数据和人工智能已上升到国家战略，是大势所向。“我国制造业正从‘制造’走向‘智造’，当前社会普遍认知的智能化主要指生产过程的智能化，但真正的智能化还应包括产品的智能化和运行过程智能化，是需要和大数据资源深度融合，自我更新、成长、拓展的立体化、系统化过程。”大数据和人工智能极大推动了教育改革。教育者需要顺应时代潮流，积极探索教学新模式、分享新型实践教学经验、研讨创新型人才培养模式。
“目前我国大数据人才仅46万，在未来3-5年内大数据人才缺口达万。”在今天举行的高校大数据与人工智能应用论坛上，复旦大学计算机科学技术学院副院长汪卫说。“大多数据在个领域的渗透性，极大激发了多背景人才的跨学科人才培养需求。”在汪卫看来，大数据专业人才应是具备数据获取、展示、访问分析、加工等大规模数据处理能力，“总的来说大数据人才应是具有黑客的头脑，对数据有好奇心，对商业有热情，是具影响力、创造力，能解决问题的人”。
CIO时代学院、全国高校大数据教育联盟的秘书长姚乐博士作了《智能时代的教学新模式》的报告，他认为以云计算、大数据、物联网、移动互联网和区块链等为代表的互联网技术正在深刻改变企业IT的结构，人工智能是整个信息技术发展的方向，也是新一代信息技术的大集成。
中国农业大学大数据实验室主任李辉认为，传统高校教学大纲存在重学术型人才轻应用型人才，重内容而轻方法，重教学而轻评价等问题。李辉建议，有关大数据人才培养的教学改革应合理确定课改要求，抓好“选课程、定对象、明数量、立时间”4条主线；科学开展认可教师培训，抓好“改观念、提能力、建团队、强锻炼”4个步骤，大力完善政策制度，抓好“变评定、拓保障、改考试、强奖励”4个要素。
在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键也是最基本的工作。通常而言，数据挖掘也称为DataMining，或知识发现KnowledgeDiscoveryfromData，泛指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息和模式的一个工程化和系统化的过程。不同的学者对数据挖掘有着不同的理解，但来自南京邮电大学计算机学院的李涛院长在《大数据时代的数据挖掘》报告中，他认为数据挖掘的特性主要有应用性、工程性、集合性、交叉性四个方面。
目前，可拓智能的研究进展及在众多领域中的应用情况，说明了可拓智能的应用价值和广阔的应用前景，浙江工业大学机械工程学院教授博士生导师赵燕伟作了了《助推可拓方法创新引领智能制造发展》。
中国人民大学副教授、博士生导师朝乐门给我们带来了《大数据分析师与数据科学家的差异化培养路线图》，分别从数据科学的内涵，数据科学家的职责、大数据分析师的特征、大数据分析师的职责、数据科学家与大数据分析师差异化培养等五个方面做了系统讲解。朝教授的报告立足国际视野、坚持理论联系实践，获得与会人士的高度评价。
全国高校大数据教育联盟实验室主任刘娜艺介绍了大数据实训、教学、实验室建设等方面内容，得到了高校老师的高度评价，认为该系统平台很适合高校的教学、实训，科研，在大数据实验室建设方面给高校提供了很大的方便。同时也纷纷表示会与联盟共建大数据实验室。
一天的会议非常紧凑，座无虚席，本次会议，在安排和内容上得到了主办方领导的高度赞同和认可，全国高校大数据教育联盟希望与各高校共同成长，为高校提供更加周到的服务。