中国大数据技术大会csdn直播

『壹』 有了“大数据”做基础，医疗业会怎么变革

前瞻产业研究院发布的《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规专划分析报告》数据显示属，2011年以来，中国大数据市场规模快速增长，从2011年的2.6亿元增长至2014年的23.2亿元，2015年有望达到46.8亿元。其中，2013-2015年的市场规模年增速均在100%以上。由此看来，中国大数据产业正处于高速发展期。
数据显示，在投资规模方面，信息行业（互联网和电信）、政府、金融这几大领域是大数据应用的重点行业，其投资占比超过了整个产业的50%，这与这几个领域数据量最大有关。
另一方面，医疗、零售、交通等领域的大数据应用范围正在不断扩大。尤其是医疗、生物领域，随着医疗信息化和医疗改革的不断推进，医疗领域大数据的应用空间非常广阔。下月召开的“2015中国大数据技术大会”也将设立“医疗健康与生物大数据”论坛，专家将探讨医疗健康、生物大数据在基础研究中的价值及面临的挑战，释放更多无法衡量的价值。这也反映出未来医疗、生物大数据是大数据产业的发展重点之一。
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『贰』 大数据时代真的来了吗 数学建模

真正的大数据时代应该没有喜不喜欢只有愿不愿意。
现阶段通过所谓的大数据功能，搜索引擎、电商平台、社交平台都可以根据用户喜好进行热点推送。除去那些商家花钱的硬推广告之外还是有许多按照个人喜好推送的物件和消息的。以购物为例，某阶段，用户需要某些东西进行了搜索购买，但因为频繁搜索，被半智能的大数据定义为“喜欢”于是进行了相关信息推送。
但这些物件已经购买完毕所以在推送不会因为好奇和喜欢再次重复购买。真正的大数据在这一块可以做的更全面。比如用户购买的是一箱苹果，那么可以智能识别一到两周后再次推送。而用户买的是红酒则自动推送冰桶、启瓶器、高脚杯或是雪碧。所以真正的大数据推送信息不应根据喜欢偏好进行，而是应该通过是否愿意接收这些讯息进行推送。
当真正的大数据时代来临安全也许根本不是问题。
很多人会担心那些出现在互联网身上的安全隐患统统会出现在物联网身上，而在物联网上的安全问题会给人们带来更大的伤害。当然，这很多人之中包括笔者。而经过对大数据的深入了解，和对大数据未来发展的预估。笔者突然发现一个很重要的实时：物联网的正常运行和发展离不开大数据，而真正的大数据要比人类聪明的多。
大数据是集合了人类所有的智慧结晶和数据资源，同时，完善的大数据具有自我手机学习功能。在日前召开的2015中国大数据技术大会上美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程系主任张晓东教授表示，现阶段我们所应用的大数据中的数据采集90%源自近两年。而随着移动互联网化的加强和可穿戴设备的兴起，人们的每一个行为和操作都可以被精确采集并收入大数据库。
这样比任何人都知识量丰富的大数据即便遇见大脑80%倍应用的人类也是可以对抗的，而人们只要在硬件装置设置上标注上“不准害人”并精确的列出圆满的不伤害人类条例。就可以将物联网安全交给大数据去处理了。无论是黑客攻击还是区域故障。
当然，这一切的前提是大数据的全部潜能都被完整开发出来，也就是不仅可以根据需求供给还能自主判断供给的时候。当然这是一条艰辛的路。实现大数据完全颠覆人类生活的时间定义在二十年之后。或许还会更久。
大数据时代来了吗?来了!只是还在行走和进化，还不是最理想最完整的它。

『叁』 IBM Power全面推动大数据分析发展

IBM日前在2015中国大数据技术大会上分享了其在大数据分析领域的最新成果，阐述了面向大数据分析领域的IT基础架构的最新战略。针对企业在认知时代面临的大数据分析工作负载，IBM坚信要以全新的IT基础架构作为支持。凭借产品和解决方案的持续革新，IBM致力于助力大数据应用创新，通过打造基于Power的本地生态系统，全面推动本地大数据分析技术的发展。

随着互联网和移动互联网技术的进一步发展，在数据量激增的同时，数据类型也变得更为复杂多样。如何快速处理这些数据使其产生价值，如何结合结构化与非结构化数据分析进行预测、推理、感知的判断并采取相应行动，成为企业亟须思考的难题。面对当前挑战，企业需要能够处理和分析大量结构化与非结构化数据，具备高可靠性和经济效益的认知系统。未来，随着数据量的进一步增长，企业将需要一个具备更强事务处理能力、更灵活调配系统架构的领先IT 基础架构。

IBM Power一直致力于凭借领先的IT基础架构，满足企业的大数据分析需求，帮助企业实现数字化转型。针对大数据分析与认知工作负载，IBM今年推出了多款Power产品。Power Systems LC服务器基于OpenPOWER基金会创新成果，针对企业大数据分析工作负载，能够提供比同等x86服务器更快的速度及更低的成本，帮助客户实现便捷、快速的部署。此外，IBM不仅凭借基于POWER8的Linux专属服务器帮助用户发展新兴应用，还通过企业级高性能Linux分区服务器为用户的关键应用提供支持，帮助企业发展新兴工作负载、实现业务转型。

着眼未来趋势，IBM坚信认知技术与思维是满足企业发展需要不可或缺的一部分。作为IBM在认知计算领域的卓越代表，沃森（Watson）在大数据处理与分析方面已取得突破性成就，拥有分析海量数据、处理并行复杂数据以及快速判断和应答响应等卓越能力。基于由IBM Power平台构建的高性能运算基础架构的支持，IBM正联合多家合作伙伴，推动沃森的应用。

除了不断革新Power硬件平台，IBM还通过对本地人才的培养推动大数据应用的创新。今年，IBM已联手CSDN成功举办了8期POWER8极限挑战赛，吸引了逾万人次参赛。IBM也成功举办了十余次培训沙龙，为开发者带来更多学习和交流的机会。此外，IBM还以不同形式联合合作伙伴为本地开发者提供基于Power的开源技术创新环境，帮助开发者加速其创新进程。

为提升本地合作伙伴的能力，IBM还与合作伙伴联手，积极推动本地开源技术生态系统的构建。在IBM“中国合伙人”战略的引领下，IBM与CSDN等伙伴联手启动Linux开源生态系统联盟，基于IBM多年来为开源领域提供的先进支持，携手国内ISV、开源技术社区、企业用户、创投公司等多方力量，共同打造一个基于Power技术的开源技术生态圈。IBM还联手OpenPOWER基金会成员推出了全新硬件加速ISV支持计划，为本地ISV免费提供基于RedPOWER服务器以及赛灵思FPGA的云端开发及测试环境，帮助ISV提升大数据、云计算等新兴技术研发能力，促进第二代分布式计算的发展。

IBM副总裁、大中华区硬件系统部总经理郭仁声表示：“认知时代的到来标志着信息技术的发展步入了全新阶段，也对企业的IT基础架构提出了更为严苛的要求。为了帮助企业更好地处理、分析数量庞大的结构化和非结构化数据，IBM Power将凭借扎实的硬件基础和深入的行业洞察，帮助企业构建全新的IT基础架构，更好地应对当前和未来包括大数据在内的种种挑战。”

『肆』 中国有哪些大学开设了data science专业

国内外相关高校开设《数据科学》课程、数据科学学位计划、数据科学短期培训班，进行数据科学家和数据工程师的培养。在中国，香港中文大学从2008 年起设立“数据科学商业统计”科学硕士学位；复旦大学从2007 年起开设数据科学讨论班，2010 年开始招收数据科学博士研究生，并从2013 年起开设研究生课程《数据科学》；北京航空航天大学于2012年设立大数据工程硕士学位。在美国，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）从2011 年起开设《数据科学导论》课程，并从2012 年起开设《数据科学和分析》课程；伊利诺伊大学香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign，UIUC）从2011 年起举办“数据科学暑期研究班”（Data Sciences Summer Instituteprogram）；哥伦比亚大学（Columbia University）从2011 年起开设《数据科学导论》课程，2013 年起开设《应用数据科学》课程，并将从2013 年秋季起开设“数据科学专业成就认证”（Certification of Professional Achievement in Data Sciences）培训项目，并计划从2014 年起设立硕士学位，2015 年起设立博士学位；芝加哥大学（University of Chicago）开设3 个月的夏季培训课程；纽约大学（New YorkUniversity）将从2013 年秋季起设立“数据科学”硕士学位；南加州大学（South California University）设立“数据科学”硕士学位；华盛顿大学（University of Washington）从2013 年5 月起开设《数据科学导论》课程，并对修满数据科学相关课程学分的学生颁发数据科学证书（Certificate in Data Science）；雪城大学（Syracuse University）也提供数据科学高级研究证书（Certificate Advanced Studies in Data Science）培训项目。在英国，邓迪大学从2013 年起设立“数据科学”科学硕士学位。从上述人才 的培养计划来看，数据科学家应该系统地掌握数据分析相关的技能，主要包括数学、统计学、数据分析、商业分析和自然语言处理等，具有较宽的知识面，具有独立 获取知识的能力，具有较强的实践能力和创新意识。其中，只有复旦大学的课程设置强调了数据科学家是研究数据的科学家，而不仅仅是一个数据工程师或者数据分 析师[2]（查看中国大数据技术与产业发展白皮书2013原文）。
国内开设《数据科学》课程调研结果
大陆：根据网络调研结果，国内高校目前还没有关于已开设《数据科学》课程的相关资料，但是，不排除个别已经开设《数据科学》课程（因为有些教师可能没有为课程建立主页）。相关高校在数据科学领域开展了相关工作，比如，复旦大学设有“上海市数据科学重点实验室”和“数据科学研究中心”，清华大学数据科学研究院计划在2014年9月开始培养大数据硕士，华东师范大学设有“数据科学与工程研究院”。在教材方面，复旦大学朱扬勇、熊赟等人编写了《数据学》，北京理工大学杨旭、汤海京等人编写了《数据科学导论》。
香港：调研了中国香港几所主要大学，香港大学、香港中文大学、香港理工大学、香港科技大学、香港城市大学、香港浸会大学、香港岭南大学，都没有开设《数字科学》这门课，但是，有几所大学开设了《Data Analysis》这门课，但是并没有课程信息，只有简单介绍。（查看调研报告）
台湾：中国台湾省各高校暂时未开设《数据科学》课程，通过公开的资料也未显示有开课准备。台湾民间有一个“资料科学实验室”组织，2014年召开了“台湾资料科学爱好者大会”，有开设资料科学相关课程。（查看调研报告）
国外开设《数据科学》课程调研结果
美国：华盛顿大学开设了《Introction to Data Science》，介绍了关系型数据库、MapRece、NoSQL、基础数据分析、机器学习、可视化、图论。约翰霍普金斯大学在Coursera上一口气推出了9门Data Science方面的课程，组成“数据科学家”专项课程。（1）数据科学家的工具箱；（2）R语言程序开发；（3）获取和整理数据；（4）探索性数据分 析；（5）可重复性研究；（6）统计推断；（7）回归模型；（8）实用机器学习；（9）数据产品开发。纽约大学开设MS data science项目。哥伦比亚大学设有数据科学学院。MIT开设Introction to Computational Thinking and Data Science（计算思维和数据科学导论）这门课，介绍如何利用计算机来理解真实世界的现象，目标受众是具备一定Python编程经验和计算复杂度基础知识的学生，课程强调必须更加照顾涉猎范围，而不是一味增加深度；为了这个目的，该课程会为学生提供许多主题的浅显介绍，这样学生就可以知道之后在他 们的职业生涯中可以用计算机去完成什么样的任务了；课程的主题包括，绘图、随机程序、概率和统计、随机漫步、蒙特卡洛模拟、数据模型化、优化问题和分类归 并。哈佛大学开设CS109 Data Science，有GitHubk课程资料。（更多内容请查看调研报告）
英国：目前大概有七所高校开设了《数据科学》及其相关课程，包括谢菲尔德大学、爱丁堡大学、伦敦大学学院、东英吉利大学、布里斯托大学、曼彻斯特大学、 伦敦大学皇家霍洛威学院。其中，谢菲尔德大学和爱丁堡大学对于这一新兴专业归纳最全，并设立了相应的MSc；其他高校只设立了与数据科学相关的一些课程或专业，如曼大设立了数据与知识管理专业，东英吉利大学设立了知识发现与数据挖掘专业。（更多内容请查看调研报告）
韩国、日本：经过对韩国科学技术院(KAIST)、浦项大学、首尔国立大学以及日本东京大学和京都大学的网络调研，可初步得出，韩国和日本目前还没有高校开设《数据科学》的课程。其中，韩国的三所大学有设立与数据科学相关的课程，但没有课件资料，也没有简要的课程介绍。（查看调研报告）

『伍』 个人如何使用百度大数据，能下载吗

不能下载

网络大数据

2013年12月06日，中国最具影响、规模最大的大数据领域技术盛会专——2013中国大数据技术大会属（BDTC 2013）在北京世纪金源大饭店开幕。
网络大数据首席架构师林仕鼎从一个大数据系统架构师的角度，分享了应用驱动、软件定义的数据中心计算。

产品服务
网络大数据的两个典型应用是面向用户的服务和搜索引擎，网络大数据的主要特点是：第一，数据处理技术比面向用户服务的技术所占比重更大；第二，数据规模比以前大很多；第三，通过快速迭代进行创新。

随着对大数据系统更深层次的理解，林仕鼎认为大数据需要新的硬件体系结构，整个数据中心是一台计算机，软硬件协同创新。

产品服务
网络大数据中心与峨眉山景区强强联合，从搜索行为、游客人群、景区定制数据和网络舆情进行全面合作，以适应对数据的需求、掌控旅游发展的趋势；大数据合作为做好未来旅游发展奠定了重要的基础，能够做到早发现、早分析、早应对，对及时的做好精准营销、社群营销和网络营销都有积极的帮助，无疑是以大数据支撑“互联网+旅游”落地的极佳案例。

『陆』 现在的主流行业有哪些大数据指的是什么_发展好吗

前瞻产业研究院发布的《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》数据显示，2011年以来，中国大数据市场规模快速增长，从2011年的2.6亿元增长至2014年的23.2亿元，2015年有望达到46.8亿元。其中，2013-2015年的市场规模年增速均在100%以上。由此看来，中国大数据产业正处于高速发展期。
数据显示，在投资规模方面，信息行业（互联网和电信）、政府、金融这几大领域是大数据应用的重点行业，其投资占比超过了整个产业的50%，这与这几个领域数据量最大有关。
另一方面，医疗、零售、交通等领域的大数据应用范围正在不断扩大。尤其是医疗、生物领域，随着医疗信息化和医疗改革的不断推进，医疗领域大数据的应用空间非常广阔。下月召开的“2015中国大数据技术大会”也将设立“医疗健康与生物大数据”论坛，专家将探讨医疗健康、生物大数据在基础研究中的价值及面临的挑战，释放更多无法衡量的价值。这也反映出未来医疗、生物大数据是大数据产业的发展重点之一。

『柒』 物联网大数据时代真的到来了吗

真正的大数据时代应该没有喜不喜欢只有愿不愿意。

现阶段通过所谓的大数据功能，搜索引擎、电商平台、社交平台都可以根据用户喜好进行热点推送。除去那些商家花钱的硬推广告之外还是有许多按照个人喜好推送的物件和消息的。以购物为例，某阶段，用户需要某些东西进行了搜索购买，但因为频繁搜索，被半智能的大数据定义为“喜欢”于是进行了相关信息推送。

但这些物件已经购买完毕所以在推送不会因为好奇和喜欢再次重复购买。真正的大数据在这一块可以做的更全面。比如用户购买的是一箱苹果，那么可以智能识别一到两周后再次推送。而用户买的是红酒则自动推送冰桶、启瓶器、高脚杯或是雪碧。所以真正的大数据推送信息不应根据喜欢偏好进行，而是应该通过是否愿意接收这些讯息进行推送。

当真正的大数据时代来临安全也许根本不是问题。

很多人会担心那些出现在互联网身上的安全隐患统统会出现在物联网身上，而在物联网上的安全问题会给人们带来更大的伤害。当然，这很多人之中包括笔者。而经过对大数据的深入了解，和对大数据未来发展的预估。笔者突然发现一个很重要的实时：物联网的正常运行和发展离不开大数据，而真正的大数据要比人类聪明的多。

大数据是集合了人类所有的智慧结晶和数据资源，同时，完善的大数据具有自我手机学习功能。在日前召开的2015中国大数据技术大会上美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程系主任张晓东教授表示，现阶段我们所应用的大数据中的数据采集90%源自近两年。而随着移动互联网化的加强和可穿戴设备的兴起，人们的每一个行为和操作都可以被精确采集并收入大数据库。

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