2017年11月29日，清华-青岛数据科学研究院（以下简称：数据院）报告厅举办了一场赛事经验分享讲座。数据院邀请到数据派研究部成员、清华大学工程力学系博士生姚易辰和清华热能系博士生李中杰前来分享他们在CIKM AnalytiCup 2017比赛上的夺冠参赛经验。此次讲座属于清华大数据能力提升项目的“实践模块”环节，通过组织学界和业界的专家、学者，以及具有丰富比赛经验的学生进行学术分享，让大数据能力提升项目的学生接触行业的真实案例、了解科技的前沿动态、获取比赛和做项目实践的经验。

140人的场地座无虚席，同学们都表示对此次讲座期待已久。CIKM AnalytiCup 2017属于ACM数据挖掘会议，是CIKM举办的数据科学竞赛，比赛共吸引了来自全球的1395个团队参与，姚易辰和李中杰两人组成的清华大学Marmot团队凭借基于雷达图像预测未来降水模型以绝对优势夺得冠军。两位学生嘉宾在本场讲座上从比赛简介、算法架构、模型训练等方面为同学们进行了详实的赛事经验分享和解读。（讲座干货将在整理后发布到“数据派THU”，欢迎大家关注。）

讲座结束后，同学们纷纷向两位嘉宾提问，都获得了细致的解答。大数据能力提升项目的关琳同学表示此次讲座给她带来了很大的收获：“学姐学长给我们讲的很详细，让我能够很好地了解比赛流程，其中一些前期对数据的处理分析方法，对于我们参加其他的比赛和平时做实践项目都是很适用的。学姐还为我们讲解了其他团队的解题方案，让我们能够接触到更多的数据处理方法。这样的讲座对于我们实践经验较少的学生来说真的太实用了。”

另一位同学则感慨道：“学姐学长是工程力学系和热能系的学生，他们能够在顶级数据比赛中夺冠，这样跨学科背景的成绩给了我非常大的鼓舞。学姐也提到他们本专业可以结合大数据学科的知识，对一些问题的处理产生新的思路，这也给了我很大的启发。在清华大数据能力提升项目中，我们也有机会和不同学科背景的同学一起组队做实践项目的机会。我以后也会注意结合自己和其他同学的学科优势，做出漂亮的实践项目成果！”

实践能力的培养正是清华大学大数据能力提升项目重点着力的人才培养方向。“实践模块”还包括《大数据实践课》，组织不同院系学科背景的同学在课上自由组队，利用企业的真实数据和真实需求进行项目实践。本次讲座也属于“实践模块”，鼓励同学们在讲座中扩展行业知识、接触前沿技术、学习更多的实践经验。值得一提的是，为了激励学生积极发表学术论文、申请专利、参加比赛和参与社会实践项目，数据院在2017年加大了RONG奖学金对实践鼓励的比重。如姚易辰和李中杰在国际大赛上活动优秀名次或论文入选顶级学术会议经验的学生，凭借经验分享讲座嘉宾邀请证书可以作为申请RONG奖学金的加分项。（点此了解RONG奖学金）。在这样大数据思维与技能、跨界学习能力、实操应用相结合的课程体系指导下，我们希望培养项目的学生真正成为同时具有大数据思维与应用创新能力的π型人才。

清华大数据能力提升项目由研究生院和数据院共同开设，项目启动四年来不断探索大数据人才培养的新模式，培养具有数据思维和应用创新能力“π”型人才，特别注重的是打造学生大数据应用落地能力和跨学科交叉合作的能力。我们期待随着大数据能力提升项目教学模式的不断创新、授课资源的不断优化，越来越多的清华学子能够在国内外的数据科学领域绽放异彩，回到清华大数据的演讲台上为更多的清华学子分享经验、传播知识。（点此了解清华大数据能力提升项目）

本期讲座的嘉宾姚易辰、李中杰同时也是数据派研究部的成员，想和他们成为小伙伴儿？点击文末“阅读原文”，加入数据派研究部吧！

姚易辰，数据派研究部成员，清华大学工程力学系博士生。天池大数据平台top10选手，曾获天池大数据IJCAI16口碑实体商户推荐赛冠军和菜鸟网络最后一公里极速配送冠军，擅长数据分析及图像处理。

李中杰，数据派研究部成员，清华热能系博士生。擅长数据分析处理及机器学习算法Python实现，对大数据技术充满热情，曾获天池大数据IJCAI16口碑实体商户推荐赛冠军和菜鸟网络最后一公里极速配送冠军。

数据派研究部介绍

数据派研究部成立于2017年初，以兴趣为核心划分多个组别，各组既遵循研究部整体的知识分享和实践项目规划，又各具特色：

算法模型组：研究部的主力原创团队，成员在数据院的资源环境下通过打比赛（Kaggle、天池、SAS等）、做项目等实践手段提升自身技术素养并同时产出一问读懂、手把手教等系列文章；

数据可视化组：将信息与艺术融合，探索数据之美，学用可视化讲故事；

网络爬虫组：爬取网络信息，配合其他各组开发创意项目；

调研分析组：通过专访等方式调研大数据的应用场景，深入中国数据产业一线，探寻数据落地之路。

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