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IBM携交通大学推动Big Data University

CTI论坛(ctiforum)7月18日消息（李文杰):IBM倾注百年专业，携手交通大学「eWant育」开放教育平台推动Big Data University，及打造Data Scient保鲜设备ist Workbench平台环境，并计划推动实体认证考试来深化学习效果，以培育更多资料科学家，让台湾的开放数据与企业数显液压式电子万能实验机是最新研发产品数据皆可被有效分析运用，进而从中撷取新经济价值、提升民众生活便利性与促进政府透明化。

近年来「大数据与数据分析」被视为商业革命利器、风潮席卷各大领域及企业。Gartner甚至指出，未来两年内，全球超过半数大型组织企业，皆需靠数据分析一决胜负；然而，根据2016年全台企业IT趋势大调查，超过七成的企业仍面临大数据与数据分析的应用困境。即便台湾的开放数据量为世界第一，全台的数据科学家却仅有1，092人，在未来两年内更将面临需求人数大增477%。

张懋中校长表示，这代年轻人在络环境中长大，而下一代更是在云端、社群、移动数据等大量数据的环境中成长。面对众多数据须被分析运用的需求与挑战，交大早已准备好为社会培育优秀的数据科学家。除与开设大数据资料分析及云端课程，也早已于2014年成立「交大-IBM智慧物联巨量数据分析研发中心」，共同探讨发展大数据及智慧物联领域相关的人才及学术研究，期为社会共同打造新世代人才。

面对如此强劲的市场需求，台湾IBM商业分析业务协理胡育铭认为，「企业急需了解大数据和资料分析的人才，然而市场上仍缺乏运用分析及解读计数器原始数据、从数据中取得独到见解并实际运用于产业的数据科学人才。未来的数据科学家将必须具备三大能力：数据分析能力、产业知识思考能力、对数据应用的想像力，以便与产业需求接轨。」

在台推动Big Data University 培育数据分析人才最佳摇篮

为了协助更多有心投入于数据科学领域的伙伴，并推广数据科学成为显学，IBM携手交大通整合双方资源与学界力量，引进Big Data University至交大ewant育平台。Big data university平台至今于上线不到一年，全球已有超过45万用户注册使用，颁发近3万2千张认证，协助企业主提升数据科学人才辨识度。Ewant育平台为国内规模最大的大规模开放式课程（MOOC）平台，迄今已与包括台湾大学、成功大学、政治大学等60余所学校正式签约合作，并深入学校推动全国大专院校跨校络通识学分课程与络平台实体认证考试制度。此次合作可望，突破过去在使用时间、场域及人数等限制，让使用者能够更加弹性地取得由专家所开设的免费线上课程，并随时随地享起首应思索实验机主体局部装置是否是垂直有分级授课、学习数据科学、编程、机器学习、Spark和Hadoop等软件应用；此外，完成上述课程并通过实体测验后可获得由IBM与交大所认证许可的证书。

国立交通大学教务长兼大数据研究中心主任卢鸿兴表示，「交大与IBM合作推动大数据与数据分析课程已有一段时间，此次合作不仅提供学生与产业接轨的平台、从业人员进修的管道；未来也计划推动实体认证考试，通过 ewan灵武t育 开放教育平台所举办之实体测验后获得的证书，即拥有IBM及交大认证的数据科学能力、成为日后凭证，也为台湾培育更多的数据分析90.模式摇摆角度孰、零位外处于水平位置适用于GB4706、摇摆角度实验速度0100次/分（可设定）、默许速度：60次/分人才，让数据科学家的培育机制更加完整。」

Data Scientist Work Bench免费实作平台增强数据分析实作能力

加拿大IBM新兴科技部门数据科学家Polong Lin表示，「为降低数据科学领域的进入门槛，IBM打造免费的Data Scientist WorkBench平台，提供包含Spark软件、分析演练数据包等相关工具素材，通过此简易使用的平台，让对数据科学有兴趣的学员们得以有实作的机会。」除专业的免费线上课程与实作平台外，Big Data University每年定期举办大型数据科学家交流年会，目前全球已有近5千名会员加入年会，每场年会平均有上百名数据科学家们共襄盛举，已于加拿大、美国与日本举行过，未来也将由IBM协助导入台湾，齐聚台湾的数据科学家一同交流，深化数据分析领域的专业与应用开发。

「数据经济」需求崛起 IBM倾注百年专业 数据分析不遗余力

因应市场对数据分析解决方案暨人才需求，IBM一方面致力于打造实用的分析工具及平台；另一方面也持续投注资源到教育市酒类场，让学生能够及早接触数据分析领域相关资讯，并栽培数据科学人才，让数据分析技能更为普及。适逢台湾IBM六十周年，过去一甲子以来，IBM与产业界、政府单位、学术界共创许多重要时刻及科技创新。而面对数据科学对产业所带来的影响力与变革，IBM将倾注百年专业、不遗余力地投入资源与台湾各界携手前行，推动数据科学成为显学。

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