■ 本报记者 时晓冉

　　数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础。只有掌握了数据，并通过分析让数据“说话”，数据才能真正地产生价值。怎样看待数据分析人才在数字中国建设中的重要作用？目前我国数据分析人才培养现状如何？怎样加大对数据分析人才的培养力度？全国两会期间，本报记者专访了全国政协委员、中国科学院院士陈松蹊。

　　记者：您怎样看待数据分析人才在数字中国建设中的重要作用？

　　陈松蹊：数据不会自动赋能，需要通过数据分析实现赋能。数据只有经过分析，才能够知道其质量、其价值可否赋能。因此，数字中国建设的一个关键就是通过数据分析挖掘数据生产力。

　　近些年，我国在数字基础设施建设方面进行了很好的布局，拥有海量存储和强大算力。但是，数字中国建设不只是存储平台、计算平台、东数西算等硬件方面的建设，更多的是需要加强软实力建设。我们需要对收集到的数据进行分析，释放数据的生产力。

　　数字中国建设的另一个关键是构建数据文化。无论政府部门还是企业，都需要建立用数据说话、决策、管理、创新、赋能的数据文化。构建数据文化需要有数据科学团队，提供从数据采集、分析到管理决策的全流程服务，数据价值挖掘应该让统计师、数据分析师从始至终全程参与。数据分析人才是构建数据文化的主力军，构建数据文化必须从加强数据分析人才培养入手。

　　记者：目前我国数据分析人才培养现状如何？

　　陈松蹊：目前，我国数据分析人才缺口非常大。据人力资源和社会保障部估计，预计“十四五”期间需求总量将达到2000万人左右。与此形成反差的是，我国数据分析人才培养能力还不足。

　　造成这个现状的原因是多方面的。在全国 120多个一级学科中，统计学是仅有的把数据作为唯一研究对象的学科，是数据分析人才培养的核心主干学科。但受到学位点数量和招生名额的限制，我国统计学硕士及博士研究生的培养规模还十分有限，统计学专业在数据分析人才培养中的主力军作用未得到充分发挥。

　　统计学未被列入基础学科，这不利于吸引优秀高中生选择统计学专业；不利于我国人工智能核心技术的创新发展，特别是在大语言模型、生成式AI等领域；不利于培养能引领数据分析国际发展的战略科学家；不利于培养能促进企业创新发展、实现数据赋能的数据分析师。

　　高校师资力量不足进一步制约了相关人才培养。为了更好地培养数据分析人才，高校需要大量的统计与数据科学师资。从近十年统计学博士生的就业情况看，业界和学界对统计学博士毕业生的需求旺盛，但业界的薪酬待遇相对较高，一半以上的博士毕业生选择在业界就业，进一步加剧了高校师资力量不足。我们需要加大高校统计学科建设，以满足学界和业界对统计学人才的迫切需求。

　　记者：您认为应怎样加大数据分析人才的培养力度？

　　陈松蹊：此次参加全国政协十四届二次会议，我的提案《加强数据分析人才培养力度》针对这一问题提了三点建议。

　　首先，尽快将统计学纳入“强基计划”和“基础学科拔尖学生培养计划 ”。一是明确将统计学纳入现有“强基计划”试点高校强基招生专业中，加大对统计学基础研究人才培养的支持力度；二是明确将统计学纳入“基础学科拔尖学生培养计划”，尽快在全国高校中遴选补充一批统计学基础学科拔尖学生培养基地，补齐统计学基础研究创新拔尖人才培养短板。

　　其次，加强统计与数据科学课程体系和教材体系建设。将统计学纳入国家“101计划”，集中全国优势力量，系统性加强统计学教材体系建设，加快形成适应数字中国建设的统计与数据科学核心课程体系，并在全国高校中逐步推广。

　　再次，加大统计学一流学科建设的支持力度。一是增加统计学“双一流”建设学科点；二是在经费投入、招生名额、推免比例、长江学者和教学名师评审等方面给予统计学与其他基础学科同样的政策倾斜；三是布局建设若干统计学前沿科学中心、教育部重点实验室。