在中国市场，数据竞赛自2014年萌芽以来，数量每年以翻倍之势增加，主导者不乏权威的科研机构与高校，亦有来自各行各业的领军行业。身担城市管理与民生重任的政务机构也在“大众创业、万众创新”的政策驱动下，开始意识到数据的力量，牵头组织了多场大型数据竞赛。
基于这一趋势，在大数据系统软件国家工程实验室的指导下，和鲸科技携旗下的第三方数据竞赛平台“和鲸社区(Kesci)”，联合AWS，通过1000余份问卷调研、几十位行业专家及企业办赛负责人的访谈、超过1200小时的分析研究，共同打造并发布了《数据竞赛白皮书》。
现如今，越来越多的国家推出发展战略，期望在大数据时代的推动下，产业能得以迅速发展，与此同时，各国对数据领域人才的需求也是日益迫切，接下来我们结合这份《数据竞赛白皮书》，来看看数据竞赛与数据人才的培养到底有着怎样的关系。
数据竞赛的发展与数据人才的培养相辅相成
高校是学科研究和人才培育重要机构，自 2015 年以来，全国各 省市地方高校积极开设数据科学与大数据技术专业。截至 2019 年 3 月 25 日，全国 34 个省级行政区中有 29 个省级行政区的481 所(截至 2019 年 6 月 15 日，全国普通高等本科学校总数为 1265 所)院校成功新增备案数据科学与大数据技术专业，其中有 个别院校开设了两个不同学位的数据科学与大数据技术专业。
与此同时，考虑到前沿技术与商业场景之间存在的认知偏差阻碍 了数据科学价值的释放，教育部近年来积极推动交叉学科的建设 和复合型人才的培养，要求“创新学科组织模式，打破传统学科 之间的壁垒，加强学科协同交叉融合，构建协同共生的学科体系”。
而在数字化趋势下，日益完善的社会教育体系和不断催生的复合 工作能力要求，继高等教育之后也催化了大批数据科学人才的诞生。数据竞赛日渐成为人才成长过程中进行理论实践和能力锻炼的重要选择。
更加喜人的是，中国在人工智能研究领域已悄然开始对美国的反超，自 2014 年以来，中国在深度学习领域发表的论文数量开始 领跑全球，这一趋势一直维持至今。同时，根据 LinkedIn 发布的 《全球 AI 领域人才报告》，较之美国，中国 AI 人才拥有高学历及海外留学背景的人数占比更高，从侧面反应出数据竞赛的目标参赛人群整体供给质量较高，从供给层面为数据竞赛的价值保障奠定了良好基础。
数据竞赛和专业人才之间互相促进、彼此成就，为数据驱动的技 术创新落地和产业转型升级提供了充沛的生产力。数据科学人才是数据驱动下技术创新和落地的抓手，数据竞赛因其面向不同人群的开放性和赛题内容及技术类型的丰富性，成为了人才成长过程中重要的实践锻炼场景，提升了培养效率，而人 才的不断涌现又为数据竞赛的规模化开展奠定了参与基础。
通过和鲸科技的调研发现，53.6% 的数据竞赛参与者具备硕士及以上学历。数据竞赛和专业人才之间互相促进、彼此成就，为数据驱动的技术创新落地和产业转型升级提供了充沛的生产力。
数据竞赛能够促进高校加强学科建设与人才培养
在国家相关政策的鼓励和推动下，越来越多的高校开始进行数据科学的学科建设和人才培养。高校学科建设需要持续的资金投入和资源配套，数据相关专业仍缺乏成熟的学科建设经验，学生则需要充足的优质数据、功能完备的工具平台和贴近实战的场景来进行实践——这一系列问题都是困扰着高校的现实困难。
数据竞赛作为高校推进大数据相关学科建设的重要手段，将教学、 科研、实训深度结合，以赛题的形式发布，广泛吸引校内外的人才参与竞争和交流学习，探索将理论知识转化为实践应用，帮助人才在竞赛场景中以赛促学，帮助人才认识理论学习、基础知识的意义与重要性。
在此背景下，高校围绕技术热点、学科建设以及创新应用三个方 向进行赛题的策划，广泛涉及社会服务、工业制造、旅游、生物 科技、网络安全和医疗健康等多个行业，以加强学生的理论和技 能在多元场景下的应用能力。
数据竞赛带给数据人才众多价值
数据竞赛的重要意义和丰富价值得到了参赛选手们的印证，激励着越来越多的专业人才投身数据竞赛贡献价值。在通过面向逾千名数据科学人才的调研中发现，参赛选手们的动机并不仅仅局限在奖金，而有更多结合实际场景来进行学习锻炼的期望;
• 实战经验:“加强相关技术在具体行业场景下的应用经验”基本成为了共识的获益点，89.5% 的调研对象对此评价极其重要 或比较重要;
• 交流学习:大家也普遍认可借由具体的赛题和充满交流氛围的 竞争环境，技术能力能够得到极大程度的锻炼;
• 能力证明:在数据竞赛中取得的成绩也日益成为证明个人能力的权威背书，对促进就业、拓展人脉颇有裨益。
