2015年大数据发展趋势，展望数据科学
大数据分析的核心是从数据中获取价值，体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而不是对数据的简单统计分析。要达到这一目标，需要提升对数据的认知计算能力，让计算系统具备对数据的理解、推理、发现和决策能力，其背后的核心技术就是人工智能。
大数据与神经计算、深度学习、语义计算以及人工智能等其他相关技术的结合，成为大数据分析领域的热点。
跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地。由于现有的大数据平台易用性差，而垂直应用行业的数据分析又涉及领域专家知识和领域建模，使得目前在大数据行业分析应用与通用的大数据技术之间存在鸿沟，缺少相互的交叉融合。因此，迫切需要进行跨学科和跨领域的大数据技术和应用研究，促进和推动大数据在典型和重大行业中的应用和落地。
大数据将与物联网、移动互联网、云计算、社会计算等热点技术领域相互交叉融合，产生很多综合性应用。近年来计算机和信息技术发展的趋势是，前端更前伸，后端更强大。物联网与移动计算促进了物理世界和人的融合，大数据和云计算提升了后端的数据存储管理和计算能力。
在大数据时代，许多学科的研究方向从表面上看大不相同，但是从数据的视角来看，其实是相通的。随着社会的数字化程度逐步加深，越来越多的学科在数据层面趋于一致，可以采用相似的思想来进行统一的研究。数据科学是作为一个与大数据相关的新兴学科出现的，尽管真正支撑大数据发展的学科跨越还没有出现。在大数据处理的理论研究方面，新型的概率和统计模型将是主要的研究工具。
大数据讲座： 2015年大数据发展趋势，展望数据科学 Speaker： Paul Chang 时间：2015-09-27 15：00 – 17：00 (EST)
Paul Chang, senior big data consultant, has a very deep knowledge and understanding for big data technology. He has a strong practical experience on big data analytics and distributed computing. He started with Hadoop / MapReduce from 2011 and now is working for data science team of a large IT company in Canada. He is responsible for global user data mining/analysis and is leading the user profile research project team.
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发表于 2015-9-21 09:26
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