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2016年，英国数学家，乐购俱乐部构架师Clive Humbly提出这样一个说法 ——“数据是新能源”.
iPhone革命、移动经济的飞速增长无疑为大数据技术的发展创造了完美的契机。
2012年，HBR（Harvard Bussiness Review）发表了一篇文章，将数据科学家“推到了风口浪尖”。该篇文章名为《数据科学家：21世纪最性感的职业》（http://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century）给这群“新人类”打上了标签：一个集数据黑客、分析师、传播者和信誉顾问的混合体。
其主要研究内容包括数据科学基础理论、数据预处理、数据计算和数据管理，数据科学的知识体系如下图所示：
其研究的工作过程是：从数据自然界中获得一个数据集；对该数据集进行勘探发现整体特性；进行数据研究分析（例如使用数据挖掘技术）或进行数据实验；发现数据规律；将数据进行感知化等等。
为了让对数据科学感兴趣的学生更好的了解数据科学，新东方推出如下项目：
项目内容
数据科学分析技术基础—科学计算与不确定性量化。项目在一周时间内集中开展。
项目资源
国内知名大学
项目导师
国内知名大学教授、研究员，英国曼彻斯特大学博士，美国麻省理工学院博士后,主要研究方向为模型化简,不确定性量化,大数据算法,偏微分方程数值解,有限元方法,区域分解方法。（推荐人）
项目地点
上海科技大学
项目成果
学生完成项目报告后，可获得由项目导师出具个性化英文推荐信。
项目介绍
随着大数据时代的到来，如何从庞杂的数据云海中去粗取精，去伪存真，提炼对于科学决策有关的信息，将成为未来商业竞争中的一门核心技术，并且一定程度上决定企业运营的成败。 数据科学涵盖数据获取，数据储存与管理，数据分析和可视化等各个方面。本次项目将重点研究数据分析中的算法，旨在通过Markov Chain Monte Carlo(MCMC)模型，Finite Element Methods （FEM）等工具初步构建解决复杂量化问题的一系列算法。本项目主要为计划申请数据科学，统计学，计算机科学，机械工程等专业学科的本科生所设计。完成本项目之后，学生将会熟悉MCMC模型，有限元分析方法，并提升MATLAB编程技能。
项目模块
Mathematical understanding of physical models governed by partial differential equations (PDEs)
Basic and advanced methods for solving PDEs
Methods for solving large-scale linear systems
Methods for forward and inverse uncertainty quantification problems
