为适应大数据时代人才培养要求，促进国内“数据科学与大数据技术”本科人才培养院校的交流，5月22日上午，“数据科学与大数据技术”本科人才培养研讨会在中国人民大学召开。来自中国人民大学，北京大学、南开大学、东北师范大学、厦门大学、北京师范大学、上海财经大学、浙江工商大学、江西财经大学、中央财经大学、西南财经大学、首都经济贸易大学等高校统计学科的专家共同参加会议。线上直播累计观看逾5000人次。
会上，中国人民大学统计学院院长王晓军教授在致辞中首先对各位出席嘉宾表示热烈欢迎和衷心感谢。当前，大数据已成为国家重要的基础性战略资源。在大数据背景下，包括人大在内的一些高校开始探索数据科学人才培养新方式，认真学习借鉴国内外经验，充分考虑数据科学多学科交叉和应用性强的特点，逐步完善人才培养和课程体系。为满足数据科学人才系统化培养的需要，中国人民大学统计学院组织编写了一套“数据科学与大数据技术丛书”，服务数据科学专门人才的培养。王晓军展望数据科学的前景，希望能与各界同仁共同推动中国数据科学教育的发展，为国家科技进步和社会发展做出贡献。
随后与会专家们进行主题报告。
教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会秘书长、北京大学数学科学学院邓明华教授，以“夯实教育‘新基建’——关于统计学本科教育的思考”为题进行发言。他以重要会议讲话精神和统计学类本科招生规模数据为出发点，指出新时代统计学类专业应当明确培养目标，与时俱进变化教学内容和教学方式，推进课程思政建设和传统课程的改革，并根据成熟度和时代需求适当调整增加专业。
南开大学统计与数据科学学院执行院长王兆军教授基于南开大学的情况，分享了统计与数据科学学院的建设经验。他重点介绍了学院架构、专业设置、本科培养方案与教学计划，详细分析了学院特别是数据科学与大数据技术专业日常教学管理中发现的具体问题以及解决方案，为同仁高校解决人才培养方面的发展问题、动力问题和日常管理问题提供借鉴。
北京大学数学科学学院张志华教授以一线教师的视角，分享了个人对现代统计学的课程体系的认识思考。他以观察到的统计学课程体系建设中存在的问题为出发点，提出本科生培养应该强调通用方法和基础理论，统计学课程体系应当以“深基础、宽领域、高视野”为宗旨，分享了关于如何通过课程设置加强统计学的基础理论、原理和方法等方面教学效果的设想与思考。
上海财经大学统计与管理学院院长冯兴东教授以“常抓‘基础’不放松”为主题进行报告。他认为数据科学与大数据技术专业的设置是大数据时代的社会发展要求，介绍了上海财经大学数据科学与大数据技术专业为夯实学生基础，在人才培养定位，指导思想、培养目标、基本要求等方面的理念和做法，希望培养能够理解运用统计思想，具有扎实数学基础，同时掌握计算机科学技术的应用型人才。
中国人民大学统计学院副院长尹建鑫副教授以“从大统计到数据科学”为题进行报告。他回顾了“大统计”的提出与发展沿革，以深度学习为例从方法论角度提出数据科学面临的诸多挑战与教学启发。他介绍了中国人民大学统计学院数据科学与大数据技术专业的培养方案，认为应当加强原始创新，升级人才培养方案，强调好的系列教材与配套教学资源的重要性。
与会专家与线上观众进行了互动，就相关提问作出解答。
最后，专家们通过圆桌研讨的形式就数据科学与大数据技术专业的本科人才培养过程中专业建设、课程设置、校企合作等问题进行了热烈而深入的探讨，希望今后能够继续加强交流合作。
本次研讨会探讨了数据科学本科人才教育教学模式，交流了人才培养经验，促进了数据科学教育的进一步发展。