浅谈大数据时代数学专业的应用前景

2018-05-02◆

中国校外教育 2018年9期

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(杭州十四中学凤起校区)

一、数学专业的发展现状

1.纯数学专业的发展现状

数学作为一门理学类的基础学科，在过去，其研究往往受到各类高校的重视，如北大、清华都纷纷设立了数学科学研究中心来对纯数学领域进行探索。但是随着时代的进步，数学专业的研究越来越丰富，从牛顿和莱布尼茨发明微积分到现在，几百年的时间过去了，数学专业能够研究的方向已经被一一占领，想在数学这个基础领域有所突破，也越来越困难。

虽然中国经济发展迅速，已经成为世界第二大经济体，但是不可否认，我们的人均经济水平还有很大的提高的空间。由于经济水平所限和应用研究的成果收效快，投入相对于基础研究也较小，因此在我们国家的研究中，大部分的研究更加偏向应用。这就造成数学等基础学科在21世纪受到了很大的负面影响，纯数学的研究在应用数学的冲击下，也更趋边缘化。

总体来看，数学专业在我国当前的专业建设中，不处于有利地位。但是在大数据时代，数据分析需要数学专业提供更多的方法论支持，过去的数学研究成果渐渐不能满足数据处理和算法优化的要求，那么，其应用情况会延续颓势吗？笔者将在下文中，进行分析。

2.应用数学专业的发展现状

应用数学作为由数学专业衍生的学科，在复合学科渐渐成为主流的情况下，其发展越来越受到重视。例如，北京大学数学科学院就开设了信息科学、计算机科学、统计学、金融数学等作为应用数学的方向，而这些方向也往往受到业界和学界的追捧。

应用数学不同于纯数学专业，只对数学理论进行研究，而是包含着两个方面。第一是与应用有关的数学，第二则是数学的应用，即以数学为解决问题的工具，探讨解决工科和人文社会科学等方面的问题，进行学科交叉研究。究其方向，主要还是应用于两个领域，第一是计算机领域，这包括传统的信息学方向和新兴的数据科学方向(大数据和人工智能)，随着计算机技术的迅速进步，除了计算机本身的技术创新需要数学这类的基础学科提供理论基础外，还需要应用数学为数据科学在数据分析等阶段提供算法优化支持，这都凸显了计算机学科已经与应用数学的支持密不可分了。第二是金融经济学领域，现代经济学研究分为理论和实证研究，当经济学家完成了一个理论研究或者经济学模型搭建时，就需要用数据来进行实证，如经济学中的计量经济学，就是将传统的经济学理论与应用数学知识相结合的基础上，来解决实际的经济学问题。近年来，在数量经济学越来越受到重视的背景下，经济学和数学的结合将更加深入和广泛，前景无限。

应用数学除了在一些复合学科的研究领域大放异彩之外，也可以从高校课程的角度来观察其应用情况。北京大学汇丰商学院作为顶尖商界军校之一，在其金融硕士的招生阶段，就专门为数学专业的同学开设数量金融硕士，区别于其他金融硕士招生，且竞争也最为激烈。另外，据《每日经济新闻》报道，在研究生入学考试中，来自应用数学的本科生，在报考硕士时选择方向就有很大的优势，可以转向大数据、金融、计算机硕士等偏向应用的方向，并且这类学生非常受到各类高校的追捧。以上，从一个侧面反映了应用数学专业的应用范围广泛，前景向好。

二、大数据时代数学专业的应用前景SWOT分析

随着手机、智能家居等智能设备的普及，像阿里、腾讯等互联网企业可以通过其app收集到数以亿万计的数据，大数据就可以通过数据处理、分析，将这些看似繁杂的数据变成财富的源泉。当广大消费者更加频繁地使用微信、支付宝时，阿里和腾讯等巨头就收集到了各类消费者的数据，从而能够设计出更加符合消费者需求的产品。例如消费者在淘宝上经常购买吃的，那么一打开淘宝，首先看到也是各类食品的广告宣传，这可以刺激你的购买，同时也将给阿里带来了大量的收益。类似淘宝的营销宣传都是大数据应用的结果，可以让企业精准的覆盖消费者需求。

在企业层面，大数据应用得到了广泛的重视，在国家层面亦是如此。2017年12月8日，以习近平总书记为核心的中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习。习近平总书记提出实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国。多处着手，推动国家大数据战略落地。通过查阅各类新闻报道可以发现，在国家层面制定的大数据战略的五部分中，就有“构建以数据为关键要素的数字经济，推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合”。而“大数据”、“人工智能”这两个最近最为火热的产业，其发展都离不开数学的应用。

SWOT分析法，是管理学上的一种分析企业当前所处市场情况的方法，其可以很好地判断出市场情况，并帮助企业做出决策，而其应用在数学专业的应用前景分析上，也是恰到好处。SWOT分析法的S就是strength(优势)，W就是weakness(劣势)，O就是opportunity(机会)，T就是threat(威胁)，从以上四个方面可以分析出一个市场的真实情况，同时使用这四个方面也可以分析大数据背景下，数学专业的应用前景。

1.优势

人工智能和大数据依靠编程加上算法，共同产生数据处理结果。但是编程就是一门计算机语言，当你真正学会了一门语言后，其运用难度是不大的，因此人工智能和大数据产业竞争的关键就在于算法的先进的程度，而算法则与数学建模紧密结合在一起。数学建模是运用现代数学理论与方法解决各类科学与工程问题，分析和提高计算的可靠性、有效性和精确性，并解决各类数值问题。

人工智能和大数据的研究都需要通过运用数学建模的方法，以数学理论为基础，在对模型不断优化的基础上，不断推动新的优化算法产生。在这一过程中，毋庸置疑，数学专业的重要性被大大加强，因此，在大数据产业上升为国家战略的情况下，将会带动数学专业的应用范围扩大，也将越来越凸显其重要性，并成为数学专业应用的重大机遇和优势。

2.劣势

虽然大数据产业迅速发展，会带动数学应用的需求增长，但是毕竟数学是还是一门偏向基础研究的学科，其与大数据等产业应用结合上仍然会存在许多问题。特别是在大数据产业发展不充分的情况下，其数据处理能力的提高更多依赖的是计算机处理能力的增强，而较少依靠数学理论创新带动的算法优化。这就导致，大数据产业只需要使用过去已经较为成熟的数学理论，就满足适应当前数据处理的需求，而不需要数学理论上有新的突破。

短时间内，大数据产业迅速增长，是会对数学应用起到推动作用。但是长期来看，如果数学的理论研究长期得不到突破，只是应用旧的理论来支撑大数据产业，那么大数据产业的发展，将越来越依靠计算机的更新换代，而数学的应用，在大数据的成熟期，也将更加被边缘化。

3.机会

目前，大数据产业虽然得到国家和企业层面的大力支持，但是不得不承认，其还处于成长期，有较大的发展空间。因此，数学专业就应该把握这个发展的机会，将更多的数学理论与大数据知识相结合，占据先机，把握主动。特别是人才培养方面，数学专业应该更加重视复合人才的培养，使得高端人才能够既掌握数学理论，又掌握计算机实操，把高深的数学理论应用于大数据产业的升级转化，这才能真正推动数学专业的应用前景被真正拓展。

4.挑战

伴随着应用数学的关注度越来越高，作为学科发展基础的纯数学研究却受冷落，这也将成为数学应用的挑战。如果我们过于强调数学的应用，急于把数学成果转化为生产力，一定程度上，是违反数学的发展规律的。毕竟数学仍然是一门基础学科，因此其需要长时间的扎实研究，才有可能取得骄人的成果。在大数据时代，数学应用和数据处理紧密结合，将使得数学这个基础学科更加功利化，这也将给纯数学的研究蒙上一层阴影。没有丰富的基础数学研究成果作根基，数学研究真的可以持续的强调应用吗？显然是不能的。