新加坡南洋理工大學和Facebook今年8月將推出試點計劃,目標培養更多數據專業人才

2020年06月03日   •   2萬次閱讀

作為東南亞重要的數據投資中心,新加坡對於數據專業人才的需求與日俱增。新加坡南洋理工大學(Nanyang Technological University)與全球社交媒體巨頭Facebook合作,將在今年8月推出為期九個月的試點專業證書課程及畢業證書課程。

該試點項目由南洋理工大學的專業與繼續教育中心(PaCE@NTU)推出,課程也與該校工程學院共同開發。試點項目包括:

設計工程(Design Engineering)

網絡工程(Network Engineering)

現場操作(Site Ops)

設施操作(Facilities Ops)

國際建築管理畢業證書(Graduate Certificate)課程

修讀該項課程的新加坡民眾,還可以獲得技能創前程中途職業加強津貼。

目前,Facebook已於2018年在新加坡設立了首個亞洲數據中心,將在2022年投入運作。Facebook方面表示考慮在新加坡設立數據中心時,一個重要的考量就是本地人才,希望這次的合作能為新加坡培訓更多專業人才。

新加坡近年吸引了不少科技公司在當地興建數據中心,早前谷歌便宣布斥資8.5億美元在當地興建第三座數據中心。

目前,大約有2.6萬個國際公司立足新加坡,三分之一的財富500強公司選擇在新加坡設立區域總部,其中包括了Apple、微軟、Facebook、Google、推特、領英、雅虎、亞馬遜……這裡不僅是美國、歐洲跨國企業設立亞洲總部的首選地點,也是亞洲公司進軍全球市場的平台。

而新加坡本地大學近年來也在數據分析領域推出了更多新課程或擴大相關學科招生人數。

例如,新加坡管理大學(Singapore Management University)信息系統學院早在2011年,就已經推出的商業信息技術碩士(數據分析學)課程,目前還有金融服務與分析學碩士課程。

南洋理工大學的南洋商學院(Nanyang Business School)也推出了「商業分析」專業課程,讓學生在未來迅速變化的經濟環境中占據額外優勢。

新加坡國立大學(National University of Singapore)的大數據專業也是非常優秀的,主要提供兩種研究生文憑,計算機碩士和系統分析專業研究生文憑。該課程是專門為IT和非IT專業畢業並有志於從事IT行業人士所設,也將成為他們涉足新加坡IT行業的奠基石。

除了「大數據」的相關專業之外,新加坡通信工程(Communication Engineering)專業是信息科學技術發展迅速並極具活力的一個領域。通信工程專業中,尤其是數字移動通信、光纖通信、Internet網絡通信使人們在傳遞信息和獲得信息方面達到了前所未有的便捷程度。

畢業後可從事無線通信、電視、大規模集成電路、智能儀器及應用電子技術領域的研究,設計等相關工作。

對比:都叫Data,有何不同?

細細去看各國大學在數據科學領域開設的時間,會發現基本都是從2000年以後才開始有雛形,然後慢慢衍生,關於數據分析向還有其他幾個類似的別稱,比如:

Data Mining

Data Analytics

Data Studies

Data Science

Predictive Analytics

Business Analysis

Business Analytics / Intelligence

這其中,Data Analytics、Data ScienceBusiness Analytics / Intelligence,是同學最常搞混的專業。

Data Analytics:從錯中複雜的大數據中,抽絲剝繭地去得到想要的信息、趨勢,進而做出最有利的決策。更專注於培養高階數學、統計學以及數據挖掘的能力。

Data Science:相比而言更重視高階的計算機科學、編程與工程,不只是會用這些程序而已,也可能學著自己寫程序來運行數據分析。

Business Analytics / Intelligence:加上了「Business」,自然與商業管理有密不可分的關係。

Business Analytics / Intelligence的確多是專為在商業環境工作而量身打造的專業。所以這樣的課程大多歸類在商學院,或是更為偏向專業的院校。

畢竟是商業環境取向,當然也會學習如何分析網絡社交媒體使用者的習性、一些會計財經、溝通技能等等,課程比較沒有那麼「理工」。

目前,全球人工智慧(AI)正進入加速發展時期,我們無法逃過AI,但在這波洪流下,是個重新思考及調整人生道路的機會。面對AI該如何「化敵為友」?數據專業人才已成未來最熱門的人才職缺。

AI時代下,簡單的工作將被搶走,反之,接下來要走的是一條「深又廣」的路。每個人都必須找到自己擅長、能發揮才華,而且是機器無法駕馭的工作。

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