关于CIM
要了解一个专业，首先要了解这个专业是开在什么科系下的。经常遇到同学问我big dataand digital futures, data science 和 business analytics 这三个专业的区别。这个问题首先就要看他们分别所属的科系。Big data这么一个近年来的热门领域想必很多同学都想接触一下。那么华威大学在这个领域下开设的研究生专业主要就是这三个。Data science开在computer science系下，偏重的应是算法，编程，数据挖掘，R，C++等典型的计算机专业方向。Businessanalytics开在WBS 商学院，学习上更侧重商业应用，偏重的软件会是例如SAS，Python, R, 商业预测，定价分析，文本分析等商业方向。需要注意的是即使是不同专业可能学习相同的软件，他们的应用侧重点可能都是不同的。
讲完前两个专业，那CIM下属的这个bigdata and digital future又有什么特色呢？我们可以先从这个专业的官方介绍了解一下。“In contrast to manybig data focused degrees (e.g. Data Science or Data Analytics) where the focusends up being almost exclusively on data practices and computational tools,this degree provides key skills in a range of theoretical approaches and practice-basedskills.” 下面我就顺着最后强调的这两条特点来聊聊这个系和专业。
第一个是provide theoretical approaches. 这里可以看出这个大数据方向是偏向理论知识构建和理解的。为什么会这样，原因就在这个系的名称：centre for interdisciplinary methodologies--交叉方法系。这个系建于2012年，可以说是非常年轻的一个系了。强调交叉方法就是因为近几年来很多学科和专业逐渐有融合互鉴的趋势。你可以从一些专业了解到，比如行为经济学（要同时掌握经济学和心理学的知识）；再比如商科的一些专业，你需要同时掌握management, marketing,和计量经济学的知识。在这些交叉科系中，方法论被CIM视为产生和交流交叉知识的基石，是跨越专业间鸿沟的基础。打个比方，如果你想结合心理学和经济学两种知识研究一些人类的行为经济现象，你首先面对的就是采用什么样的方法去研究。因为两个原本隶属不同的研究体系，研究方法可能是完全不同的。想打破这种鸿沟，就需要有新的研究方法连接起两个原本不相干的研究领域。这同时也为两个领域的学者互相了解，交流，分享，合作奠定了基础。因此CIM的一大特色就是跨学科研究，主要横跨领域为：Arts, Humanities, Social Sciences andSciences。其实你可以理解为基本全跨了，所以CIM会与WBS, CS, engineering, sociology等专业和科系有合作关系。这在接下来的可选课程可以看出来。
CIM在这个思想的指导下主要关注的是数字化领域，由此下设三个研究生专业：digital media and culture, big data and digital future, urbaninformatics and analytics. 也有好多同学问过我这三个专业的区别，我在这里就简单提一下。这三个专业都是关注digitalization的不同方面。第一个关注的是digital media领域，第三个偏向digital city (urban science)方向。但其实系里近几年也在努力让这三个专业更鲜明，原因是这三个专业有许多（或者说完全一致的）选修课库。因为系里强调交叉方法，所以也就希望不会设置一些某个专业特有的课程，而是希望不同专业的同学在一起学习各自感兴趣的东西，这样可以迸发出更大的火花。所以可以说，这三个专业最主要的区别现阶段是必修课和最后dissertation的不同。但是由于一个专业的必修课可以是另一个专业的选修课，如果你想，完全可以学成一样的专业。因此最大的不同还是大家最后毕业论文方向的不同。下面我就具体介绍一下big data and digital futures这个专业。
要了解一个专业，首先要了解这个专业是开在什么科系下的。经常遇到同学问我big dataand digital futures, data science 和 business analytics 这三个专业的区别。这个问题首先就要看他们分别所属的科系。Big data这么一个近年来的热门领域想必很多同学都想接触一下。那么华威大学在这个领域下开设的研究生专业主要就是这三个。Data science开在computer science系下，偏重的应是算法，编程，数据挖掘，R，C++等典型的计算机专业方向。Businessanalytics开在WBS 商学院，学习上更侧重商业应用，偏重的软件会是例如SAS，Python, R, 商业预测，定价分析，文本分析等商业方向。需要注意的是即使是不同专业可能学习相同的软件，他们的应用侧重点可能都是不同的。
讲完前两个专业，那CIM下属的这个bigdata and digital future又有什么特色呢？我们可以先从这个专业的官方介绍了解一下。“In contrast to manybig data focused degrees (e.g. Data Science or Data Analytics) where the focusends up being almost exclusively on data practices and computational tools,this degree provides key skills in a range of theoretical approaches and practice-basedskills.” 下面我就顺着最后强调的这两条特点来聊聊这个系和专业。
第一个是provide theoretical approaches. 这里可以看出这个大数据方向是偏向理论知识构建和理解的。为什么会这样，原因就在这个系的名称：centre for interdisciplinary methodologies--交叉方法系。这个系建于2012年，可以说是非常年轻的一个系了。强调交叉方法就是因为近几年来很多学科和专业逐渐有融合互鉴的趋势。你可以从一些专业了解到，比如行为经济学（要同时掌握经济学和心理学的知识）；再比如商科的一些专业，你需要同时掌握management, marketing,和计量经济学的知识。在这些交叉科系中，方法论被CIM视为产生和交流交叉知识的基石，是跨越专业间鸿沟的基础。打个比方，如果你想结合心理学和经济学两种知识研究一些人类的行为经济现象，你首先面对的就是采用什么样的方法去研究。因为两个原本隶属不同的研究体系，研究方法可能是完全不同的。想打破这种鸿沟，就需要有新的研究方法连接起两个原本不相干的研究领域。这同时也为两个领域的学者互相了解，交流，分享，合作奠定了基础。因此CIM的一大特色就是跨学科研究，主要横跨领域为：Arts, Humanities, Social Sciences andSciences。其实你可以理解为基本全跨了，所以CIM会与WBS, CS, engineering, sociology等专业和科系有合作关系。这在接下来的可选课程可以看出来。
CIM在这个思想的指导下主要关注的是数字化领域，由此下设三个研究生专业：digital media and culture, big data and digital future, urbaninformatics and analytics. 也有好多同学问过我这三个专业的区别，我在这里就简单提一下。这三个专业都是关注digitalization的不同方面。第一个关注的是digital media领域，第三个偏向digital city (urban science)方向。但其实系里近几年也在努力让这三个专业更鲜明，原因是这三个专业有许多（或者说完全一致的）选修课库。因为系里强调交叉方法，所以也就希望不会设置一些某个专业特有的课程，而是希望不同专业的同学在一起学习各自感兴趣的东西，这样可以迸发出更大的火花。所以可以说，这三个专业最主要的区别现阶段是必修课和最后dissertation的不同。但是由于一个专业的必修课可以是另一个专业的选修课，如果你想，完全可以学成一样的专业。因此最大的不同还是大家最后毕业论文方向的不同。下面我就具体介绍一下big data and digital futures这个专业。
