北京国际数学研究中心鄂维南院士：怎样发展数据科学？

厚积薄发

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。

% L0 q: x3 [8 u2 L, ~- f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。

+ i6 z( m  J# D/ ^  r+ G' m. N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。

' J! ~% `2 l, b7 D" n0 S3 K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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4 G9 t& J: m, ?+ R4 H; s2 Q# I1、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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2、图像处理，包括视频图像，三维几何图形，医学成像等。
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3、网络科学，包括社交网络，计算社会学等。

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

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。

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。
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! n$ F; ?- `3 g' l; c8 G* l3 @5 F7 q（转载）

Rocca1231

哇，好好的资源呀！！

lyy1820012

恩，又多了解了一些。

freya0616

貌似大数据很热门啊

liuguanglong

大家的水准啊····

山林隐逸

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