2017年8月20日，第二届“中国高校计算机大赛-大数据挑战赛”决赛在北京大学深圳研究生院国际法学院201-202教室举行。历经近半年的晋级选拔，十支队伍从1245支队伍中脱颖而出，群雄逐鹿，经过精彩的答辩展示与专业评审评分，来自Polytech Paris-Sud与清华大学的BravoTeam问鼎冠军。

决赛现场

　　决赛当天，上海交通大学软件学院院长臧斌宇教授（博导），深圳大学计算机学院大数据技术与应用研究所所长黄哲学教授（博导），北京大学信息工程学院副院长朱跃生教授（博导），清华大学软件学院副院长丁贵广副教授（博导），腾讯T4专家甘祥、胡珀、黄明等7位学界业界专家担任比赛评审。

　　决赛现场由中国高校计算机大赛组织委员会秘书长张龙主持。开幕式上，比赛主办方、承办方与企业代表分别致辞。中国高校计算机大赛组织委员会主任蒋宗礼在致辞中表示，目前信息技术在国民经济发展中已占有引领作用，如何更好的发挥大数据的作用，高校培养更高水平的人才是关键。在“新工科”建设的背景下，解决社会需求是关键，从与企业合作中获取新技术，促使专业更好地结合实际。

中国高校计算机大赛组织委员会秘书长张龙主持

中国高校计算机大赛组织委员会主任蒋宗礼致辞

　　随后，北京大学深圳研究生院常务副院长白志强教授致辞。他表示很高兴大数据决赛能在深研院举行。白院长介绍了深研院的发展历程、学科建设与培养目标，并展望了未来北大深圳校区的建设。他表示，大数据是目前信息技术发展的一大趋势，在此背景下此次比赛十分具有意义，期待选手能有好的表现，并希望大家享受深圳创新创业的氛围。

北京大学深圳研究生院常务副院长白志强教授致辞

　　来自腾讯安全平台部的T4专家甘祥在致辞中感谢教育部与教指委举办此次大赛，腾讯十分重视人才培养，这次与教育部、清华北大知名高校合作，腾讯贡献了包括平台、数据等自身资源。在之前的比赛过程中，选手算法上的亮点、思路上的创新让他触动，他十分期待决赛中选手的表现。

腾讯安全平台部T4专家甘祥

　　大数据挑战赛组织委员会主任刘强代表组委会介绍了决赛队伍以及专家评审情况。

　　决赛正式开始，此次决赛选手基于腾讯提供的4000条数据进行特征分析，并提出问题以及自己的思考。十支决赛队伍分别上台进行20分钟答辩，并介绍设计思路、实现原理和运行效果，评委进行10分钟提问。

答辩环节

　　十支决赛队伍覆盖清华大学、吉林大学、重庆邮电大学、华中科技大学等7所高校，选手中既有研究生也有本科生。经过近5个小时的精彩答辩与提问，十支队伍全部展示完毕。

通过一个小时的内部评议，来自Polytech Paris-Sud与清华大学的BravoTeam最终夺得桂冠，华南理工大学CIKE团队与重庆邮电大学的“自由在高处”团队与分获第二、三名。

一等奖团队

　　颁奖仪式后是腾讯夏令营启动仪式。腾讯安全平台部T4专家甘祥上台发言，他很高兴看到选手们的出色发挥，并希望选手们通过比赛领略数据在实战中的魅力。最后所有评委老师与选手合影留念。

大赛合影

　　本次“中国高校计算机大赛—大数据挑战赛”（Big Data Challenge）是由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、教育部高等学校软件工程专业教学指导委员会、教育部高等学校大学计算机课程教学指导委会和全国高等学校计算机教育研究会联合主办，由北京大学、清华大学、深圳市腾讯计算机系统有限公司、环球赛乐（北京）科技有限公司赛氪平台联合承办的高端算法竞赛。大赛面向全球在校生开放，旨在通过竞技的方式提升人们对数据分析与处理的算法研究与技术应用能力，探索大数据的核心科学与技术问题，尝试创新大数据技术，推动大数据的产学研用，大赛鼓励高校导师参与指导。

　　作为大赛从筹办到落地的组织者，中国高校计算机大赛组织委员会秘书长张龙认为，中国高校计算机大赛存在三个层面的意义：第一，以赛促学，激发大学生的学习兴趣，激励学生从被动接受知识，到主动探索、创造新知识，并会灵活地综合运用各种知识解决问题；第二，沟通校企，为高校了解最新技术、为企业接触优秀人才提供了有效的桥梁。此次决赛题目是来自腾讯平台的真实数据，其问题也是腾讯面临的真实问题，随着行业的发展，大赛也将随之增加新的模块；第三，以赛促教，高校教学之于行业发展存在滞后性，如目前大数据在行业内如火如荼，但国内开设相关专业的高校寥寥无几。张龙秘书长表示，教育部目前提出“新工科建设”，旨在改变高校教学的滞后性现状，转为比肩行业发展，最后超越、引领行业发展，培养更符合产业发展需求的人才，在这样的背景下，中国高校计算机大赛具有十分重要的意义。

　　2017年，中国高校计算机大赛-大数据挑战赛迎来第二届，这次比赛的决赛也首次由北京大学承办，比赛分为初赛、复赛和决赛三个阶段，其中初赛由参赛队伍下载数据在本地进行算法设计和调试，并通过大赛报名官网提交结果文件；复赛要求参赛者在腾讯DIX平台进行数据分析和处理，可使用基于Spark、XGBoos及平台提供的机器学习相关基础算法；决赛要求参赛者进行现场演示和答辩。

 

 

文/王可佳

图/雷建容 杜春晖