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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。 ]" ?& v9 h6 E9 o8 S0 U4 Z
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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。8 q% R' | i% |1 f/ d
- L- x6 X* h8 a5 g0 d1 {: E$ ~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。
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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。. C; S% f0 w. v8 \4 ^
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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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0 ]+ J7 S1 {& B1 X1、统计学习,包括统计,机器学习,数据挖掘,以及相应的算法。, }6 \$ L+ p" H6 a# P3 K2 t9 z
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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。 V& v( i9 q, U7 T) E
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3、网络科学,包括社交网络,计算社会学等。
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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' `0 L- Q: q9 D# t
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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。1 d: U6 B; w, Q9 ^! i9 w9 z; v$ M1 E
3 L8 D( F# P+ r+ t# K% P6 n8 }- n- D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。9 n( x4 d/ J& U- @* f
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