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书       名 :
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文献来源:
出版时间 :
汇计划在行动
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787547824474
  • 作      者:
    吴俊伟,朱扬勇主编
  • 出 版 社 :
    上海科学技术出版社
  • 出版日期:
    2015
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内容介绍
  《大数据技术与应用:汇计划在行动》介绍了《上海市推进大数据研究与发展三年行动计划(2013—2015年)》的编制和实施过程。系统介绍了对大数据概念、内涵、技术和应用方面的认识,介绍了在上海信息化建设的基础和现状之上,如何让大数据在上海落地,并着力解决大数据应用过程中的关键技术问题,开展数据科学前瞻研究和人才培养;对三年行动计划进行了全面解读;介绍了“上海大数据产业技术创新战略联盟”发起、组建、运行方面的情况;介绍了“上海市数据科学重点实验室”的研究方向、管理模式和开放模式。
  《大数据技术与应用:汇计划在行动》的主要读者是大数据及相关专业的从业人员。
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精彩书摘
  《大数据技术与应用:汇计划在行动》:
  2012年,麦肯锡预测在未来6年,仅在美国本土就可能面临缺乏14万~19万具备深入分析数据能力人才的情况,同时具备通过分析大数据并为企业做出有效决策的数据管理人员和分析师也有150万人的缺口。而在中国,人才缺口更为严重。从这个视角来看,大数据对人才的要求更高了。
  数据科学家的培养也开始进入领先的企业和大学。例如,在Facebook、Google、IBM、Yah00、Linkedln等企业中开始设立数据科学家岗位;美国伯克利大学、香港中文大学、复旦大学等开设了数据科学课程,并将于2015年招收数据科学专业研究生。
  1.6.1数据科学家
  大数据人才,尤其是大数据分析人才,通常称为数据科学家。Facebook、Google、EMC、IBM等企业设置了数据科学家岗位,哈佛商业评论甚至认为数据科学家是21世纪最性感的职业。大数据时代,最性感的职业是数据科学家,而不是大数据工程师,也不是大数据分析师。为什么是数据科学家呢?
  目前,被称为数据科学家的有三类人:
  (1)从事商业数据分析的人近年来,Amazon,Google等互联网公司设立了数据科学家岗位或建立数据科学家团队,这些数据科学家们研究分析商业数据,从商业数据中获取决策依据,为管理决策提供服务。很多具体实例工作看上去类似之前的商业智能。
  (2)在数据上做科学研究的人 以CODATA组织为代表的一大批科学家从事科学数据分析工作。例如,NuMedii公司的研究人员从2 500多种卵巢癌样本的基因表达数据中预测现有药物是否能够治疗卵巢癌。
  ……
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目录
第1章 大数据
1.1 数据界
1.1.1 数据
1.1.2 数据资源
1.1.3 数据界的特征
1.2 大数据
1.2.1 大数据的定义
1.2.2 大数据概念分析
1.2.3 大数据的用途
1.3 大数据时代
1.3.1 大数据的发展概况
1.3.2 数据增长提升人类能力
1.3.3 大数据大变革
1.4 数据科学与技术
1.4.1 数据科学的定义
1.4.2 数据科学的发展状况
1.4.3 大数据的工作步骤
1.4.4 大数据技术
1.5 大数据应用
1.5.1 数据权属
1.5.2 数据共享和使用
1.5.3 数据存放与管理
1.5.4 数据产业
1.6 大数据人才培养
1.6.1 数据科学家
1.6.2 数据科学家培养
1.7 小结
参考文献

第2章 解读汇计划
2.1 汇计划的产生
2.1.1 编制背景
2.1.2 指导思想
2.1.3 编制过程
2.1.4 “汇”的寓意
2.1.5 汇计划的构成
2.2 研究现状与基础分析
2.2.1 汇计划的大数据定义
2.2.2 国内外发展现状
2.2.3 上海基础分析
2.3 计划目标与实现机制
2.3.1 计划目标
2.3.2 保障措施
2.3.3 推进原则与机制
2.4 重点任务
2.4.1 技术攻关和产品研制
2.4.2 应用推进和模式创新
2.5 汇计划相关机构与展望
2.5.1 推进办公室
2.5.2上海市大数据产业技术创新战略联盟
2.5.3 上海市数据科学重点实验室
2.5.4 展望
参考文献

第3章 上海大数据产业技术创新战略联盟
3.1 联盟的意义和宗旨
3.2 联盟的发起成立
3.3 联盟的基本工作方式
3.3.1 联盟的组织原则
3.3.2 联盟的组成
3.3.3 理事会
3.3.4 专家委员会
3.4 联盟秘书处
3.5 联盟的活动

第4章 上海市数据科学重点实验室
4.1 概况
4.1.1 意义和目的
4.1.2 组织结构
4.1.3 主要人员
4.1.4 实验环境
4.2 主要研究方向
4.2.1 数据科学基础理论
4.2.2 数据界探索
4.2.3 数据技术及其应用
4.3 运行机制
4.3.1 开放运行
4.3.2 联合攻关
4.3.3 人员管理
4.3.4 管理制度
4.4 学术会议
4.4.1 国际数据科学会议
4.4.2 超学科论坛
4.4.3 其他会议
4.5 人才培养
4.5.1 数据科学学位培养
4.5.2 大数据工程硕士
4.5.3 数据科学FIST课程
4.5.4 数据科学家训练营
附录 上海推进大数据研究与发展三年行动计划(2013-2015年)
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