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数学中国总编辑
TA的每日心情 | 衰 2016-11-18 10:46 |
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签到天数: 206 天 [LV.7]常住居民III 超级版主
 群组: 2011年第一期数学建模 群组: 第一期sas基础实训课堂 群组: 第二届数模基础实训 群组: 2012第二期MCM/ICM优秀 群组: MCM优秀论文解析专题 |
上海证券交易所的总工白硕把目前对数据所做的事情分为三类:(1)数据处理: 包括数据库沿袭下来的一些技术,包括信息检索沿袭下来的一系列技术。它的 逻辑是确定的,领域是固定的,要拼的是效率、是容量、是体量。随着技术的 进步,目前这一类有突破。(2)数据发掘,就是找规律、预测、拟合。(3) 基于数据的智能,一般来说智能要基于知识,但是现在看到的是,跳过知识, 直接依靠数据和简单的逻辑实现智能。
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张恭庆院士从数学整体发 展的观点谈到:我们的数学不是多了,是少了。现有的数学远远没有用过去。 但还有许多数学还有待于发展。相当多数学家注意到了数据科学,注意到了数 据的发展,需要把以前很多学的东西进行改造以适应这一方面的发展。我觉得 现在需要融合,需要数学家关心,进入数据科学。数学家把这个学科往前推动, 同时把好多问题提出来,企业家遇到什么问题,与数学家一起解决,也许在这 个过程中,我们发展出了自己的科学。# [: j9 y0 Q3 u- {9 Z+ _! w
% V0 Q+ q- s$ j( v4 {& {& v怎样发展为数据科学?通过讨论,与会人员基本上达成了以下几点共识。+ t+ E5 `. z, w% z; f
$ U3 D3 y2 z6 i2 g0 {+ N一是要加强合作,这个合作是多方面的,包括学术界和企业界之间的合作,数 学界(包括统计界)与计算机科学界之间的合作,以及数据拥有者与数据分析 者之间的合作。二是建立起一个适合数据科学发展的人才培养模式。这样的人 才应具有坚实的统计和算法基础,并且对数据库,数据结构的知识有基本的了 解,同时还具备较强的编程和实现能力。
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为了方便更进一步地开展数据科学方面的工作,建议先在中国工业与应用数学学会下建立数 据科学专业委员会(筹),积极开展并推动有关的工作,在上级单位正式批准 后,再成立正式的数据科学专业委员会。专业委员会下将设立一些兴趣小组。 初步考虑可以设立以下几个小组。
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1、统计学习,包括统计,机器学习,数据挖掘,以及相应的算法。
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: i) B' b* h3 o( y* n2、图像处理,包括视频图像,三维几何图形,医学成像等。- B$ _5 ~- E. t- j3 k2 z) k/ C
( s+ |4 Q8 S9 @' P: L4 U3、网络科学,包括社交网络,计算社会学等。
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- c3 q ~- f; E- e9 A3 v有兴趣的同事请与鄂维南院士或刘艳云女士联系,电子邮箱为: weinan@math.pku.edu.cn, yyliu@pku.edu.cn
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计划针对各专题每年组织一次学术界与企业界之间的学术交流活动。
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如何做好数据科学,是我们大家的事情。希望大家多思考,多交流。我们集思 广益,争取把事情做好。0 c2 r5 k4 v6 {5 {& J8 T
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zan
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