数据科学项目介绍
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专家指南

时间:2018-12-27

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”. 


 

“数据是新能源,它拥有极高的价值,却需要经过提炼才能使用。就像石油一样,必须被转化为气体、塑料或化学品等,才能发挥出其实际的作用;因此,数据只有被分解和分析之后才具备价值。”


 

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。 


 

数据科学是什么


 

数据科学是商业知识、机器学习(统计学习)、电脑编程等多学科领域的融合。

 

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: 


 

//
数据科学分析技术基础—科学计算与不确定性量化
//


 

  • 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 

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      徐新祥美研资深顾问

      数据科学项目介绍
      更多详情

      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”. 


       

      “数据是新能源,它拥有极高的价值,却需要经过提炼才能使用。就像石油一样,必须被转化为气体、塑料或化学品等,才能发挥出其实际的作用;因此,数据只有被分解和分析之后才具备价值。”


       

      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。 


       

      数据科学是什么


       

      数据科学是商业知识、机器学习(统计学习)、电脑编程等多学科领域的融合。

       

      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: 


       

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      数据科学分析技术基础—科学计算与不确定性量化
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    • 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。 

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    • 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 

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