中国大学生计算机设计大赛作为全国普通高校大学生竞赛排行榜中的A类学科竞赛，拥有极高的学术含金量与社会认可度。对于参赛大学生而言，在国赛中斩获佳绩不仅是个人技术实力的有力证明，更是未来保研、评奖评优及高质量就业的重要加分项。

然而，高含金量往往伴随着高门槛。该赛事不仅考察学生的数据思维能力，更看重其利用大数据、人工智能解决真实世界复杂问题的综合应用能力。

“在这个比赛中，能够获得一等奖这样的极大荣誉，可以说是凤毛麟角。”在直播中，张洁老师坦言了赛事的严苛程度。每年全国有上万个作品参赛，经过层层筛选，最终进入国赛的仅有3000余个，而具体到大数据主题赛的每一个赛道，能够摘得桂冠的团队往往只有寥寥一两支。

在如此激烈的竞争中，为何南京大学的团队能够一路高歌猛进，从校赛、省赛特等奖直至斩获国赛一等奖？张洁老师指出，核心优势在于对“大数据思维”的深刻理解与对“主题赛道”的精准借力。

相比于完全自由命题的实践赛，和鲸参与协办的大数据主题赛更像是一篇“半命题作文”。赛题组委会不仅会设计与当前社会经济热点紧密相关的赛题，更依托和鲸平台优势，为参赛者提供了具备一定规模、丰富且贴近真实业务场景的数据集。这种设定为学生指明了探索方向，有效避免了“找不到好数据”的初级困境，使得团队能够将核心精力聚焦于发现社会现象、解释深层原因并探讨解决方案，从而展现出更高的工程价值与社会意义。

对于参赛师生而言，这不仅是一场关乎荣誉的角逐，更是一次打破学科壁垒、提升项目管理能力的实战演练。张老师在复盘中详细拆解了团队的“硬核”特质，为广大师生提供了极具参考价值的备赛指南。

首先是跨学科的团队构建。去年张老师带领的获奖团队由工程管理学院自动化专业的3名同学与软件学院的2名同学组成。这种组合打破了“纯计算机专业”的思维局限，自动化专业的同学提供了强大的工程落地意识与行业背景知识，而软件学院的同学则构筑了坚实的技术底座。跨学科的碰撞，使得项目既有深度的技术支撑，又有广阔的业务视野。

其次是突破边界的数据探索能力。虽然和鲸平台提供了高质量的官方数据集，但真正优秀的团队不会止步于此。在张老师的指导下，团队在广度与深度上主动拓展，引入了大量相关的外部数据集，这种不将比赛视为“普通作业”，而是视为”真实项目”的态度，正是大数据思维的绝佳体现。

最后，指导老师的“项目经理”角色至关重要。从1月份的校赛到7月份的国赛决赛，长达半年的高强度备赛中，张老师坚持每周召开组会，精准把控每一个时间节点。她强调：“技术往往不是难点，找到问题的切入点更为关键。”指导老师需要引导学生用严谨、科学的态度对待作品，明确项目的辅助决策结论，让技术真正服务于业务价值的创造。

历年可开源获奖作品链接

https://www.heywhale.com/mw/project/6765393bcaeff435d02f9256

从赛前组队的迷茫，到赛中无数次的数据打磨与模型迭代，再到最终站在国赛答辩场上的自信，竞赛带来的成长远超奖项本身。和鲸联合权威机构及高校举办的官方赛事培训，正是为了将这种“以赛促学”的成功经验规模化、体系化地传递给更多师生。

未来，和鲸将继续依托强大的数据科学协同平台与丰富的行业资源，深化与顶尖高校及权威专家的合作。我们承诺，将持续为高校师生提供高标准的数据环境、全流程的实战指导与前沿的产业洞察，助力更多教育工作者实现教学模式的创新跃迁，陪伴更多青年学子在时代的浪潮中成长为具备顶尖竞争力的新型科技人才。

首场培训实录可前往4C大赛健康数据赛道首场培训实录！本周四晚第二场：国赛指导老师经验分享阅读，完整专题培训回放及报名后续直播可前往专题直播间查看。

特别预告，3月24日（周二）19:00-20:00 将迎来第三场培训，由中国人民大学信息学院DeepAnalyze团队张绍磊老师分享《DeepAnalyze 从入门到实战丨健康数据智能分析特训》，欢迎有意参与的师生扫码或点击“阅读原文”完成培训报名，并建议大家提前了解 DeepAnalyze 工具的GitHub 仓库。

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