“微软专业认证计划”顺应未来发展趋势，构建人工智能和大数据人才体系

今年是我国高校开设“大数据”本科专业的第三年，中国商业联合会数据分析专业委员会资料显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，但截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。同时，大数据行业选才的标准也在不断变化。

多年来，微软通过一系列的教育项目帮助高校教师、学生及 IT 人员系统学习业界主流技术、掌握实践技能，以获得工作应用能力。早在2016年，微软就在全球首发了与美国哈佛大学等知名学府合作开发的高端技术能力认证——“微软专业学位认证计划”，（Microsoft Professional Program，以下简称 MPP），该计划是面向致力于将来成为计算科学领域专业技术人员的在校学生及具有一定专业技术经验的人员，将通过线上线下课程、技术评估及考试、实践环节训练及实习实训项目相结合的方式进行教学，由微软公司授权的教育合作伙伴提供MPP课程所需的平台搭建和课程指导等服务。

目前 MPP 已经推出的学科方向包括人工智能（AI）、数据科学（Data Science）、大数据（Big Data）、Web 前端开发（Front-endWeb Development）、云平台管理（Cloud Administration）、开发与运维一体化（DevOps）、支持工程（Support Engineering），2018年后续还将推出物联网（IoT）、计算机科学基础（Computer Science Fundamental）、云计算企业安全（EnterpriseCloud Security）等更多方向的课程。这些程均是由微软研究院从事专业领域研究的研究员与哈佛大学等美国知名学府和研究机构的教授、专家，根据云计算、物联网、大数据和人工智能等领域最尖端的研究成果，结合未来的技术和应用发展趋势，开发定制的高端专业技术课程。

“微软专业认证计划”将采用循序渐进的梯形教学思路，一步一个台阶，理论结合实验，科目考评结合项目实习，为学员提供线上与国外著名教授、专家交流的机会，同时，微软也将为通过所需科目考试及毕业实习项目评审的学员颁发全球认可的证书。通过在线培训平台和线下实训课程，构建完整的大数据人才培训体系，帮助创新型人才的培养与创新发展，欢迎与广大院校合作、交流。

微软数据科学专业学位课程主要分为 4 个单元，225-240 学时，17 门课程及毕业实习项目：

• 数据科学介绍（数据科学基础与数据科学思维）

• 使用 TRANSACT-SQL 进行数据查询

• 使用 Excel 进行可视化数据分析

• 使用 PowerBI 进行可视化数据分析

• 统计学导论

• 数据科学的核心概念

• 数据科学中的  R语言介绍

• 数据科学中的 Python 语言介绍

• 机器学习的原理

• 用 R 语言进行数据科学的编程

• 用 Python 语言进行数据科学的编程

• 使用 Azure HDInsight 分析大数据

• 云数据科学（应用Azure机器学习和认知服务）

• 云中 Hadoop（在 Azure HDInsight 中使用 Spark 实现可预测模型）

• 利用人工智能开发智能应用

微软人工智能专业学位课程主要分为 4 个单元，225-240 学时，11 门课程以及毕业实习项目：

• 人工智能介绍

• Python 语言在数据科学及人工智能中的应用

• 人工智能中的数学基础

• 数据和分析中的道德和法律

• 数据科学基础

• 机器学习原理

• 深度学习详解

• 强化学习详解

• 计算机视觉和图像分析

• 语音识别

• 文本和自然语言处理

获得最后的 MPP 数据科学专业证书，需完成上述的至少 10 门课程，并通过相应考试，以及完成实习项目。获得最后的 MPP 人工智能专业证书，需完成上述的至少 9 门课程，并通过相应考试，以及完成实习项目。需要注意的是，学习上述课程需要掌握一些基础的数据操作、管理和开发的技能，学员可根据自己的技术水平和需要，选修或补修其它相关技术课程。