中國大數據技術大會csdn直播

『壹』 有了「大數據」做基礎，醫療業會怎麼變革

前瞻產業研究院發布的《2016-2021年中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規專劃分析報告》數據顯示屬，2011年以來，中國大數據市場規模快速增長，從2011年的2.6億元增長至2014年的23.2億元，2015年有望達到46.8億元。其中，2013-2015年的市場規模年增速均在100%以上。由此看來，中國大數據產業正處於高速發展期。
數據顯示，在投資規模方面，信息行業（互聯網和電信）、政府、金融這幾大領域是大數據應用的重點行業，其投資佔比超過了整個產業的50%，這與這幾個領域數據量最大有關。
另一方面，醫療、零售、交通等領域的大數據應用范圍正在不斷擴大。尤其是醫療、生物領域，隨著醫療信息化和醫療改革的不斷推進，醫療領域大數據的應用空間非常廣闊。下月召開的「2015中國大數據技術大會」也將設立「醫療健康與生物大數據」論壇，專家將探討醫療健康、生物大數據在基礎研究中的價值及面臨的挑戰，釋放更多無法衡量的價值。這也反映出未來醫療、生物大數據是大數據產業的發展重點之一。
-

『貳』 大數據時代真的來了嗎 數學建模

真正的大數據時代應該沒有喜不喜歡只有願不願意。
現階段通過所謂的大數據功能，搜索引擎、電商平台、社交平台都可以根據用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數據定義為「喜歡」於是進行了相關信息推送。
但這些物件已經購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數據在這一塊可以做的更全面。比如用戶購買的是一箱蘋果，那麼可以智能識別一到兩周後再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數據推送信息不應根據喜歡偏好進行，而是應該通過是否願意接收這些訊息進行推送。
當真正的大數據時代來臨安全也許根本不是問題。
很多人會擔心那些出現在互聯網身上的安全隱患統統會出現在物聯網身上，而在物聯網上的安全問題會給人們帶來更大的傷害。當然，這很多人之中包括筆者。而經過對大數據的深入了解，和對大數據未來發展的預估。筆者突然發現一個很重要的實時：物聯網的正常運行和發展離不開大數據，而真正的大數據要比人類聰明的多。
大數據是集合了人類所有的智慧結晶和數據資源，同時，完善的大數據具有自我手機學習功能。在日前召開的2015中國大數據技術大會上美國俄亥俄州立大學計算機科學與工程系主任張曉東教授表示，現階段我們所應用的大數據中的數據採集90%源自近兩年。而隨著移動互聯網化的加強和可穿戴設備的興起，人們的每一個行為和操作都可以被精確採集並收入大資料庫。
這樣比任何人都知識量豐富的大數據即便遇見大腦80%倍應用的人類也是可以對抗的，而人們只要在硬體裝置設置上標註上「不準害人」並精確的列出圓滿的不傷害人類條例。就可以將物聯網安全交給大數據去處理了。無論是黑客攻擊還是區域故障。
當然，這一切的前提是大數據的全部潛能都被完整開發出來，也就是不僅可以根據需求供給還能自主判斷供給的時候。當然這是一條艱辛的路。實現大數據完全顛覆人類生活的時間定義在二十年之後。或許還會更久。
大數據時代來了嗎?來了!只是還在行走和進化，還不是最理想最完整的它。

『叄』 IBM Power全面推動大數據分析發展

IBM日前在2015中國大數據技術大會上分享了其在大數據分析領域的最新成果，闡述了面向大數據分析領域的IT基礎架構的最新戰略。針對企業在認知時代面臨的大數據分析工作負載，IBM堅信要以全新的IT基礎架構作為支持。憑借產品和解決方案的持續革新，IBM致力於助力大數據應用創新，通過打造基於Power的本地生態系統，全面推動本地大數據分析技術的發展。

隨著互聯網和移動互聯網技術的進一步發展，在數據量激增的同時，數據類型也變得更為復雜多樣。如何快速處理這些數據使其產生價值，如何結合結構化與非結構化數據分析進行預測、推理、感知的判斷並採取相應行動，成為企業亟須思考的難題。面對當前挑戰，企業需要能夠處理和分析大量結構化與非結構化數據，具備高可靠性和經濟效益的認知系統。未來，隨著數據量的進一步增長，企業將需要一個具備更強事務處理能力、更靈活調配系統架構的領先IT 基礎架構。

IBM Power一直致力於憑借領先的IT基礎架構，滿足企業的大數據分析需求，幫助企業實現數字化轉型。針對大數據分析與認知工作負載，IBM今年推出了多款Power產品。Power Systems LC伺服器基於OpenPOWER基金會創新成果，針對企業大數據分析工作負載，能夠提供比同等x86伺服器更快的速度及更低的成本，幫助客戶實現便捷、快速的部署。此外，IBM不僅憑借基於POWER8的Linux專屬伺服器幫助用戶發展新興應用，還通過企業級高性能Linux分區伺服器為用戶的關鍵應用提供支持，幫助企業發展新興工作負載、實現業務轉型。

著眼未來趨勢，IBM堅信認知技術與思維是滿足企業發展需要不可或缺的一部分。作為IBM在認知計算領域的卓越代表，沃森（Watson）在大數據處理與分析方面已取得突破性成就，擁有分析海量數據、處理並行復雜數據以及快速判斷和應答響應等卓越能力。基於由IBM Power平台構建的高性能運算基礎架構的支持，IBM正聯合多家合作夥伴，推動沃森的應用。

除了不斷革新Power硬體平台，IBM還通過對本地人才的培養推動大數據應用的創新。今年，IBM已聯手CSDN成功舉辦了8期POWER8極限挑戰賽，吸引了逾萬人次參賽。IBM也成功舉辦了十餘次培訓沙龍，為開發者帶來更多學習和交流的機會。此外，IBM還以不同形式聯合合作夥伴為本地開發者提供基於Power的開源技術創新環境，幫助開發者加速其創新進程。

為提升本地合作夥伴的能力，IBM還與合作夥伴聯手，積極推動本地開源技術生態系統的構建。在IBM「中國合夥人」戰略的引領下，IBM與CSDN等夥伴聯手啟動Linux開源生態系統聯盟，基於IBM多年來為開源領域提供的先進支持，攜手國內ISV、開源技術社區、企業用戶、創投公司等多方力量，共同打造一個基於Power技術的開源技術生態圈。IBM還聯手OpenPOWER基金會成員推出了全新硬體加速ISV支持計劃，為本地ISV免費提供基於RedPOWER伺服器以及賽靈思FPGA的雲端開發及測試環境，幫助ISV提升大數據、雲計算等新興技術研發能力，促進第二代分布式計算的發展。

IBM副總裁、大中華區硬體系統部總經理郭仁聲表示：「認知時代的到來標志著信息技術的發展步入了全新階段，也對企業的IT基礎架構提出了更為嚴苛的要求。為了幫助企業更好地處理、分析數量龐大的結構化和非結構化數據，IBM Power將憑借扎實的硬體基礎和深入的行業洞察，幫助企業構建全新的IT基礎架構，更好地應對當前和未來包括大數據在內的種種挑戰。」

『肆』 中國有哪些大學開設了data science專業

國內外相關高校開設《數據科學》課程、數據科學學位計劃、數據科學短期培訓班，進行數據科學家和數據工程師的培養。在中國，香港中文大學從2008 年起設立「數據科學商業統計」科學碩士學位；復旦大學從2007 年起開設數據科學討論班，2010 年開始招收數據科學博士研究生，並從2013 年起開設研究生課程《數據科學》；北京航空航天大學於2012年設立大數據工程碩士學位。在美國，加州大學伯克利分校（UC Berkeley）從2011 年起開設《數據科學導論》課程，並從2012 年起開設《數據科學和分析》課程；伊利諾伊大學香檳分校（University of Illinois at Urbana-Champaign，UIUC）從2011 年起舉辦「數據科學暑期研究班」（Data Sciences Summer Instituteprogram）；哥倫比亞大學（Columbia University）從2011 年起開設《數據科學導論》課程，2013 年起開設《應用數據科學》課程，並將從2013 年秋季起開設「數據科學專業成就認證」（Certification of Professional Achievement in Data Sciences）培訓項目，並計劃從2014 年起設立碩士學位，2015 年起設立博士學位；芝加哥大學（University of Chicago）開設3 個月的夏季培訓課程；紐約大學（New YorkUniversity）將從2013 年秋季起設立「數據科學」碩士學位；南加州大學（South California University）設立「數據科學」碩士學位；華盛頓大學（University of Washington）從2013 年5 月起開設《數據科學導論》課程，並對修滿數據科學相關課程學分的學生頒發數據科學證書（Certificate in Data Science）；雪城大學（Syracuse University）也提供數據科學高級研究證書（Certificate Advanced Studies in Data Science）培訓項目。在英國，鄧迪大學從2013 年起設立「數據科學」科學碩士學位。從上述人才 的培養計劃來看，數據科學家應該系統地掌握數據分析相關的技能，主要包括數學、統計學、數據分析、商業分析和自然語言處理等，具有較寬的知識面，具有獨立 獲取知識的能力，具有較強的實踐能力和創新意識。其中，只有復旦大學的課程設置強調了數據科學家是研究數據的科學家，而不僅僅是一個數據工程師或者數據分 析師[2]（查看中國大數據技術與產業發展白皮書2013原文）。
國內開設《數據科學》課程調研結果
大陸：根據網路調研結果，國內高校目前還沒有關於已開設《數據科學》課程的相關資料，但是，不排除個別已經開設《數據科學》課程（因為有些教師可能沒有為課程建立主頁）。相關高校在數據科學領域開展了相關工作，比如，復旦大學設有「上海市數據科學重點實驗室」和「數據科學研究中心」，清華大學數據科學研究院計劃在2014年9月開始培養大數據碩士，華東師范大學設有「數據科學與工程研究院」。在教材方面，復旦大學朱揚勇、熊贇等人編寫了《數據學》，北京理工大學楊旭、湯海京等人編寫了《數據科學導論》。
香港：調研了中國香港幾所主要大學，香港大學、香港中文大學、香港理工大學、香港科技大學、香港城市大學、香港浸會大學、香港嶺南大學，都沒有開設《數字科學》這門課，但是，有幾所大學開設了《Data Analysis》這門課，但是並沒有課程信息，只有簡單介紹。（查看調研報告）
台灣：中國台灣省各高校暫時未開設《數據科學》課程，通過公開的資料也未顯示有開課准備。台灣民間有一個「資料科學實驗室」組織，2014年召開了「台灣資料科學愛好者大會」，有開設資料科學相關課程。（查看調研報告）
國外開設《數據科學》課程調研結果
美國：華盛頓大學開設了《Introction to Data Science》，介紹了關系型資料庫、MapRece、NoSQL、基礎數據分析、機器學習、可視化、圖論。約翰霍普金斯大學在Coursera上一口氣推出了9門Data Science方面的課程，組成「數據科學家」專項課程。（1）數據科學家的工具箱；（2）R語言程序開發；（3）獲取和整理數據；（4）探索性數據分 析；（5）可重復性研究；（6）統計推斷；（7）回歸模型；（8）實用機器學習；（9）數據產品開發。紐約大學開設MS data science項目。哥倫比亞大學設有數據科學學院。MIT開設Introction to Computational Thinking and Data Science（計算思維和數據科學導論）這門課，介紹如何利用計算機來理解真實世界的現象，目標受眾是具備一定Python編程經驗和計算復雜度基礎知識的學生，課程強調必須更加照顧涉獵范圍，而不是一味增加深度；為了這個目的，該課程會為學生提供許多主題的淺顯介紹，這樣學生就可以知道之後在他 們的職業生涯中可以用計算機去完成什麼樣的任務了；課程的主題包括，繪圖、隨機程序、概率和統計、隨機漫步、蒙特卡洛模擬、數據模型化、優化問題和分類歸 並。哈佛大學開設CS109 Data Science，有GitHubk課程資料。（更多內容請查看調研報告）
英國：目前大概有七所高校開設了《數據科學》及其相關課程，包括謝菲爾德大學、愛丁堡大學、倫敦大學學院、東英吉利大學、布里斯託大學、曼徹斯特大學、 倫敦大學皇家霍洛威學院。其中，謝菲爾德大學和愛丁堡大學對於這一新興專業歸納最全，並設立了相應的MSc；其他高校只設立了與數據科學相關的一些課程或專業，如曼大設立了數據與知識管理專業，東英吉利大學設立了知識發現與數據挖掘專業。（更多內容請查看調研報告）
韓國、日本：經過對韓國科學技術院(KAIST)、浦項大學、首爾國立大學以及日本東京大學和京都大學的網路調研，可初步得出，韓國和日本目前還沒有高校開設《數據科學》的課程。其中，韓國的三所大學有設立與數據科學相關的課程，但沒有課件資料，也沒有簡要的課程介紹。（查看調研報告）

『伍』 個人如何使用百度大數據，能下載嗎

不能下載

網路大數據

2013年12月06日，中國最具影響、規模最大的大數據領域技術盛會專——2013中國大數據技術大會屬（BDTC 2013）在北京世紀金源大飯店開幕。
網路大數據首席架構師林仕鼎從一個大數據系統架構師的角度，分享了應用驅動、軟體定義的數據中心計算。

產品服務
網路大數據的兩個典型應用是面向用戶的服務和搜索引擎，網路大數據的主要特點是：第一，數據處理技術比面向用戶服務的技術所佔比重更大；第二，數據規模比以前大很多；第三，通過快速迭代進行創新。

隨著對大數據系統更深層次的理解，林仕鼎認為大數據需要新的硬體體系結構，整個數據中心是一台計算機，軟硬體協同創新。

產品服務
網路大數據中心與峨眉山景區強強聯合，從搜索行為、遊客人群、景區定製數據和網路輿情進行全面合作，以適應對數據的需求、掌控旅遊發展的趨勢；大數據合作為做好未來旅遊發展奠定了重要的基礎，能夠做到早發現、早分析、早應對，對及時的做好精準營銷、社群營銷和網路營銷都有積極的幫助，無疑是以大數據支撐「互聯網+旅遊」落地的極佳案例。

『陸』 現在的主流行業有哪些大數據指的是什麼_發展好嗎

前瞻產業研究院發布的《2016-2021年中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2011年以來，中國大數據市場規模快速增長，從2011年的2.6億元增長至2014年的23.2億元，2015年有望達到46.8億元。其中，2013-2015年的市場規模年增速均在100%以上。由此看來，中國大數據產業正處於高速發展期。
數據顯示，在投資規模方面，信息行業（互聯網和電信）、政府、金融這幾大領域是大數據應用的重點行業，其投資佔比超過了整個產業的50%，這與這幾個領域數據量最大有關。
另一方面，醫療、零售、交通等領域的大數據應用范圍正在不斷擴大。尤其是醫療、生物領域，隨著醫療信息化和醫療改革的不斷推進，醫療領域大數據的應用空間非常廣闊。下月召開的「2015中國大數據技術大會」也將設立「醫療健康與生物大數據」論壇，專家將探討醫療健康、生物大數據在基礎研究中的價值及面臨的挑戰，釋放更多無法衡量的價值。這也反映出未來醫療、生物大數據是大數據產業的發展重點之一。

『柒』 物聯網大數據時代真的到來了嗎

真正的大數據時代應該沒有喜不喜歡只有願不願意。

現階段通過所謂的大數據功能，搜索引擎、電商平台、社交平台都可以根據用戶喜好進行熱點推送。除去那些商家花錢的硬推廣告之外還是有許多按照個人喜好推送的物件和消息的。以購物為例，某階段，用戶需要某些東西進行了搜索購買，但因為頻繁搜索，被半智能的大數據定義為「喜歡」於是進行了相關信息推送。

但這些物件已經購買完畢所以在推送不會因為好奇和喜歡再次重復購買。真正的大數據在這一塊可以做的更全面。比如用戶購買的是一箱蘋果，那麼可以智能識別一到兩周後再次推送。而用戶買的是紅酒則自動推送冰桶、啟瓶器、高腳杯或是雪碧。所以真正的大數據推送信息不應根據喜歡偏好進行，而是應該通過是否願意接收這些訊息進行推送。

當真正的大數據時代來臨安全也許根本不是問題。

很多人會擔心那些出現在互聯網身上的安全隱患統統會出現在物聯網身上，而在物聯網上的安全問題會給人們帶來更大的傷害。當然，這很多人之中包括筆者。而經過對大數據的深入了解，和對大數據未來發展的預估。筆者突然發現一個很重要的實時：物聯網的正常運行和發展離不開大數據，而真正的大數據要比人類聰明的多。

大數據是集合了人類所有的智慧結晶和數據資源，同時，完善的大數據具有自我手機學習功能。在日前召開的2015中國大數據技術大會上美國俄亥俄州立大學計算機科學與工程系主任張曉東教授表示，現階段我們所應用的大數據中的數據採集90%源自近兩年。而隨著移動互聯網化的加強和可穿戴設備的興起，人們的每一個行為和操作都可以被精確採集並收入大資料庫。

----